洞见｜如何将AI应用于产品设计
工程团队正承受前所未有的压力，他们需以更少的资源、更紧凑的开发周期，更快开发出更优质的产品。AI 产品设计正从根本上改变可能性边界。据麦肯锡研究结果，将 AI 嵌入产品开发流程的企业，可将产品上市时间缩短 30%，同时还可以提升设计质量。对于航空航天、汽车、医疗器械、电子及工业设备领域的制造商而言，这并非渐进式改进，而是一项结构性竞争优势。
本文拆解了 AI 产品设计的定义、实际工作流程的开展方式、受影响尤为显著的行业领域，以及组织机构在规模化应用前需要应对的各项挑战。
什么是 AI 产品设计？
什么是 AI 产品设计？
AI 产品设计是指运用包含大语言模型、机器学习、创成式算法、AI 辅助仿真在内的人工智能技术，为设计流程各阶段的工程师提供支持。与传统 CAD 工作流不同，传统工作流中设计师需手动定义几何结构与约束条件，AI 驱动的产品设计工具能够以人工迭代无法企及的速度与规模，完成设计概念的指导、建议、生成与评估工作。
这一转变至关重要，因为设计复杂度的增长速度快于工程能力的提升速度。装配体中的单个组件可能涉及数千项相互交叉的约束条件，包括结构载荷、热性能要求、材料可得性、制造公差以及监管认证要求。面向产品设计的 AI 不会取代工程师的判断，而是将工程师的判断能力规模化应用，助力团队更快速、更稳妥地推进从早期设计概念到生产发布的全流程。
实时指引
AI 可针对工作流的执行方式提供实时指导，通过分步说明为新晋及资深工程师提供协助。AI 工具可在设计成型过程中对其进行分析，开展结构、热或模态仿真，在问题引发成本高昂的返工之前，识别制造、公差及干涉问题。这一连续反馈循环可在决策制定当下为工程师提供准确信息，无需等到数周或数月后的设计评审结束。
设计优化
AI 设计可同时评估数千种设计构型，识别出满足结构、热学或模态要求，同时大幅降低重量、减少材料用量的几何结构。工程师确定设计目标、约束条件、材料及制造工艺，由 AI 生成一个或多个设计方案供参考。这种在 CAD 领域通常被称为创成式设计的方法，可持续发掘出采用其他方式时可能未被考虑到的解决方案。
性能分析
机械工程领域的 AI 已拓展出嵌入式仿真功能，该功能可预测设计在包含应力载荷、位移、热特性及流体动力学在内的真实工况下的性能表现。借助 AI 的工程师可比传统有限元分析 (FEA) 更快评估多种场景，并将时间投入到更具潜力的备选方案上。
设计工作自动化
AI 通过管理公差分析、特征查询、零件生成、变型配置等重复性任务，重塑工程工作流程，将工程师解放出来，使其能够专注于高价值活动。通过消除与常规流程相关的认知负担及潜在错误，这些工具可确保一致性与精确性，同时显著提升生产效率。工程师可获得宝贵时间，用于开展创造性问题解决、创新性设计探索以及有价值的跨职能协作。这一转变不仅能够提升个人绩效，还能够培育以创新和生产力为导向的团队氛围，在此氛围下可在不牺牲质量的前提下按期完成任务。
AI 产品设计是如何运作的？
AI 产品设计是如何运作的？
AI 产品设计是一个快速演进的流程，部分内容目前已可使用，其余内容即将推出。这也是工程师与 AI 系统之间的结构化协作，二者各有独特优势：工程师提供背景信息、约束条件与判断；AI 提供计算规模与运算速度。
例如，典型的创成式设计工作流可分为以下五个阶段。
1.工程师明确问题、目标与约束条件
该流程始于工程师明确界定设计必须达成的各项要求。其中包括功能要求（承载能力、热性能、目标重量）、制造约束（首选材料、生产工艺）以及目标行业规定的各项监管或认证要求。
2.AI 探索并生成备选方案
在约束条件齐备的前提下，创成式 CAD 工具利用仿真技术探索设计空间，生成数百甚至数千个几何候选方案，各方案均可不同程度满足指定要求。方案将提交给设计工程师进行评估。算法方法生成的方案可能超出传统设计思维的范畴。这正是其意义所在。
3.工程师缩小可选方案范围，或将采用 AI 开展仿真工作。
工程师对生成的可选方案进行审查，运用专业判断缩小选择范围，权衡可制造性、成本、美观性、下游组装以及其他 AI 无法独立全面评估的因素。随后可对入围设计进行进一步优化，并开展高保真 AI 辅助仿真，以实现更精准的性能评估。
4.AI 辅助建模工作流
在不久的将来，AI 工具将支持从概念几何到详细模型的转换，有望实现特征创建、公差传递与图纸标注的自动化。基于人工智能的原型制作工具可识别从 CAD 模型到实体原型的理想路径，根据设计几何结构与生产需求推荐制造策略或工装方案。
5.工程师批准最终设计
工程师作出最终决策。AI 驱动的产品设计可增强人类决策能力，并不会取代人类决策。工程师对照全部要求验证最终设计，解决未决冲突，并发布模型以供生产，或在组织的产品生命周期管理 (PLM) 系统中开展后续管控。
AI 产品设计的优势
AI 产品设计的优势
AI 应用于产品设计的商业价值已得到充分证实，且仍在持续增长。使用 AI 辅助设计工具的各类组织持续报告称，其在周期时长、缺陷率及工程产能方面均有所改善。上述效益集中于四个领域。
1
加快设计进度，缩短上市周期
创成式设计与 AI 辅助仿真可将传统上长达数周的设计周期压缩至数日。并行自动化探索取代串行手动迭代，可使工程师更快评估更多方案，更早得出更优解决方案。随着制造商需要应对开发周期压缩的现状，这一速度优势将在整个产品组合中持续放大。
2
更多创新与优化
人类工程师往往依赖基于经验及过往成功案例确立的几何结构与设计模式。创成式设计可探索范围更为广泛的可能性集 合，通常能够识别出人工开发难以实现或不太可能开发出的优化解决方案。结果是不仅可加速设计探索，还可实现更优异的产品性能。
3
错误检测与规避
在 CAD 模型中发现设计错误的成本，仅为在生产车间或现场发现该错误成本的一小部分。可实时分析设计的 AI 工具能够在结构缺陷、公差问题及装配冲突向下游传导至工装、采购或制造环节之前对其进行识别。将质量管控前置是工程领域 AI 投资明确的回报之一。
4
提高工程生产力
AI 通过自动化处理耗时的重复性任务、变体生成、文档编制及绘图创建工作，使工程师能够专注于高价值工作。根据麦肯锡职场超级效能报告，有效部署 AI 的组织可使员工收回 20% - 30% 的工作时间，用于开展更高价值的活动。对于在人员编制保持不变的前提下应对日益提升的设计复杂度的工程团队而言，该部分释放的产能可直接加快开发项目进度。
AI 产品设计如何影响不同行业？
AI 产品设计如何影响不同行业？
AI 产品设计正在整个制造业领域得到应用。AI 驱动的指导能够助力提升工程生产率，针对全新及不常使用的设计流程提供分步建议。对于由 AI 驱动的创成式设计而言，其影响在设计复杂度、监管压力与竞争速度三者交汇的领域尤为显著。
航空航天与国防
制造商正运用创成式设计降低结构组件重量，直接提升燃油效率与有效载荷能力。AI 仿真也在加速飞行关键部件认证的分析阶段。
汽车
OEMs 及 Tier 1 供应商开始将 AI 驱动的产品设计应用于内部结构、传动系统总成、电机悬置及热管理系统，上述领域中重量、安全性、可持续性与性能之间的权衡极为复杂，且受到严格监管。
医疗设备
AI 工具可加快植入式组件及手术器械的设计迭代，此类产品的尺寸精度与性能要求不容妥协。基于 AI 的原型开发可量化缩短设计验证周期。
工业设备
重型设备制造商正使用创成式 CAD 工具优化框架结构与零件几何构型，在不损害结构完整性的前提下减少材料用量、缩短机加工时长。
电子与高科技
小型化压力正推动设计团队借助 AI 开展组件层面的热分析与性能分析，在此场景下人工方法无法跟上开发周期的推进速度。
AI 存在哪些潜在挑战？
相关收益切实存在，但采纳落地障碍也客观存在。未应对上述挑战便启动 AI 产品设计工作的组织，可能面临回报有限、工程师受挫的问题。
数据质量与就绪度
AI 系统从现有设计数据中学习。如果 CAD 库包含建模不一致的几何图形、不完整的元数据，或是 AI 工具无法有效解析的遗留文件，输出结果将会反映这些缺陷。根据所用 CAD 系统的应用领域、标准化程度及结构，数据准备可能是 AI 产品设计实施过程中耗时较长的阶段。
在 CAD 与 PLM 环境内的集成
AI 工具无法孤立地实现价值。相关工具需嵌入工程师已使用的工作流程中，理想情况下应直接集成于 CAD 环境本身，而非需要进行数据导出与重新导入的独立应用程序。与 PLM 系统集成可确保 AI 生成的设计与各其他产品数据在相同的变更控制、配置管理和审批工作流中进行管理。
信任、技能缺口与变革管理
工程师需要信任 AI 提供的内容，这种信任需通过可解释性、验证以及实操经验逐步建立。许多设计工程师最初对 AI 和创成式设计的输出结果持怀疑态度，正是因为相关几何结构看起来较为陌生。弥合技能缺口、加大变革管理投入是成功应用的先决条件。
AI 在工程领域的技术局限性
当前的 AI 系统在定义明确的问题领域内表现出色，但难以应对高度新颖的设计挑战、不完整的需求集 合，以及需要广泛背景知识的权衡取舍。工程师应将 AI 视为能力出众的协作伙伴，其优势有据可查、局限性清晰明确，而非设计神谕。
隐私、合规与治理
航空航天、国防、医疗器械等受监管行业的制造商，在设计数据访问与处理方面面临严格要求。当 AI 工具在云环境中运行时，各组织必须在部署前核实数据处理符合适用的出口管制、知识产权及数据驻留要求。
AI 产品设计的未来
AI 产品设计的未来
AI 在产品设计领域的发展趋势表明，从早期概念阶段到生产发布阶段，AI 系统将与完整工程工具链实现更紧密的实时集成。能够全面理解产品完整规格、监管背景及制造环境的自主设计助手，已在研究场景中涌现。未来 5 至 10 年内，其或将成为先进制造业的通用标准。
对于当前正搭建基础框架的组织而言，重要的举措并非采用现有先进的 AI 工具，而是构建数据基础设施、工作流集成体系以及工程文化，从而让 AI 能力在技术逐步成熟的过程中持续创造复合价值。当前在这些基础领域投入资源的制造商，将在下一代人工智能驱动的 CAD 工具面世时成为行动非常快的市场主体。
Creo 如何为 AI 产品设计提供支持
Creo 如何为 AI 产品设计提供支持
PTC 依托 ADVISE、ASSIST、AUTOMATE 三大模块构成的框架，对 Creo 中的 AI 功能进行管理。在该框架下，AI 在产品设计工作流程中承担更多职责。在各种情形下，任何由 AI 驱动的变更都必须经设计工程师审核批准后方可实施。
PTC 的 Creo 将 AI 辅助功能与创成式设计功能直接嵌入工程师已在使用的设计环境中。无需单独工具；无需导出与导入数据；不会中断工作流程。Creo 的创成式设计可让工程师定义性能目标、材料及制造约束条件。AI 可探索数千种几何方案并按性能对其进行排序。实时设计指导与 AI 辅助仿真可在问题进入生产环节前将其发现。
Creo 丰富且一致的数据可直接映射至 PTC 旗下行业先进的 PLM 平台 Windchill，确保组织可在其既定的变更控制与配置管理流程中对 AI 生成的设计进行跟踪、版本管控及统一管理。人工智能驱动设计与 PLM 管控的产品数据之间的关联，使 AI 产品设计能够实现大规模可持续运营。
- THE END -
PTC整理发布，转载请注明出处
