過去幾年，人工智能影響3D工程（以及幾乎所有其他事物）的速度呈爆炸式增長。人工智能不僅僅是一個不斷流行的流行詞，它正在對工程、設計和仿真產生切實的影響，而且未來還會有更多影響。本文是全球領先的3D軟件供應商特地邀請DigitalEngineering24/7的高級編輯Kenneth Wong在Beyond 3D播客進行的一期集中討論主題，在這篇文章中，涵蓋了：

• 生成設計與自然語言
• 人工智能輔助用戶界面
• 數字孿生
• AI賦能模擬
• 工程中人工智能的未來問題

Tech Soft 3D公司的Jonathan Girroir與DigitalEngineering24/7的高級編輯Kenneth Wong進行了深入的交談，Kenneth Wong是3D工程領域許多人都熟悉的名字，他在這些領域撰寫了二十多年的主題文章，對人工智能對工程、設計和模擬的影響的洞察非常深刻。

通過Kenneth Wong和Jonathan Girroir之間的對話，我們將重點梳理人工智能對工程領域產生重大影響的幾個領域。 

一、生成設計與自然語言

Kenneth Wong討論了他的觀點，即人工智能對產品生命周期的直接影響始于幾年前的生成設計。作為人工智能參與工程工作流程的第一個版本，用戶可以簡單地向軟件提供他們的標準，并獲得某種形式的設計概念作為回報。雖然有用，但這只是第一波浪潮。 

現在，我們開始看到人工智能技術其他領域的融入，特別是自然語言功能。用戶過去在如何填充3D環境方面受到限制：此過程通常涉及從庫中提取對象并將它們組裝成類似于您的目標的東西。自然語言命令允許用戶以更加人性化的方式發出命令。  

Mr.Wong分享了一個倉庫的例子——通過強大的自然語言人工智能工具，用戶可以簡單地指示軟件將人們通常在倉庫中看到的物品填充到倉庫中，而不是手動放置單個物品。 

這些功能可能會出現在我們使用的越來越多的軟件中。目前，我們不能簡單地指示我們的設計工具如何編輯組件，告訴它添加一個孔，縮小一些間距等。 

能夠實現這一點的自然語言命令將極大地提高那些訓練和經驗較少的人對設計軟件的可訪問性。當用戶當前需要正確的操作順序的體驗以及實現此類更改的正確方法時，自然語言賦能的生成設計可以改變用戶界面和體驗。這些功能尚未出現在主流CAD軟件中，但是我們應該知道這一定是一項非常新的技術。

ChatGPT、Midjourney和其他基于文本的生成器只是在12-18個月前才引起公眾的注意。所以，開發利用自然語言和人工智能增強的CAD和模擬工具來提供這些功能需要時間。Mr.Wong推測，也許我們會在今年年底看到此類功能的一些測試版。

二、工程師不斷發展的經驗

將人工智能工具集成到CAD和仿真軟件中將需要改變用戶界面和體驗，其中一些可能不會受到普遍歡迎。那些在這些工具的陡峭學習曲線中掙扎的人更有可能歡迎這種變化。經驗豐富的工程工具用戶往往更抵制變革。 

我們可以看到用戶界面被人工智能驅動、基于自然語言的工具所改變，這些工具可以根據您的需求提出設計起點。典型的發動機缸體、支架、螺栓等。從這里，您可以手動迭代，也可以使用新的人工智能工具進行迭代。

這些變化究竟會是什么樣子還有待觀察。Mr.Wong分享了Bing和Canva基于文本生成的示例，作為其他領域的示例。直接結果很少是完美的，人類專家的作用一如既往地重要。 

雖然這些工具提供了增強或簡化設計流程的方法，但黃先生相信人體工程技能肯定不會過時。例如，一位才華橫溢的工程師可以根據他們多年的經驗在運行測試之前估計測試結果。

同樣重要的是，不要忽視設計中無形元素的作用——美學選擇、聲音以及用戶的感受。這些元素不會突然變得不重要。黃先生表示，人們有一種天然的恐懼，擔心人類變得無關緊要。在他看來，這并不是危險。雖然工程師的角色可能會發展他們的專業知識，但人際交往現在和將來都是無價的。

三、數字孿生

數字孿生不僅僅是3D模型，它們包含來自現實世界設備的大量數據。人工智能對于管理從數字孿生中獲得最佳模擬結果所需的大量信息非常有幫助。 

以風力渦輪機為例，大量的天氣信息、腐蝕和壓力數據等每小時都會傳入，超出了人類可以合理檢查的范圍。人工智能可以梳理數百萬張數據來做出決策并發現模式。借助這些工具，我們可以更好地計劃預防性維護并突出顯示潛在故障的區域，甚至可能是人眼會忽略的區域。

四、AI賦能模擬

標準模擬方法包括在組件的每個角落運行基于物理的測試，以測試它們的變形情況。現在，人們正在嘗試降階模型。人工智能工具可以檢查之前的模擬并發現某些輸入參數和結果之間的相關性。有了這個，您可以運行不需要完整物理的更簡單的模型，運行速度比以前快得多。 

如果自然語言工具及其對工程師經驗的影響可以集成到仿真軟件中，則可以大大簡化仿真過程。這些工具將變得更容易學習、使用，并向更廣泛的受眾開放其功能。

五、人工智能在工程領域的未來問題

展望新技術的主要機會之一是預測潛在問題。Kenneth Wong和Jonathan Girroir分享了他們在展望未來時對行業的“要求”，以及工程、設計和模擬公司在人工智能方面應謹慎對待的挑戰。

Mr.Wong預計互操作性將是一個重大挑戰。他分享了寶馬和電話公司愛立信的例子。兩家公司都在使用Metaverse技術，德國汽車制造商在Omniverse中運行數字孿生，而愛立信則使用自己的技術。 

目前，您不太可能在愛立信旨在測試5G的虛擬宇宙中操作模擬寶馬。如果數字孿生要成為未來的重要組成部分，我們必須想出辦法讓數字孿生存在于彼此的模擬中。這一互操作性問題是不斷詢問CAD和其他工程數據格式的一個問題，并且沒有一個簡單的答案。與人工智能相關技術的互操作性的重要性將引起整個行業的頭痛，而且公司似乎不太可能突然找到解決所有問題的解決方案。 

六、“人工智能”術語的含義是什么？

新技術的另一個挑戰來自我們討論它們的方式的本質。“人工智能”是一個可以應用于許多不同事物的術語。喬納森·吉羅爾（Jonathan Girroir）談到了這一點，以及努力將“什么”意味著“什么”達成共識的重要性，如神經網絡、機器學習、自然語言、深度學習、生成設計等。當我們展望未來時，我們必須非常小心地保持一致并深思熟慮地使用和定義這些詞。

Mr.Wong補充說挑戰這些術語的重要性，并警告不要過度使用。產品生命周期管理(PLM)就是一個例子，該術語必須意味著從Excel電子表格到復雜的企業軟件的任何內容。由于人工智能在流行對話和語言學中的流行，它必須指的是真正的人工智能，而不僅僅是復雜的編程或自動化。

Mr.Wong和Girroir先生都對人工智能在數字工程領域的力量和潛力保持樂觀。盡管面臨全球挑戰，人工智能工具的增長和技術發展仍然迅速，并將為許多行業創造巨大的機遇。

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