随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的发展，AI在科学研究中展现出强大潜力。本文探讨如何利用AI技术辅助坐标变换设计，提出一个基于深度神经网络的AI求解框架，用于解决三相/两相坐标变换问题。在此框架下，坐标变换设计问题被转换为AI可分析的格式，并可通过训练深度神经网络来进行等价求解。对Clarke-Park及Tan-Sun坐标变换的求解结果均证明了所提出的AI框架的有效性。