AI對(duì)于工業(yè)設(shè)計(jì)有多重要？

在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的AI技術(shù)應(yīng)用趨勢

• 生成式設(shè)計(jì)算法：可以根據(jù)指定的參數(shù)生成成千上萬種設(shè)計(jì)方案，幫助設(shè)計(jì)師快速篩選出最佳方案。
• 分析用戶行為和偏好的AI技術(shù)：通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)的深入分析，AI可以提供定制化建議，使設(shè)計(jì)更貼近用戶的需求。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法：用于優(yōu)化材料使用和制造工藝，從而提高生產(chǎn)效率和降低成本。

• AI圖像生成器：能夠創(chuàng)建逼真的產(chǎn)品可視化和概念圖，無需實(shí)際制作原型即可預(yù)覽設(shè)計(jì)效果。

• 自然語言處理系統(tǒng)：能夠生成設(shè)計(jì)概念的人類語言描述，使得非專業(yè)的利益相關(guān)者也能理解設(shè)計(jì)意圖，并提出反饋意見。
• 這些功能不僅為設(shè)計(jì)師提高效率和降低成本的同時(shí)，而且還擴(kuò)展創(chuàng)意和創(chuàng)新的邊界。

AI在工業(yè)設(shè)計(jì)中的優(yōu)化應(yīng)用

將AI整合到工業(yè)設(shè)計(jì)中已經(jīng)帶來了眾多實(shí)際應(yīng)用，改變了產(chǎn)品的構(gòu)思、開發(fā)和制造方式。讓我們探討一些關(guān)鍵領(lǐng)域，了解AI是如何產(chǎn)生重大影響的。

設(shè)計(jì)空間探索與優(yōu)化

設(shè)計(jì)空間探索是前期工程的一部分，它系統(tǒng)地檢查和評(píng)估各種設(shè)計(jì)替代方案，以尋找產(chǎn)品的最優(yōu)解決方案，即新產(chǎn)品設(shè)計(jì)。它涵蓋了探索不同的設(shè)計(jì)參數(shù)、材料和配置組合，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的性能標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)滿足約束條件。當(dāng)結(jié)合許多變量時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量的可能選擇。

AI尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和3D深度學(xué)習(xí)技術(shù)，已經(jīng)在顯著加速設(shè)計(jì)空間探索與優(yōu)化過程。

以下是一些AI如何增強(qiáng)工業(yè)設(shè)計(jì)這一關(guān)鍵方面的途徑：

• 高效采樣：AI算法可以智能地采樣設(shè)計(jì)空間，專注于可能產(chǎn)生有希望結(jié)果的區(qū)域。有針對(duì)性的探索減少了尋找最優(yōu)解所需的設(shè)計(jì)迭代次數(shù)。
• 替代建模：AI可以創(chuàng)建精確的替代模型或元模型來近似復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)行行為。這些模型可以比運(yùn)行完整模擬更快地進(jìn)行評(píng)估，從而實(shí)現(xiàn)快速的設(shè)計(jì)空間探索。
• 多目標(biāo)優(yōu)化：先進(jìn)的AI算法能夠處理多目標(biāo)優(yōu)化問題，迅速識(shí)別出帕累托最優(yōu)解，這些解能夠平衡競爭性的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
• 模式識(shí)別：AI能夠識(shí)別設(shè)計(jì)空間中的模式和關(guān)系，這些模式和關(guān)系可能不會(huì)被人類設(shè)計(jì)師察覺，從而帶來創(chuàng)新的解決方案和意外的洞察。
• 適應(yīng)性搜索策略：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)先前的結(jié)果調(diào)整其搜索策略，隨著收集更多數(shù)據(jù)不斷改進(jìn)其探索效率。
• 高維空間導(dǎo)航：AI能夠有效地導(dǎo)航高維設(shè)計(jì)空間，而這些空間對(duì)于人類手動(dòng)探索來說是不切實(shí)際或不可能的。
• 歷史數(shù)據(jù)集成：AI系統(tǒng)可以利用歷史設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和專家知識(shí)來指導(dǎo)和加速新設(shè)計(jì)空間的探索。
• 實(shí)時(shí)優(yōu)化：借助AI，設(shè)計(jì)師可以執(zhí)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，根據(jù)即時(shí)反饋和變化的需求即時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)。
• 約束處理：AI算法能夠高效地處理復(fù)雜的約束條件，確保探索的設(shè)計(jì)保持在設(shè)計(jì)空間的可行區(qū)域內(nèi)。
• 不確定性量化：AI方法可以在探索過程中納入不確定性分析，提供更穩(wěn)健和可靠的優(yōu)化結(jié)果。

生成式設(shè)計(jì)


在AI應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計(jì)的范疇內(nèi)，生成設(shè)計(jì)是指利用AI算法來探索各種設(shè)計(jì)可能性，基于設(shè)計(jì)師施加的約束和目標(biāo)。生成設(shè)計(jì)使設(shè)計(jì)師能夠創(chuàng)建性能優(yōu)化、減少材料使用并且采用傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法可能無法構(gòu)想的創(chuàng)新形式的產(chǎn)品。

例如，采用金屬鑄造的增材制造技術(shù)創(chuàng)造了一個(gè)設(shè)備框架，其重量減輕了54%，同時(shí)保持了結(jié)構(gòu)完整性。這不僅降低了材料成本，還提高了燃油效率。

虛擬原型設(shè)計(jì)與仿真

AI增強(qiáng)的虛擬原型和仿真工具使工業(yè)設(shè)計(jì)師能夠在轉(zhuǎn)向?qū)嶓w原型之前，在數(shù)字環(huán)境中測試和完善他們的概念設(shè)計(jì)。

讓我們列出仿真的四個(gè)主要好處：

• 相比物理原型，減少時(shí)間和成本
• 迭代并測試多種設(shè)計(jì)變體
• 提高對(duì)產(chǎn)品性能預(yù)測的準(zhǔn)確性
• 便于設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)成員之間的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作（例如，使用CAD進(jìn)行仿真）

像西門子或達(dá)索系統(tǒng)這樣的公司提供了先進(jìn)的基于物理原理的高保真仿真軟件，使得設(shè)計(jì)師能夠利用一流的仿真工具評(píng)估其產(chǎn)品在各種條件下的性能，從結(jié)構(gòu)完整性到流體動(dòng)力學(xué)。

設(shè)計(jì)優(yōu)化

AI算法對(duì)于優(yōu)化設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)更好的性能、成本效率和可制造性至關(guān)重要。通過分析大量的數(shù)據(jù)集并同時(shí)考慮多個(gè)變量，AI可以提出人類設(shè)計(jì)師可能忽略的設(shè)計(jì)修改建議。

AI驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)優(yōu)化的一些關(guān)鍵技術(shù)包括：

• 拓?fù)鋬?yōu)化：改進(jìn)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)以最小的材料使用達(dá)到最大的強(qiáng)度。

• 參數(shù)優(yōu)化：微調(diào)設(shè)計(jì)參數(shù)以達(dá)到最佳性能。

• 多目標(biāo)優(yōu)化：平衡多個(gè)常常相互沖突的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

定制化與個(gè)性化

對(duì)于個(gè)性化產(chǎn)品日益增長的需求推動(dòng)了AI工具的發(fā)展，這些工具能夠快速地根據(jù)個(gè)人用戶的偏好和需求生成定制化設(shè)計(jì)。這一趨勢在時(shí)尚、消費(fèi)電子和汽車設(shè)計(jì)行業(yè)中尤為明顯。

AI在定制化中的作用：

• 分析用戶數(shù)據(jù)來預(yù)測偏好并建議個(gè)性化設(shè)計(jì)

• 基于用戶輸入生成多種設(shè)計(jì)變體

• 優(yōu)化小批量或單件生產(chǎn)的制造流程

預(yù)測分析


AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測分析正在改變工業(yè)設(shè)計(jì)師如何預(yù)測市場趨勢和消費(fèi)者偏好。通過分析來自不同來源的大數(shù)據(jù)集，包括社交媒體、銷售數(shù)據(jù)和用戶反饋，AI算法可以提供有價(jià)值的見解來指導(dǎo)設(shè)計(jì)過程。

通常的實(shí)施案例包括：

• 趨勢預(yù)測：預(yù)測即將到來的設(shè)計(jì)趨勢和消費(fèi)者偏好

• 用戶行為建模：了解消費(fèi)者如何與產(chǎn)品互動(dòng)以指導(dǎo)未來的設(shè)計(jì)

• 產(chǎn)品生命周期分析：預(yù)期產(chǎn)品隨時(shí)間在市場上表現(xiàn)如何

• 高級(jí)預(yù)測分析平臺(tái)，工業(yè)設(shè)計(jì)師可以利用這些平臺(tái)在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。一個(gè)特定的設(shè)計(jì)過程導(dǎo)向方法來自于Neural Concept，該方法針對(duì)大量可用的CAD（3D繪圖）和仿真數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在公司的資料庫中，并可通過PLM（產(chǎn)品生命周期管理）環(huán)境訪問。

AI在工業(yè)設(shè)計(jì)中的優(yōu)勢

將AI整合到工業(yè)設(shè)計(jì)中提供了許多正在轉(zhuǎn)變行業(yè)的益處。讓我們探討一些關(guān)鍵的優(yōu)勢：

提升效率

AI工具可以顯著縮短從概念生成到設(shè)計(jì)完善所需的時(shí)間。通過自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)并快速生成多種設(shè)計(jì)選項(xiàng)，AI使設(shè)計(jì)師能夠?qū)Ｗ⒂诠ぷ鞯母邉?chuàng)造性和戰(zhàn)略性方面。AI算法可以通過預(yù)測材料需求、估算生產(chǎn)成本以及識(shí)別設(shè)計(jì)過程中的潛在瓶頸來優(yōu)化資源分配，從而更高效地利用時(shí)間、材料和人力資源。

創(chuàng)新與創(chuàng)造力

人工智能（AI）通過生成新穎的設(shè)計(jì)概念，激發(fā)了創(chuàng)新，使企業(yè)能在競爭中脫穎而出。AI與人類設(shè)計(jì)師的合作，結(jié)合了機(jī)器的計(jì)算力與人的直覺和情感智能，創(chuàng)造了協(xié)同效應(yīng)。AI優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高效率，降低成本，并促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，AI從大數(shù)據(jù)中提取的洞察幫助設(shè)計(jì)師做出更明智的決策，提升產(chǎn)品性能與用戶滿意度。通過即時(shí)反饋，AI加速了設(shè)計(jì)迭代，有助于早期識(shí)別并解決問題，減少后期修改的成本。

挑戰(zhàn)與考量

當(dāng)然，雖然AI提供了許多好處，但也帶來了必須解決的挑戰(zhàn)和考量。在設(shè)計(jì)中使用AI引發(fā)了關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)的問題，尤其是在人工智能生成新的設(shè)計(jì)概念時(shí)。需要明確的指導(dǎo)方針和法律框架來解決AI生成設(shè)計(jì)的所有權(quán)和歸屬問題。

AI技術(shù)仍然無法“理解”復(fù)雜的設(shè)計(jì)背景和主觀的美學(xué)偏好。在這方面，Neural Concept采用感知導(dǎo)向的方法是一個(gè)突破，它使用CAD 3D數(shù)據(jù)而非圖像來支持技術(shù)決策。

然而，退一步看整個(gè)AI領(lǐng)域，過度依賴人工智能生成解決方案可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)計(jì)同質(zhì)化或忽視重要的文化和情感因素。

AI 在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用展望

將AI融入工業(yè)設(shè)計(jì)要求設(shè)計(jì)師發(fā)展新的技能并適應(yīng)新的工作方式。持續(xù)教育和技能提升是必要的，以確保設(shè)計(jì)師能夠有效地利用AI工具。保持AI輔助與人類創(chuàng)造力之間的正確平衡對(duì)于創(chuàng)造創(chuàng)新且有意義的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。AI算法的質(zhì)量取決于其訓(xùn)練所基于的數(shù)據(jù)質(zhì)量。確保高質(zhì)量、多樣性和無偏見的數(shù)據(jù)集可以防止AI固化偏差或提出有缺陷的設(shè)計(jì)建議。將AI工具集成到現(xiàn)有的設(shè)計(jì)工作流和軟件生態(tài)系統(tǒng)中可能是復(fù)雜的，并且需要在技術(shù)和培訓(xùn)上進(jìn)行大量的投資。

隨著AI越來越深入地嵌入設(shè)計(jì)過程，有必要提高AI算法決策過程的透明度。這種透明度對(duì)于建立設(shè)計(jì)師、利益相關(guān)者和最終用戶之間的信任至關(guān)重要。

AI在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的未來前景光明，伴隨著一些新興趨勢和潛在的長期影響：

長期影響

AI對(duì)工業(yè)設(shè)計(jì)的長期影響可能是深遠(yuǎn)的：

• 設(shè)計(jì)民主化：AI工具可能使高級(jí)設(shè)計(jì)能力更容易為更廣泛的人群所獲得，這有可能顛覆傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)教育和職業(yè)路徑。

• 超個(gè)性化：隨著AI在理解個(gè)人偏好方面的進(jìn)步，我們可能會(huì)轉(zhuǎn)向大規(guī)模定制和超個(gè)性化的產(chǎn)品。

• 跨學(xué)科合作：AI可能促進(jìn)工業(yè)設(shè)計(jì)與其他領(lǐng)域的更緊密合作，如材料科學(xué)、心理學(xué)和數(shù)據(jù)分析。

• 設(shè)計(jì)師角色重新定義：隨著AI接管更多的常規(guī)設(shè)計(jì)任務(wù)，工業(yè)設(shè)計(jì)師可能會(huì)更多地關(guān)注戰(zhàn)略思考、問題框架和倫理考量。

• 加速創(chuàng)新：AI驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)過程可以顯著加快產(chǎn)品開發(fā)周期，從而加速創(chuàng)新并使產(chǎn)品進(jìn)化更加敏捷。

結(jié)論

AI工業(yè)設(shè)計(jì)代表了我們?cè)诋a(chǎn)品創(chuàng)造和創(chuàng)新方式上的變革。通過利用AI的力量，工業(yè)設(shè)計(jì)師能夠開發(fā)出比以往任何時(shí)候都更加高效、可持續(xù)和以用戶為中心的卓越產(chǎn)品。將人類的創(chuàng)造力與AI的能力相結(jié)合，創(chuàng)造一種處理商業(yè)和設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)的新方法。


AI將繼續(xù)在工業(yè)設(shè)計(jì)中扮演越來越重要的角色。例如，在工程設(shè)計(jì)中整合AI將會(huì)徹底改變?cè)O(shè)計(jì)師如何優(yōu)化流程、預(yù)測性能結(jié)果以及增強(qiáng)產(chǎn)品功能的方式。然而，AI是一種增強(qiáng)人類創(chuàng)造力的工具，而不是取代它。在工業(yè)設(shè)計(jì)中最成功的AI應(yīng)用將在技術(shù)創(chuàng)新與人類洞察之間找到平衡。

擁抱AI技術(shù)并培養(yǎng)有效使用這些工具技能的工業(yè)設(shè)計(jì)師將能夠引領(lǐng)行業(yè)進(jìn)入創(chuàng)新的新時(shí)代。毫無疑問，AI將帶來新的挑戰(zhàn)和倫理考量，但經(jīng)過深思熟慮的實(shí)施和對(duì)以人為本設(shè)計(jì)原則的關(guān)注將加速工業(yè)設(shè)計(jì)的演變，創(chuàng)造一個(gè)產(chǎn)品更加多樣性、高效、可持續(xù)并且更好滿足人類需求。

AI工業(yè)設(shè)計(jì)不是“曇花一現(xiàn)的趨勢”，而是我們產(chǎn)品開發(fā)方式的根本性轉(zhuǎn)變。設(shè)計(jì)師們將創(chuàng)造出曾經(jīng)被認(rèn)為不可能的產(chǎn)品，更有效地解決復(fù)雜問題，并塑造一個(gè)更美好的未來。