测试方法：每周选10个真实遇到的技术问题（CNC加工参数、材料选型、模具结构分析三类），分别问三个AI，人工判断回答质量。

三个月累计数据（90个问题 × 3个AI = 270次问答）：

ChatGPT 4o：准确率82.2%（74/90），带数据/标准引用62次，明显错误4次，响应速度3-5s
通义千问2.5：准确率75.6%（68/90），带引用45次，明显错误8次，响应速度1-2s
Kimi：准确率68.9%（62/90），带引用38次，明显错误12次，响应速度2-4s

具体案例：

• 问"Cr12MoV淬火回火工艺"，ChatGPT给的温度曲线和实际生产中常用的基本一致，甚至提到了等温淬火的参数
• 问"注塑模温机加热功率计算"，通义给了比较完整的计算公式和选型建议
• Kimi在"模具斜顶角度计算"上犯了个低级错误，把tan15°算错了

总结：

• 没有哪个AI是完美答案，交叉验证还是必要的
• 通义的中文术语准确度最好，ChatGPT的技术深度更深
• AI最适合做"第一稿"——帮你查标准参数和计算，但最终判断还得靠经验
• 建议：可以先用通义/千问查中文资料，再用ChatGPT复核

各位同行有在用AI辅助工作吗？有没有用到什么好工具推荐？

你在实际生产中遇到过类似问题吗？欢迎留言讨论。