CAD是谁发明的

Posted 2023-04-07

　　是Autodesk（欧特克）公司首次于1982年开发的。
　　AutoCAD（Autodesk Computer Aided Design）是自动计算机辅助设计软件，用于二维绘图、详细绘制、设计文档和基本三维设计，现已经成为国际上广为流行的绘图工具。AutoCAD具有良好的用户界面，通过交互菜单或命令行方式便可以进行各种操作。它的多文档设计环境，让非计算机专业人员也能很快地学会使用。在不断实践的过程中更好地掌握它的各种应用和开发技巧，从而不断提高工作效率。AutoCAD具有广泛的适应性，它可以在各种操作系统支持的微型计算机和工作站上运行。
　　AutoCAD软件是由美国欧特克有限公司（Autodesk）出品的一款自动计算机辅助设计软件，可以用于绘制二维制图和基本三维设计，通过它无需懂得编程，即可自动制图，因此它在全球广泛使用，可以用于土木建筑，装饰装潢，工业制图，工程制图，电子工业，服装加工等多方面领域。 参考技术A CAD技术发展历史
1952：MIT >IT 伺服机构实验室完成数控铣床研究
D. T. Ross, 计算机辅助制造开端

50年代中期：US Air Force‘s SAGE @ MIT Lincoln Laboratory – 最早使用光笔

1962年，S. A. Coons发表：An outline of the requirements for the computer Aided Design
《计算机辅助设计需求纲要 》

－设计者使用 CRT显示器与光笔操作
－从概念设计、生产设计以及制造均采用计算机辅助
－仅仅是设想了计算机辅助设计的形式

60年代初期，Ivan Sutherland，SKETCHPAD
－光笔实现人机交互，定位图形元素
－工程图轮廓、尺寸等的分层表示
－交互式图形学与计算机辅助设计的基础

Sutherland在1968左右发明了HMD，Head Mounted Display，即头盔显示器 － VR应用

1959，DAC-1（Design Automated by Computer ）, 第一个commercial CAD 系统，由IBM为General Motors开发

1963年，Stanford Research Institute的Doug Englebart 发明鼠标

In 1960 McDonnell Douglas Automation Company (McAuto) 的CADD 是最早的 CAD程序
可以显示2D与3D的线条
1967 Dr. Jason R Lemon 创建了 SDRC
David Evans and Ivan Sutherland founded in 1968 Evans and Sutherland
In 1969 Computervision成立，第一个商用 CAD system 卖给了 Xerox 公司 （施乐）
1969年，Xerox PARC 成立 ，GUI诞生

1969年，Bell Labs 建立第一个帧缓存framebuffer (3 bits)
1969年，SIGGRAPH 成立 (began as special interest committee in 1967 by Sam Matsa and Andy vanDam)
1969年，ARPANET 诞生
1970年，法国Renault 公司的Pierre Bezier提出一种全新的数学方法，用于构造汽车自由曲面。由他领导研制的Unisurf曲面造型和UniAPT曲面加工系统，从1972年起应用于汽车外形打样和模具加工，为计算机辅助几何设计CAGD研究方向奠定了基础和发展方向。

美国的洛克希德公司从1974年起向市场推出了CADAM系统，成为70年代中至80年代末国际上最流行的第一代IBM主机版交互绘图系统
麦道公司从1976年起开发Unigraphics系统，简称UG，目前属于EDS公司（1975年建立）
法国 Dassault 公司1975年花一百万美元买下了CADAM源程序，学习CADAM的技术诀窍，同时又发展Bezier曲面造型方法，自主开发了CATIA飞机外形设计和数控加工系统。

基于对于CAD/CAE一体化技术发展的探索，SDRC公司于1979年发布了世界上第一个完全基于实体造型技术的大型CAD/CAE软件——I-DEAS。
由于实体造型技术 能够精确表达零件的全部属性，在理论上有助于统一CAD、CAE、CAM的模型表达，给设计带来了惊人的方便性。

通用实体造型平台
Parasolid与Acis
均出自剑桥大学Ian Braid于1973年的博士论文
他和导师Charles Lang，以及同窗Alan Grayer都有很强的商业意识，1974年在剑桥买下了一幢小住宅楼，创办了Shape Data公司，并于1978年开发出第一代实体造型软件Romulus。
1981年美国E&S公司买下Shape Data，着手开发第二代产品Parasolid,1988年并入UG

1986年美国Spatial Technology公司再次找到Ian Braid等合作，开发了ACIS
ACI是Alan Grayer，Charles Lang和Ian Braid的名字字首，S是Solid（实体）的字首
ACIS于1989年上市
由于它的技术性能好，很多CAD厂商都用它替换了自己产品中的原有模块,包括Autodesk公司的MDT等

进入80年代中期，CV公司内部以高级副总裁为首的一批人提出了一种参数化实体造型方法
主要具有以下特点：基于特征、全尺寸约束、全数据相关、尺寸驱动设计修改
Parametric Technology Corp.
最早推出T-FLEX
1989年，PRO/Engineer的第一个版本
80年代末，计算机技术迅猛发展，硬件成本大幅度下降，大大推动了中小企业对CAD技术的应用

SDRC的开发人员以参数化技术为蓝本，提出了一种比参数化技术更为先进的实体造型技术——变量化技术，作为今后的开发方向。
经三年时间，投资一亿多美元，将软件全部重新改写，于1993年推出全新体系结构的 I-DEAS Master Series 软件
在早期出现的大型CAD软件中，这是唯一一家在90年代将软件彻底重写的厂家。

约束求解标准 >标准模块DCM
支持参数化特征造型系统

剑桥大学，John Owen
D-Cubed 公司
DCM 2D，DCM 3D

组件式开发的典型例子：SolidWorks
利用PARASOLID作为实体几何建模器
D-Cubed公司的DCM作为尺寸约束管理器
Lightwork Design公司的Lightworks作为带真实感的浓淡处理器
Microsoft的Foundation Class作为其基于Windows应用的接口开发工具
其他如有限元分析模块

微机平台CAD系统：Autodesk公司
16个人于1982年合办
John Walker：PC运行的$1000以内的CAD软件
第一版的AutoCAD 基于1981年由Mike Riddle 写的名为MicroCAD的软件（Interact）
AutoCAD是当今最流行的二维绘图软件，它在二维绘图领域拥有广泛的用户群
MDT、Inventor三维设计

其它微机平台CAD系统
Bentley：Microstation
Solidworks－Dassault
Solidedge －EDS
Cimatron：以色列Cimatron公司的CAD/CAM/PDM产品，是较早在微机平台上实现三维CAD/CAM全功能的系统
IronCAD－创新式协同设计 韩道暘先生 参考技术B 欧特克公司的，Autodesk 的产品 涉及多方面的图像软件，你去搜一下就可以了解到自己感兴趣的信息本回答被提问者采纳 参考技术C 欧特克公司的产品之一 参考技术D 外国人发明的！

万能翻译机的发明

二、6大发展时期
1. 机器翻译的提出（1933-1949）
机器翻译的研究历史最早可以追溯到 20 世纪30年代。1933年，法国科学家 G.B. 阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。

1946 年，世界上第一台现代电子计算机 ENIAC 诞生。随后不久，信息论的先驱、美国科学家 Warren Weaver 于 1947 年提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法。1949 年，Warren Weaver 发表《翻译备忘录》[1]，正式提出机器翻译的思想。

2. 开创期（1949-1964）
1954 年，美国乔治敦大学在 IBM 公司协同下，用 IBM-701 计算机首次完成了英俄机器翻译试验。IBM 701 计算机有史以来第一次自动将 60 个俄语句子翻译成了英语。但是没人提到这些翻译得到的样本是经过精心挑选和测试过的，从而排除了歧义性。

这一时期，美国与苏联两个大国出于对军事的需要，投入了大量资金用于机器翻译。集中在英文与俄文的语言配对翻译，翻译的主要对象是科学和技术上的文件，如科学期刊的文章，粗糙的翻译足以了解文章的基本内容。欧洲国家由于经济需要，也给予了相当大的重视。机器翻译于这一时期出现热潮。

3. 受挫期（1964-1975）
然而，正当一切有序推进之时，尚在萌芽中的 “机器翻译” 研究却遭受当头一棒。1964 年，美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会 (Automatic Language Processing Advisory Committee)。委员会经过 2 年的研究，于 1966 年 11 月公布了一份名为《语言与机器》（简称 ALPAC 报告）的报告[2]。该报告全面否定了机器翻译的可行性，并宣称 “在近期或可以预见的未来，开发出实用的机器翻译系统是没有指望的”。建议停止对机器翻译项目的资金支持。受此报告影响，各类机器翻译项目锐减，机器翻译的研究出现了空前的萧条。

4. 复苏期（1975-1989）
1970中后期，随着计算机技术和语言学的发展以及社会信息服务的需求，机器翻译才开始复苏并日渐繁荣。业界研发出了多种翻译系统，例如 Weinder、URPOTRAA、TAUM-METEO 等。 其中于 1976 年由加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合开发的 TAUM-METEO 系统，是机器翻译发展史上的一个里程碑，标志着机器翻译由复苏走向繁荣。

5. 发展期（1993-2006）
这一时期主要是统计机器翻译。

1993 年 IBM 的 Brown 和 Della Pietra 等人提出的基于词对齐的翻译模型。标志着现代统计机器翻译方法的诞生。

2003 年Franz Och 提出对数线性模型及其权重训练方法，这篇文章提出了基于短语的翻译模型和最小错误率训练方法。对应的两篇文章Statistical phrase-based translation[3]和Minimum error rate training in statistical machine translation。[4]标志着统计机器翻译的真正崛起。

6. 繁荣期（2006-至今）
2006年，谷歌翻译作为一个免费服务正式发布，并带来了统计机器翻译研究的一大波热潮。这一研究正是Franz Och于2004年加入谷歌，领导谷歌翻译。 正是因为一代代科学家们不懈的努力，才让科幻一步步照进现实。

2013 Recurrent Continuous Translation Models[5]，Nal Kalchbrenner和 Phil Blunsom提出了一种用于机器翻译的新型端到端编码器-解码器架构 。该模型使用卷积神经网络（CNN）将给定的源文本编码为连续向量，然后使用循环神经网络（RNN）作为解码器将状态向量转换为目标语言。他们的研究可视为神经机器翻译（NMT）的开端，

2014 Sequence to sequence learning with neural networks[6].是由Bengio提出的，基于encoder-decoder架构，其中encoder和decoder都是RNN结构，使用的是LSTM。这个架构也上线到Google的翻译中，翻译的质量有些可以超越人类。

2015 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[7].在以往的encoder-decoder框架上加入对其的attention权重。

2017 Attention Is All You Need[8].Transformer抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。Transformer的主要创新点在于multi-head、self-Attenion，基于此，transformer可以并行操作，大大加快了训练过程。

2018 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[9].BERT本质上是在大规模的语料上，运行自监督的方法，学习到一个好的特征表示。那么下游任务，可以BERT训练的词向量，作为输入，做一些fine-tune则可完成任务。主要通过Mask Language Model(MLM) 和 Next Sentence Prediction(NSP) 的这两个任务训练，得到词特征表示和句特征表示。

三、参考
参考论文：

[1]http://www.mt-archive.info/Weaver-1949.pdf

[2]Thierry Poibeau, "The 1966 ALPAC Report and Its Consequences," inMachine Translation, MITP, 2017, pp.75-89.

[1]Koehn P , Och F J , Marcu D . Statistical Phrase-Based Translation[C]// Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics on Human Language Technology. Association for Computational Linguistics, 2003.

[4]Och, Franz Josef. "Minimum Error Rate Training for Statistical Machine Translation." ACL, 2003.

[5]Kalchbrenner, N., & Blunsom, P. (2013, October). Recurrent Continuous Translation Models. InEMNLP(Vol. 3, No. 39, p. 413).

[6]Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. InAdvances in neural information processing systems(pp. 3104-3112).

[7]Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate.arXiv preprint arXiv:1409.0473.

[8]Vaswani A , Shazeer N , Parmar N , et al. Attention Is All You Need[J]. arXiv, 2017.

[9]Devlin J , Chang M W , Lee K , et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. 2018.

参考回答：

干货 | 关于机器翻译，看这一篇就够了

讯飞开放平台：机器翻译三大核心技术原理 | AI知识科普

神经机器翻译：历史与展望

人工智能机器翻译的发展经历了哪几个重要阶段？ 参考技术A 经常听说又技术公司发明了万能翻译机器人，每次笔者都会打一个问号，原因很简单，机器作为单一领域的研究者，不可能拥有人类的思维能力，更不可能完美实现四大名著的翻译工作。
本周一，又有人（微软）说：自己发明了世界上第一个万能翻译器。之前也有新闻表示某机器翻译系统能够在超短时间内翻译完文学巨著《战争与和平》（没读过的可以去图书馆看一下，一套四本，实际感受一下究竟有多厚）。且不论文字翻译是否优美，对于情感把握、断句能力都值得质疑。
但是笔者承认，对于没有外语基础的人，翻译系统能够提供无误的基础语言翻译确实在全球化时代有很大帮助。但是旅行和商务需要的简单用语翻译，不等于文学巨著的翻译。
从技术角度来讲，翻译软件依靠的也是深度学习的词汇、语句、文学作品的大量输入，并无太多新意。但是从翻译模式上来讲，对于拍照和语音的支持的确为用户带来了诸多方便。 参考技术B 答，微软发明了万能的，翻译机，帮大家解决了好多苦恼，微软万能翻译机目前可以在50多种语言之间进行翻译，还可以，在APP等系列手表上使用，使用起来非常简单，可以打字，也可以语音输入，还可以，在自己的智能设备上，用自己的语言和任何人沟通运与客户服务，真是大家的福音，太方便了 参考技术C 这个翻译器支持语音识别、拍照识别、直接输入翻译功能，官方表示它也可以实现多达 100 人间实时翻译交谈。

前三个功能操作比较简单，最后的多人交替实时翻译需要对话发起者在应用程序中产生一个会议代码，其他人输入此代码可加入聊天，之后每个人在自己的手机或 PC 上可以看到或听到自己设定语言的翻译结果。

据悉，目前微软翻译支持 9 种语言的语言输入，和近 60 种语言的文字间翻译。 参考技术D 万能翻译机的发明，指的是＿种语言发明机哦，这种翻译机他会翻译日语，英语，中国语的呢！还有等等的呢！在我们日常那些学生上学的呀！他们也会买那些翻译机来翻泽些英语给学生们听听来读哦！