4．智能化 设计是一个含有高度智能的人类创造性活动领域，智能CAD是CAD发展的必然方向。从人类认识和思维的模型来看，现有的人工智能技术对模拟人类的思维活动（包括形象思维、抽象思维和创造性思维等多种形式）往往是束手无策的。因此，智能CAD不仅仅是简单地将现有的智能技术与CAD技术相结合，更要深入研究人类设计的思维模型，并用信息技术来表达和模拟它。这样不仅会产生高效的CAD系统，而且必将为人工智能领域提供新的理论和方法。CAD的这个发展趋势，将对信息科学的发展产生深刻的影响。
二、CAD技术研究开发热点
1．计算机辅助概念设计 一方面，根据有关的统计资料表明，产品工本费的70％是在产品设计阶段决定的。同时，一旦概念设计被确定下来，产品设计的60％－70％也就被确定下来。尤其需要提及的是，即使详细设计再好，也难以弥补概念设计阶段所出现的缺陷。还有产品的创新及其所具有的竞争能力基本上也是在概念设计阶段就被确定下的。故概念设计是设计过程中一个非常重要的阶段，它已成为企业竞争的一个制高点。因此计算机辅助概念设计愈来愈受到重视。但另一方面，在概念设计期间，所涉及的设计需求和约束的种种知识，往往是不精确的、近似的或未知的，也就是说复杂性很高，这给CAD技术带来很大的难度。
概念设计的过程主要是评价和决策的过程，它涉及到产品功能、动作和结构等因素，它对产品的价格性能、可靠性、安全性等等起决定性的影响作用。正因为应考虑的因素和目标是多方面的。因此评价和决策过程是一个很复杂的，难度很大的过程。目前计算机辅助概念设计的方法可分为两大类：即自动生成方案和交互生成方案。当然，应用时这两种方法可以混合使用。 （1）自动生成方案 目前主要采用人工智能技术。为了使计算机有效地支持概念设计活动，需要解决两大难题。即建模问题和推理问题：A．前者是对产品的功能、动作和结构诸因素之间相互影响的复杂关系进行建模或表达。例如汽锅的蒸汽阀门，基功能是防止汽锅爆炸，它的动作是当检测到一定的压力差时，它会自动打开，而其结构是所用的实际构件的布局及其连接关系，建模的结果提供推理用；B．而推理问题实际上就是生成和选择合适的方案。
建模问题主要是建模的表示法，目前已提出各种各样的表示法。如语言、几何模型、图形、对象、知识模型和图象法等等，语言表示法属于一种形式描述方法，它能保证计算机有效地进行推理，称为面向机器的表示法。而图象表示法是一种高可视化的表示法（即可视化思维模型），它侧重于提供一种有助于辅助设计人员创新工作的建模环境，称它为面向人的表示法，而上列其它表示法依次界于这两者之间。
尽管已有很多不同的建模表示法，但它们往往只支持描述概念设计的某一方面，缺少一种能描述概念设计各种因素的统一表示法，这正是下一步的目标。 推理问题的重点是在转换过程，即把用户需求映射到实现所给需求集合的一些实际的结构上。难点在于产生和选择合适的映射方法。
同样也有很多推理方法支持概念设计活动，如神经网络、基于实例的推理法、基于知识的推理技术、优化、价值工程和定性推理等等。但目前也只能设计一些特定领域的例子，离全面应用还有差距。但从长远来看，这方面的许多工作还应继续进行。例如知识获取是人工智能领域中一个大难题，为了解决这一问题，可以采用数据挖掘技术从已有的设计库中自动获取感兴趣的领域知识。 （2）交互技术生成方案 由于概念设计的复杂性，自动地生成合适的方案是很困难的。在自动生成和选比方案尚未成熟之前，交互技术是重要手段。在概念设计阶段可充分利用多媒体技术，如包括有效的信息搜索技术，以便在网上可查到大量对概念设计有用的设计例子。又如研究协同概念设计技术，使群体成员易于参与概念设计，并作出积极的贡献。
2、计算机支持的协同设计 设计工作是一个典型的群体工作。群体成员既有分工，又有合作。因此群体的工作由两个部分组成：一是个体工作，群体成员应完成的各自分工的任务；另一是协同工作，因为群体工作不可能分解为互相独立的个体工作，群体成员之间存在相互关联的问题。一般称为接口问题，接口难免会出现矛盾和冲突，如不及时发现和协调解决，就会造成返工和损失。传统的CAD系统只支持分工后各自应完成的具体任务，至于成员间接口问题，计算机不能支持，主要靠面谈或某种通讯工具进行讨论并加以解决。但这些方式很难做到及时并充分地协商和讲讨论。因而一项大的设计任务接口问题难免要出差错，这正是为什么设计工作会出现不断反复、不断修改这一过程的主要原因。