人工智能如何改變工業設計？

張偉一

2022年8月11日 10:10

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全球疫情加快數字化時代的到來，技術對企業的影響越來越大。呈指數級發展的新技術——人工智能 (AI)、自動化、物聯網 (IoT)、區塊鏈和第五代移動通信技術(5G)之間交匯融合，產生了重塑業務模式、運營流程、工作方式的力量。新技術與專業技術融合產生的智能設計也是數字化轉型的重要發展方向之一。

相比制造和業務流程的數字化智能化，設計的智能化、自動化發展相對緩慢，在很多領域，采用CAD繪圖式的低效設計環節甚至成為整體產品開發或企業擴產能的瓶頸，眾多的設計人員也將為企業帶來較大成本支出。

企業迫切需要提升研發效率，但對于設計研發活動能否自動化，很多人要么持懷疑態度，認為AI還遠不能替代工程師的工作；要么就盲目相信，認為存在通用的智能化設計AI，可以解決所有設計問題。

那么，設計活動到底能不能自動化呢？如果能，是全自動化還是部分自動化？安世亞太團隊在近日探討了這一話題。

同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》試圖回答設計本身能不能算法化、數據化的問題；他認為人工智能與設計師的關系不是替代，而共同進化，提出了“腦機比”的概念。他們調查分析了6個行業的1300位設計師，發現設計師在不同任務中的時間分配比例不同（大部分設計師自認為的設計中的重復性體力勞動低于實際比例），不同任務可被智能化的可能性不同，設計行業整體“腦機比”為1.55），換種說法，設計任務中有39.21%的工作可以用AI機器完成。

同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》試圖回答設計本身能不能算法化、數據化的問題；他認為人工智能與設計師的關系不是替代，而共同進化，提出了“腦機比”的概念。他們調查分析了6個行業的1300位設計師，發現設計師在不同任務中的時間分配比例不同（大部分設計師自認為的設計中的重復性體力勞動低于實際比例），不同任務可被智能化的可能性不同，設計行業整體“腦機比”為1.55（參考下圖），換種說法，設計任務中有39.21%的工作可以用AI機器完成。

▲設計行業整體腦機比

圖片來源：范凌的《設計與人工智能報告》

工業軟件與企業智能化設計應用

既然設計活動中有相當的比例可以實現智能化、自動化，那么設計AI 在工業軟件領域發展到什么程度了呢？

l 工業軟件領域

廣義的CAD是CAD/CAE/CAPP/CAM的高度集成工具，涵蓋從設計到制造的各個階段所用的工具。CAD不針對任何產品，而是面向各行業有設計需求的企業，提供產品研發所需的底層的通用功能。技術人員可以用CAD做自己能力所及的任何產品的設計、仿真分析、工藝制定、CNC編程等工作。

從狹義上講，CAD指單純的計算機輔助設計，主要以計算機圖形學為基礎。計算機圖形學核心目標(視覺交流)可以分解為三個基本任務：表示、交互、繪制，即如何在計算機中“交互”地“表示”、“繪制”出豐富多彩的圖形、模型。簡單地說，CAD就是給用戶提供了在電腦上交互式繪圖的工具，它們解決的是繪圖問題，而不是設計問題。

有部分面向特定行業的專用CAD中嵌入了專業知識和規則，如鈑金CAD、模具CAD、管路CAD等，給特定行業的結構設計提供了一定的方便性。

近幾年， 各大CAD廠家都開始了CAD和CAE的融合，做仿真驅動設計，最典型的是拓撲優化算法用于設計。這是智能輕量化設計的方法，可以解決材料優化分布類型的設計優化問題。

此外，很多CAD軟件都提供了編程語言和編程工具，可以用來開發智能化的設計程序。只要你是編程高手，就可以通過編寫算法做設計。但對于大多數設計工程師來說，編程是應用難點。即會設計又會編程的人才極少，致使CAD中的編程工具利用率極低。低代碼編程設計平臺將是未來的方向。

PART community在線三維零部件模型庫提供國內外廠商的零部件產品模型。他們沒有在模型設計生成上使用智能算法，而是加持智能AI“猜你喜歡”、模型智能比較等推薦、選型助手功能幫用戶選型。

人工智能如何改變工業設計？的圖3

▲三重周期最小表面（TPMS）

來源：nTopology

nTopology 是目前CAD市場上比較智能化的軟件，它背后有很多算法，可以簡化用戶的建模過程，同時還可以用表格形式把多個算法串起來定義自己的設計工作流，供后續反復使用，以實現相同設計任務的自動化。

l 企業級設計智能化應用

寶馬公司在其BMW VISION NEXT 100概念車中通過智能設計算法開發了汽車動態功能性外表皮和內飾，并配合4D打印方式進行制造，實現了超高性能。設計工程師們可以想象，如果這樣的動態表皮結構用CAD來建模，難度將會是多大，又會耗費多少時間。而用智能算法輔助設計，不僅能批量處理所有單元，并引入變化，還可以實現動態模擬。

人工智能如何改變工業設計？的圖4

人工智能如何改變工業設計？的圖5

▲寶馬公司智能算法設計的動態表皮

機構動態設計實例：在很多產品設計中都需要做機構設計，理想的機構設計方式應該是動態的。例如機器人手臂開發中需要的連桿曲線設計，用傳統CAD繪圖設計的方法做連桿曲線設計比較難，動態設計更難，需要大量的繪圖工作，而通過按照規則編寫的算法輔助設計就可以免去繪圖，輕松實現動態設計。

人工智能如何改變工業設計？的圖6

▲智能連桿曲線設計

動圖來源：安世亞太

模具隨形水路智能化自動設計：隨形水路是增材制造模具獨有的冷卻結構，它可以顯著提升模具成型零件的質量。隨形水路形狀不規則，每種零件的模具的隨形水路形狀都不同，用傳統CAD繪圖方法設計隨形水路非常費力耗時。安世亞太智能化隨形水路自動設計算法則免去了手工繪圖，設計效率可提升20~100倍。

人工智能如何改變工業設計？的圖8

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▲智能化隨形水路自動設計

動圖來源：安世亞太

大規模定制鞋自動設計：當前市場上定制鞋還處于手工作坊階段，只能為少數人服務。但實際上每個人都有定制鞋的潛需求。3D打印等數字化制造技術已經為定制鞋做好的制造的準備，現在定制的瓶頸在于設計。以制鞋必須的鞋楦為例，現在定制鞋楦主要靠選型方式，特殊腳形的則由鞋楦師手工制作，根本無法滿足大量的定制需求和樣式需求。安世亞太開發的定制鞋楦自動生成算法，只需幾分鐘就可以生成一雙鞋的定制鞋楦模型。這種提升可以使定制鞋業務從手工時代一下子飛躍到自動化時代，設計環節的效率提升幾百倍。

人工智能如何改變工業設計？的圖11

▲挑選鞋楦vs智能化自動設計鞋楦

上圖來源：互聯網，下動圖來源：安世亞太

通過以上內容可以看出：

設計活動中一定有可以自動化的部分
自動化設計算法有較強的任務針對性，沒有普適的AI算法可以解決所有設計問題
智能設計算法可以做到工程師用交互式CAD建模難以做到的事情
智能設計算法可以在解決同類問題時無限重復利用
自動化設計算法完成任務的效率遠遠高于人

設計智能化如何賦能企業

近年來，我國工業企業面臨的產品正向設計創新、人才短缺、外部卡脖子等一系列挑戰。在擁有先進生產設備和數字化管理系統的很多企業中，研發設計環節甚至成為制約企業發展的瓶頸。現在已經到了研發提能提效迫在眉睫的時候，而以智能化設計驅動的研發數字化轉型將會是有效的方法之一。

l 算法生成任意復雜度的幾何建模

隨著增材制造技術的進步，很多具有優秀性能的結構可以用在產品中。傳統CAD交互式建模方式很難畫出形狀復雜或不規則結構。例如下圖所示的用數學函數定義的TPMS胞元結構建模背后的支撐都是算法，通過相同的算法邏輯、不同的數學函數以及參數的變化，就可以生成符合特定性能需求的胞元結構。再進一步，可以用集成度更高的算法，實現零件級、部件級和產品級結構的自動設計和建模。

人工智能如何改變工業設計？的圖15

▲算法實現復雜幾何自動建模

動圖來源：安世亞太

l 仿真驅動的智能快速動態設計

智能算法驅動的設計完全是動態的，無論是滿足幾何關系約束的運動，還是像真實物理世界的物體在力的作用下產生的運動或變形，都可以在設計過程中實現，過程中任意狀態的幾何模型都可以輸出。在這種動態的智能設計過程中，仿真已經成為真正的驅動設計的工具，力可以直接用來塑造形狀，就像大自然一樣。

▲ 快速動態設計和模擬實例

上動圖來源：KilianMonszpartMitra，下動圖來源：安世亞太

l 突破思維禁錮讓設計超越想象

傳統設計建模方式是工程師邊想邊畫，耗費大量時間，如果想象不出來也不可能畫出來。工程師做設計通常做出3個方案備選，如果能出到10個設計方案那就是非常牛的頂級設計師了。但面向應用問題的設計智能算法自動設計出的結果數量卻遠超人類最牛的設計師。如下圖所示的自動輪輻設計算法，通過5個參數，可以生成40萬種設計方案，其中會有很多讓人眼前一亮的設計呈現。

▲一個應用算法可生成很多很多備選方案

l 算法無限次重用的設計自動化

如前文所示的隨形水路設計智能算法可以無限次重復使用，智能算法會對不同的模具自動計算生成合適的隨形水路，算法生成的時間僅為幾分鐘。對比原來手工建模需要花費的2小時至一天的時間，自動設計效率提升可達10~100倍。

人工智能如何改變工業設計？的圖19

▲重復使用智能算法實現自動設計

動圖來源：安世亞太

l 引導并實現系統級正向設計

前面提到，自動化設計算法有較強的任務針對性，每一個智能設計算法中都包含了任務相關的設計規則，這些規則需要從設計需求和設計的想法中提煉。這個抽取提煉規則的過程就是MBSE的過程。從需求—規則—智能設計算法是完全的正向設計過程。

l 數字化設計打通端到端的全數字化流程

數字化智能設計的模式會給企業帶來很多的可能性，如非標零部件在線定制，客戶參與設計的定制體驗，產品的多樣性、系列化帶來的營銷機會，大規模定制服務，等等。

人工智能如何改變工業設計？的圖21

人工智能如何改變工業設計？的圖22

▲端到端全數字化平臺示例

上圖：ProtiQ，下圖：shapelamp

智能化設計展望

還是借用同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》的觀察分析：需求側的極度細分的趨勢需要供給側的人工智能來匹配；在線/連接/交互的趨勢從信息在線，經歷關系在線、物的在線，逐步發展為各類技能在線，最終將是心和腦的在線——人工智能/AI；伴隨著具有不可被取代的超細分技能的個體不斷涌現，平庸時代將會結束；未來的組織將是人/機交互的新組織，他們會把任務靈活地派發給外部人才，內部人才，或機器自動化地完成，通過建立機制把整個設計工作流程整合起來，實現最優的任務完成路徑。

當智能設計時代來臨后，人類的技術與設計工作更少了還是更多了呢？我們回看Photoshop出現后的20年，清晰地看到，印刷和排字工作被摧毀，但是數量更多的平面設計工作不斷增加。引用《經濟學人》的話：技術摧毀舊的工作，但總是能夠創造更多新的工作。

—作者—

張效軍

現任安世亞太公司DfAM業務部高級技術顧問

有20余年機械設計相關的教學、教研和企業的產品研發經驗，10余年的創新咨詢、設計方法研究與實踐。始終關注技術進步，對于新技術在設計中的應用做了很多成功探索，產生很多創新成果，有多項發明專利。

l 參考資料

1.《A FUTURE THAT WORKS: AUTOMATION, EMPLOYMENT, AND PRODUCTIVITY》January 2017, McKinsey Global Institute

2.《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的

文章來源：3D科學谷

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