据 SiliconANGLE 报道，瑞士 AI 原生工程公司 Neural Concept SA 于 10 月 19 日发布 Model Context Protocol Bridge（MCP Bridge），让 AI 智能体能够操作商用计算机辅助设计（CAD）与仿真工具。该能力面向大型工程组织，用于自动化设计、仿真实体产品所依赖的复杂软件环境，而这些环节是制造与原型验证的前提。

在典型的仿真流程中，运行求解器是唯一不需要人类工程师介入的步骤，其自动化程度已经较高；其余工作包括获取正确的物理几何、清理模型并将其转换为虚拟仿真网格，仍需人工完成。Neural Concept 成立于 2019 年，服务汽车、航空航天、能源、消费电子、半导体与国防等行业的原始设备制造商和工程组织，其做法是把 AI 增强的工程平台与深度学习直接嵌入 CAD 与 CAE 工作流。借助 MCP Bridge，AI 智能体可调用完成上述工作的工具，并获知相应的工程使用方法，企业对自身软件与数据保留控制权和所有权。

“这是第一次，塑造每一件实体产品的软件可以在企业级规模上由 AI 操作。”公司首席执行官、联合创始人 Pierre Baqué 说。他表示，其价值在于减少工程师的重复性劳动，使其转向更难的问题并加快进度；当前制造商希望缩短开发周期，而可用的工程专家数量在减少。若智能体能在设计与仿真软件中完成已获批准的任务，节省下来的每一小时都可交还给专家处理更关键的工作。

Neural Concept 提供一个客户案例：工程师使用 MCP Bridge 清理一个轮辋的几何模型耗时 3 分钟，而人工流程需要一天。这类虚拟模型准备工作是把实体产品转化为可仿真模型的关键一步。完成清理后，数字孪生才能按真实物理规律进行高保真仿真，工程师可在虚拟环境中同时测试数千种设计方案，而不必等待实体样件；过去把一个模型搭到专家可细化的初稿阶段需要数周甚至更久，由 AI 智能体在 CAE 软件中操作可将其缩短到数小时，结果仍由工程师调整。

大众集团旗下管理重型卡车、客车与轻型商用车品牌的 Traton SE 电磁设计工程师 Ciro Alosa 表示，AI 智能体改变了他的工作方式，“我可以并行推进更多工作，从一篇研究论文到在仿真工具链中形成经过验证的脚本，现在只需要几天”。