随着人工智能技术的不断突破，计算机辅助设计（CAD）系统正加速迈向智能化。如何将 AI 算法深度嵌入 CAD 设计流程，实现高效、智能、参数化的模型构建，已成为当前学界和工程界关注的研究前沿。本文围绕基于 AI 的智能 CAD 系统设计与参数化建模优化展开系统研究，梳理了当前 AI 辅助 CAD 的主流方法，分析了 AI 技术对参数化建模效率 与设计质量提升的作用机理。基于深度学习、生成式设计、知识图谱等智能算法，构建了一种融合数据驱动与知识推理的 智能 CAD 系统框架，重点探讨了模型识别、设计意图理解、特征提取与自动参数驱动优化等核心技术。结合实际工程数 据开展仿真实验，验证了所提系统在复杂构件自动建模、智能设计迭代与参数约束求解等方面的显著优势。研究结果表明， AI 赋能下的智能 CAD 系统显著提升了参数化建模的效率与精度，降低了人工操作难度，为实现自动化、智能化设计流程 提供了理论基础和实践路径。文章最后展望了 AI 与 CAD 深度融合的未来趋势，并提出了面向产业应用的优化建议。