長期以來，制造行業的傳統設計和工程工作流程一直以順序迭代的方法為特征，這種方法通常既耗時又需要大量資源。這些傳統方法通常涉及需求收集、概念設計、詳細設計、分析、原型設計和測試等階段，每個階段都取決于之前迭代的結果。
雖然這種結構化方法可以控制復雜的項目，但也存在重大挑戰。由于時間限制和資源可用性，工程師在設計探索中通常會面臨限制，導致項目時間延長和成本增加。物理測試的需求可能會導致更長的開發周期和更高的成本，在汽車和航空航天等行業中尤為如此。此外，傳統工作流程的順序性會導致效率低下，因為錯誤和更改僅在后期階段才能識別，從而導致成本高昂的修訂和延遲。
設計和工程領域的 AI 通過提供更快速、更高效的創新解決方案，正在改變這些傳統工作流程。主要用例包括 AI 驅動的生成式設計，它使工程師能夠根據指定的參數和約束條件生成多個設計方案，從而減少物理迭代的需求，并顯著加速設計流程。
借助預測性建模 和實時仿真，工程師無需進行大量手動測試即可分析和優化設計，從而減少開發時間和成本。AI 還通過從大量數據集中提供見解來增強決策制定能力，從而幫助工程師識別最佳配置并更大限度地降低風險。此外，AI 驅動的數字孿生可以提高產品性能，促進預測性維護，進一步簡化工程流程。
本文將探討生成式設計的概念及其應用，以及它如何通過創新設計解決方案改變各行各業。
利用生成式設計變革產品開發
由 AI 提供支持的生成式設計正在改變制造業的產品開發流程。這種方法允許同時探索大量設計概念 (有時甚至數十萬個)，從而實現大規模定制、更快的設計時間線和更多的設計方案。 生成式 AI 進一步增強了這一過程，使其更加直觀和易于理解。
生成式設計流程由 AI 增強，包含六個關鍵階段：Generate、Analyze、Rank、Evolve、Explore 和 Integrate。
在“Generate”（生成）階段中，使用算法和設計師指定的參數創建設計選項。借助生成式 AI，設計師現在可以使用對話式提示來啟動和指導這一過程，從而在自然散文的推動下實現更具創意和多樣化的設計可能性。
“Analyze” 階段會根據預定義的目標 (例如最小化權重或最大化強度) 評估這些設計。生成式 AI 可以解釋以自然語言描述的復雜性能標準，從而輕松實現更細致的分析。
在“Rank”(排名) 階段，系統會根據設計的性能對其進行排名，而生成式 AI 可以根據設計師描述的多個標準來確定設計的優先級。在 Evolve 階段，通過生成式 AI 理解和基于設計師的自然語言反饋實施迭代改進，進一步優化最佳方案。在“Explore”(探索) 階段，設計師探索并驗證生成的設計。在最后階段，所選的設計將集成到更廣泛的項目中。
生成式 AI 使設計師能夠使用簡單的語言進行查詢并與設計進行交互，從而更深入地了解解決方案，從而推動這一過程。它還可以通過使用自然語言描述項目背景和限制條件來提供幫助，確保無縫集成。
生成式設計通過自動創建滿足特定性能、材料和制造要求的優化創新產品設計，加速產品開發。此外，它不僅優化了設計方法，還優化了制造方法，確保生產的可行性和效率。通過將生成式 AI 和 自然語言處理（NLP） 融入設計工作流程，制造商現在可以實現更高水平的創新、效率和定制。
Altair、Autodesk、Ansys、Dassault Systèmes、nTop 和 Siemens 等眾多行業 ISV 開發者將 AI 功能融入其建模和仿真應用，幫助設計師和工程師打造我們日常使用的產品。
借助 NVIDIA RTX AI 工作站推動生成式 AI 在設計中的應用
在設計流程中使用 NVIDIA RTX AI 工作站 徹底改變了汽車、建筑和產品開發等行業的工作流程。這些功能強大的機器配備 NVIDIA RTX GPU ，可提供無與倫比的計算能力，從而顯著提高設計效率和創造力。
它們采用加速光線追蹤技術，使設計師能夠實時可視化逼真的渲染效果，并實現即時反饋和快速迭代。它們還包括 NVIDIA Tensor Cores 的 AI 加速功能，用于使用先進的生成式設計和內容創作工具，與傳統方法相比，探索數千種設計變體的時間更短。
Final Aim 和雅馬哈對 DIAPASON C580 低速多用途電動汽車進行了定制設計，這是這種變革性方法的典型示例。通過在 RTX 助力的工作站上使用各種 AI 工具，如 PyTorch 和 pandas，該團隊快速生成并探索了大量車輛定制場景。這一 AI 驅動的流程使他們能夠根據不同用戶需求重塑 DIAPASON C580，打造出專門設計，例如面向農戶的貨艙和面向工廠運營的工具架。這展示了定制解決方案如何徹底改變日常任務。
該團隊還試驗了 AI 生成的視頻，生動地講述了 DIAPASON C580 的實際應用，展示了從農田到倉庫等各種場景中的定制設計。該團隊利用生成式設計探索了 30 個類別的產品創意，生成了超過 2,500 張概念設計圖像。這次對各種可能性的探索縮減到 12 個最終成品概念和視頻，展示了 AI 驅動的設計流程的效率和速度。
通過在 RTX 助力的工作站上利用生成式設計，Final Aim 和 Yamaha 能夠將原本由多個季度組成的流程壓縮到短短六周內，展示 AI 在加速產品和設計開發且不影響質量方面的強大功能。
開始使用生成式 AI 進行產品開發
要使用 AI 和生成式 AI 進行產品開發，首先要明確定義您的目標，并確定工作流程中可能受益于 AI 集成的領域。從小處著手，使用用戶友好型 AI 工具進行構思和概念生成。嘗試不同的提示和方法，擁抱好奇心，通過試驗和錯誤不斷學習。隨著您變得更加舒適，逐漸將 AI 融入產品設計流程的其他方面，例如用戶研究、原型設計和測試。您可以將 AI 視為增強創造力和效率的協作工具，而不是取代人類專業知識和判斷力。
隨時了解產品設計領域的新 AI 進展和最佳實踐，并根據實際結果和用戶反饋不斷完善您的 AI 集成策略。通過采取周全、分步的方法，您可以利用 AI 的強大功能轉變產品開發流程，從而實現更具創新性和以用戶為中心的設計。
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