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“AI+”開啟工業(yè)設(shè)計(jì)“造夢(mèng)工廠”

http://www.debgrams.com 2025-07-01 09:33 來源:中國(guó)電子報(bào)

近日,工信部召開兩化融合工作領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議,審議《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點(diǎn)》,研究部署推進(jìn)兩化融合的思路舉措。會(huì)議要求,實(shí)施“人工智能(AI)+制造”行動(dòng),加快重點(diǎn)行業(yè)智能升級(jí),打造智能制造“升級(jí)版”。

工業(yè)設(shè)計(jì)是制造業(yè)的“生命線”,也是突破競(jìng)爭(zhēng)壁壘的關(guān)鍵。設(shè)計(jì)高度依賴人工經(jīng)驗(yàn),出圖慢、出錯(cuò)率高?試驗(yàn)重復(fù)率高,配方與參數(shù)只能靠反復(fù)試錯(cuò)?工程數(shù)據(jù)割裂,圖紙、工藝BOM多版本混亂?站在產(chǎn)業(yè)升級(jí)的十字路口上,這些越“卷”越累的老難題和看不懂卻必須跟進(jìn)的新技術(shù)交織在一起,越來越多的工業(yè)企業(yè)開始重新審視自己的研發(fā)創(chuàng)新路徑。

傳統(tǒng)研發(fā)設(shè)計(jì)模式正在被顛覆

在智能制造浪潮下,工業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)的智能化水平已成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的“勝負(fù)手”。傳統(tǒng)的研發(fā)模式常常像是在“摸著石頭過河”,深度依賴資深工程師的經(jīng)驗(yàn),制作成本較高,周期性長(zhǎng);同時(shí),面對(duì)海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜需求,人腦計(jì)算顯得力不從心,因此優(yōu)化空間很大。

作為工業(yè)設(shè)計(jì)流程中的核心工具,CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))廣泛應(yīng)用于汽車制造、航空航天、建筑設(shè)計(jì)、機(jī)械工程等領(lǐng)域,幾乎所有制造出來的產(chǎn)品都離不開CAD畫圖建模。據(jù)了解,CAD畫圖涉及一系列的建模操作,包括確定草圖3D起點(diǎn)和3D草圖平面方向、繪制 2D 草圖、將草圖拉伸成3D實(shí)體形狀的完整參數(shù)和過程,需要專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和空間推理能力,學(xué)習(xí)成本較高。而大語(yǔ)言模型的出現(xiàn),降低了CAD畫圖的“門檻”,讓工程師能夠以更少的精力來打造更好的設(shè)計(jì)。

比如,基礎(chǔ)模型DeepSeek-Coder-1b便可以實(shí)現(xiàn)“自然語(yǔ)言輸入-參數(shù)化模型輸出”的插件功能,從而增強(qiáng)現(xiàn)有工具的智能化水平。創(chuàng)新AI輔助設(shè)計(jì)平臺(tái)“Text2CAD”則可以直接將自然語(yǔ)言描述轉(zhuǎn)化為復(fù)雜的CAD模型。無(wú)論是使用者是初學(xué)者還是專家,Text2CAD都能根據(jù)其需求生成精確的3D設(shè)計(jì)。

文生設(shè)計(jì)系統(tǒng)演示

工藝設(shè)計(jì)是決定離散型制造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。高效的工藝設(shè)計(jì)能夠顯著提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,而且先進(jìn)的工藝設(shè)計(jì)能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。然而,由于工藝設(shè)計(jì)包含了分析、選擇、規(guī)劃、優(yōu)化等不同性質(zhì)的各種功能要求,所涉及的知識(shí)和信息量相當(dāng)龐大,與空氣濕度、環(huán)境溫度、設(shè)備自動(dòng)化程度等具體的生產(chǎn)環(huán)境有密切關(guān)聯(lián),且嚴(yán)重依賴經(jīng)驗(yàn)知識(shí),傳統(tǒng)工藝設(shè)計(jì)軟件往往難以滿足用戶需求。

在以大模型為代表的生成式AI技術(shù)取得巨大突破后,一些從業(yè)者開始積極探索更加智能化的工藝設(shè)計(jì)解決方案。比如,通過大語(yǔ)言模型梳理歷史工藝數(shù)據(jù)和相關(guān)文檔,預(yù)測(cè)不同工藝參數(shù)組合下的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率,從而幫助工程師選擇最優(yōu)工藝參數(shù);分析設(shè)備故障報(bào)告和維護(hù)記錄,快速定位故障原因并提供相應(yīng)的解決方案;根據(jù)產(chǎn)品需求和生產(chǎn)資源,生成合理的工藝規(guī)劃方案等。這些探索將推動(dòng)智能化工藝設(shè)計(jì)新時(shí)代的到來。

“信息技術(shù)的飛速發(fā)展推動(dòng)制造業(yè)研發(fā)模式發(fā)生顛覆式變革。”鼎捷數(shù)智PLM事業(yè)部總經(jīng)理郭兆富感慨說道。他指出,過去二十年,研發(fā)領(lǐng)域信息化主要是以產(chǎn)品數(shù)字化、研發(fā)體系數(shù)字化為目標(biāo)。今天,面對(duì)多變的市場(chǎng)需求與技術(shù)壓力,制造業(yè)正在從“人找知識(shí)、人控流程”邁向“AI+人+技(系統(tǒng))協(xié)同創(chuàng)新”的數(shù)智研發(fā)新范式。

AI賦能需找準(zhǔn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的“點(diǎn)”

當(dāng)前,生成式AI正在重塑工業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)的核心價(jià)值。在華中科技大學(xué)機(jī)械學(xué)院彭義兵看來,AI賦能制造業(yè)最現(xiàn)實(shí)的途徑是找到某一個(gè)“點(diǎn)”,對(duì)它進(jìn)行人工智能的加持,而現(xiàn)在正在發(fā)生變化的就是研發(fā)工具和系統(tǒng)的升級(jí)。

“工業(yè)是個(gè)非常大的概念,包括機(jī)械制造、電子設(shè)備制造、汽車制造等多個(gè)子行業(yè),里面還涉及各種各樣的工藝,你想做一個(gè)大而全的工藝大模型去解決所有問題,這可能不太現(xiàn)實(shí)。我覺得最理想的方向還是向垂直領(lǐng)域扎根,要找到一個(gè)具體的價(jià)值點(diǎn)。”彭義兵表示。比如,概念設(shè)計(jì)可以用大語(yǔ)言模型來提煉市場(chǎng)文檔、形成需求;結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以用客戶優(yōu)化算法來達(dá)到文件減重的目標(biāo);細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)則可以用AI工具來進(jìn)行圖紙檢測(cè)等。

AI設(shè)計(jì)引導(dǎo)軟件示意圖

“以AI突破傳統(tǒng)3D設(shè)計(jì)模式”,這便是南京智程信息科技有限公司選擇的那個(gè)“點(diǎn)”。“現(xiàn)階段,很多企業(yè)都建立了優(yōu)秀的智能制造系統(tǒng),但主要的設(shè)計(jì)、工藝、制造數(shù)據(jù)還是由人來完成。”南京智程信息科技有限公司創(chuàng)始人張偉坦言,“在這種傳統(tǒng)模式下,研發(fā)創(chuàng)新面臨諸多挑戰(zhàn)。”

首先,重復(fù)性工作過多,企業(yè)需要不斷增長(zhǎng)和盈利,就需要不斷地研發(fā)新產(chǎn)品,所以會(huì)出現(xiàn)大量重復(fù)性工作,重復(fù)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝、編程等;其次,零部件增長(zhǎng),企業(yè)需要不斷搶占市場(chǎng),就需要不斷開發(fā)新產(chǎn)品,零部件也會(huì)越來越多,導(dǎo)致成本持續(xù)攀升,利潤(rùn)反而越來越低;第三,標(biāo)準(zhǔn)化難以達(dá)成,傳統(tǒng)模式需要大量人員來參與研發(fā),標(biāo)準(zhǔn)化就很難去執(zhí)行;第四,一次性質(zhì)量難以保障,由于每個(gè)參與研發(fā)人員的學(xué)習(xí)能力、想法各有不同,一次性質(zhì)量很難做到最優(yōu),需要不斷變更、返工,這就導(dǎo)致整個(gè)研發(fā)周期、產(chǎn)品周期都不可控。

“AI時(shí)代,這些問題都將得到解決。”張偉表示。他認(rèn)為,產(chǎn)品研發(fā)的下一個(gè)范式是以AI智能驅(qū)動(dòng),實(shí)現(xiàn)研發(fā)過程的智能化和自動(dòng)化。智能化研發(fā)不僅能夠顯著提高研發(fā)效率和創(chuàng)新能力,還能通過智能系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化研發(fā)過程。

具體到工業(yè)語(yǔ)言,即設(shè)計(jì)圖紙,將從2D、3D演進(jìn)為以AI驅(qū)動(dòng)的全3D模型,覆蓋概念、設(shè)計(jì)、工藝、制造、服務(wù)全過程。比如3D-AI智慧出圖、3D-AI智能工藝、3D-AI智慧零部件管理、3D-AI智能成本核算等。“我們把企業(yè)里面的設(shè)計(jì)規(guī)范、工藝知識(shí)、制造知識(shí)等抽取出來,打造設(shè)計(jì)模型、工藝模型、制造模型,甚至是服務(wù)模型等,讓結(jié)構(gòu)化知識(shí)、傳統(tǒng)算法和AI模型結(jié)合,共同形成這些3D-AI智能化應(yīng)用,讓大家看到AI在工業(yè)場(chǎng)景中真正的價(jià)值。”張偉表示。

研發(fā)智能體落地要“慢”一點(diǎn)

工信部?jī)苫诤瞎ぷ黝I(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議提出,要以工業(yè)智能體為抓手深化人工智能工業(yè)應(yīng)用,帶動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)集、工業(yè)大模型的創(chuàng)新迭代。這為整個(gè)制造業(yè)新一輪技術(shù)革命指明了方向。

“實(shí)際上,在工業(yè)制造場(chǎng)景里面,我們已經(jīng)找到了可以讓工業(yè)企業(yè)使用智能體的豐富的場(chǎng)景,從點(diǎn)狀效果來看,已經(jīng)足以讓客戶感受到它的意義與價(jià)值。”鼎捷數(shù)智執(zhí)行副總裁劉波感慨說道。但同時(shí),他也指出,任何一項(xiàng)新技術(shù)都需要長(zhǎng)期沉淀和反復(fù)驗(yàn)證。制造業(yè)講究的是高可靠性,很多時(shí)候要解決的是“對(duì)不對(duì)”的問題,而不是“好不好”的問題。現(xiàn)階段,智能體受制于模型幻覺、通信協(xié)議不統(tǒng)一等問題,暫時(shí)還無(wú)法滿足所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。

彭義兵也持類似觀點(diǎn)。他認(rèn)為,目前制造業(yè)中的智能體應(yīng)用主要價(jià)值還是降本增效,不要指望從“0到1”打造一個(gè)超級(jí)智能體,就能解決所有問題。實(shí)事求是來講,智能體落地只能是以點(diǎn)及面、逐步推進(jìn)。

具體到研發(fā)場(chǎng)景中,要打造一個(gè)好用的智能體絕非易事。以基于知識(shí)的智能體為例,目前常見的知識(shí)性智能體主要包括概率推理智能體、混合型智能體、邏輯智能體、規(guī)則型智能體以及結(jié)構(gòu)化知識(shí)智能體等。對(duì)于確定性知識(shí),比如工藝手冊(cè)中的參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)與故障規(guī)則、物料屬性與庫(kù)存邏輯等,知識(shí)性智能體表現(xiàn)良好;但對(duì)于不確定性知識(shí),比如新材料、新工藝、新能源、環(huán)境干擾與傳感器噪聲以及未知領(lǐng)域的探索,它的表現(xiàn)則差強(qiáng)人意。

“未來,企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力將取決于企業(yè)AI應(yīng)用的密度,”劉波表示,“我們希望通過工業(yè)智能體可以打通部門壁壘,進(jìn)而打通系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)隔閡,真正實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)和協(xié)同。未來的工作模式應(yīng)該是:AI能夠擺脫時(shí)間的限制,提供7×24小時(shí)的服務(wù)。AI可以接管繁雜的重復(fù)性工作,同時(shí)也可以突破人類思維限制,提升決策的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率。最終,工業(yè)智能體能夠?qū)崿F(xiàn)跨系統(tǒng)和跨領(lǐng)域,驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效的服務(wù)和決策。”

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