以人工智能驱动的产品设计

西门子数字化工业软件航空航天及国防行业副总裁Todd Tuthill

(图片来源: 西门子)

今天的设计师需要在更短的设计周期内提供更智能、更创新、更可持续的产品，与此同时，制造工具的复杂性也在增加，用于设计和验证的软件往往需要数十年的时间去学习和掌握。人工智能（AI）成为推动这一切发展的关键技术之一，它不仅会重塑人与软件的互动方式，还将重新构建设计过程，为设计工具提供一条与智能手机应用一样直观的途径。

ChatGPT带来了生成式人工智能（AI）的兴起，是AI在工业和设计领域的强大应用，工业copilots已经在各个行业中部署，它不仅可以轻松地自动化许多日常任务，还可以通过对话访问庞大的专业知识库。使用自然语言提问和与软件交互可以让新用户更快地学习和使用复杂的软件，而无需专家指导，同时，经验丰富的用户可以无缝地将工作流程自动化并加快任务速度。

塑造数字专家

虽然copilot可以回答问题或执行简单的自动化，但这并不能解决复杂的核心问题。新用户往往不知道该问什么问题，也不知道要如何自动化工作流程，即使对于专业用户来说，在具有数十个菜单和数千个命令的UI中进行导航也非易事。通过将人工智能嵌入到设计工具中，不仅可以在专家用户使用软件时捕捉专业知识，还可以利用这些知识简化工具本身的使用。

通过了解专家的工作流程，集成的AI系统还可以智能地将下一个工具放在流程中。这一过程也可以进一步扩展，人工智能不仅可以推荐工具，还可以推荐设计实践。一个对最佳实践和专家工作流程有着深刻理解的AI系统可以提供丰富建议，从在PCB上放置组件的最佳位置到加固机翼的最佳方式，不一而足。

将AI系统集成到设计软件中，可以使专业软件传统上的学习曲线变平。有了AI来处理复杂的软件交互问题，用户不仅可以更加专注于创新，从而更快地设计和生产出符合当下市场需要的产品，还能提高员工的工作满意度。

生成式设计的融合能力

AI不仅会改变用户与设计软件的互动方式，还会改变设计过程本身。生成式设计已经是现代设计的支柱，它将设计工具、仿真和产品约束结合在一个统一的设计过程之中。AI为实现真正自主的设计提供了帮助，在使用定制的、以人工智能驱动的生成设计模型之前，先接受描述零件或产品的自然语言输入，该模型依据已有知识和过去的设计数据库进行培训，以执行设计过程的每个步骤，包括从最初的设计概念到在提交最终设计之前的验证和改进的所有内容。

为了实现这一新模式，设计公司需要在内部培训定制的人工智能模型，这将带来两个优势：第一，将专有IP数据保留在公司内部；第二，培训一个能流利使用企业自己设计语言的模型。在将人工智能引入设计过程时，由于没有第三方与数据发生交互，有价值的设计数据也可以被安全地保存在公司内部，与此同时，定制的人工智能模型能够更好地保持过去和现在设计之间的一致性，保持与公司过去设计积累的知识和经验相一致的品牌标识。以人工智能驱动的生成式设计代表了设计过程的下一个进程，将可以完整的软件生态系统与强大的人工智能自动化和自然语言处理连接起来。

未来，生成式人工智能也将在这方面发挥关键作用，一旦完成初始的创建步骤，传统的生成式设计流程就会立即接管，使用定制的AI生成式设计模型，根据丰富的过去设计数据和专业知识，进一步完善和优化设计，最终向用户呈现一个高度精整的设计解决方案，在数字化转型的道路上实现质的飞跃。