人工智能在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用探究

摘要：隨著科技的進步，人工智能（AI）已滲透到工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的多個方面，不僅改變了行業(yè)的標準運作流程，還推動了工業(yè)設(shè)計理念的革新。本文探討人工智能在生成式設(shè)計、參數(shù)化設(shè)計、產(chǎn)品生命周期管理及設(shè)計優(yōu)化、人機交互設(shè)計與用戶體驗改進等工業(yè)設(shè)計環(huán)節(jié)中的應(yīng)用，深度剖析了人工智能在工業(yè)設(shè)計中的具體應(yīng)用方案，并提出強化數(shù)據(jù)安全與知識產(chǎn)權(quán)保護能力、確保人機協(xié)同發(fā)揮雙方優(yōu)勢、保留人工質(zhì)量控制與檢驗環(huán)節(jié)、引入應(yīng)急措施和容錯機制四項保障措施，旨在促進工業(yè)設(shè)計智能化升級，助力工業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；工業(yè)設(shè)計；數(shù)據(jù)安全

DOI：10.12433/zgkjtz.20250117

當前，人工智能正在以前所未有的速度滲透工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域。2024年1月，IDC預(yù)測2027年，全球在人工智能領(lǐng)域的總投資規(guī)模將達到4，236億美元；同年8月，我國工業(yè)和信息化部組織了人工智能賦能新型工業(yè)化典型應(yīng)用案例征集工作，為人工智能應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展機會。從《中國制造2025》到《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》，一系列政策規(guī)劃都明確地將人工智能定位為未來發(fā)展的重要方向，強調(diào)了它在智能制造和產(chǎn)業(yè)升級中的關(guān)鍵引領(lǐng)作用。在這一背景下，本文將深入探究人工智能在工業(yè)設(shè)計中的具體應(yīng)用，旨在促進工業(yè)設(shè)計數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展。

一、人工智能與工業(yè)設(shè)計概述

（一）概念界定

人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸、擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)科學(xué)。它致力于借助機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)手段，使機器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、進化，提高智能水平，從而勝任一些需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作[1]。

工業(yè)設(shè)計是一門以人為中心，以滿足人們需求為目標，運用科學(xué)、技術(shù)和藝術(shù)的知識，進行產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)優(yōu)化的學(xué)科。它涵蓋了產(chǎn)品設(shè)計、環(huán)境設(shè)計、交互設(shè)計等多個領(lǐng)域，旨在通過創(chuàng)新設(shè)計提升產(chǎn)品功能性、美觀性與體驗性。

將人工智能與工業(yè)設(shè)計相結(jié)合，是一次科技與設(shè)計深度交融的大膽嘗試。AI技術(shù)為工業(yè)設(shè)計提供了新的設(shè)計工具和優(yōu)化手段，而工業(yè)設(shè)計則為AI技術(shù)提供了豐富的應(yīng)用場景與驗證平臺。

（二）發(fā)展歷史

人工智能和工業(yè)設(shè)計是兩個看似獨立的領(lǐng)域，但實質(zhì)上其歷史發(fā)展緊密相連，共同見證了從理論探索到實踐應(yīng)用的深刻變革。自1943年，美國神經(jīng)科學(xué)家麥卡洛克和邏輯學(xué)家皮茨提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型以來，人工智能便踏上了漫長曲折的發(fā)展道路。而工業(yè)設(shè)計，自18世紀下半葉起也經(jīng)歷了從手工藝設(shè)計向現(xiàn)代工業(yè)設(shè)計的轉(zhuǎn)型。二者在20世紀中后期開始逐步融合，尤其是在近幾十年里，伴隨著大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，人工智能在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用也日益廣泛。據(jù)統(tǒng)計，自2010年以來，全球范圍內(nèi)涉及人工智能與工業(yè)設(shè)計的專利數(shù)量以年均超過20%的速度增長。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)設(shè)計中，不僅能提高設(shè)計效率與精度，還極大地豐富了設(shè)計創(chuàng)意的可能性。例如，基于機器學(xué)習(xí)算法對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，可以精準預(yù)測市場趨勢，為工業(yè)設(shè)計師提供設(shè)計靈感；而計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用，則可以使產(chǎn)品外觀與結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計更加直觀、高效。

二、人工智能在工業(yè)設(shè)計中的具體應(yīng)用

（一）生成式設(shè)計

生成式設(shè)計是人工智能在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的創(chuàng)新性應(yīng)用形式，其內(nèi)在機理是依托人工智能算法與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析海量設(shè)計數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)并模擬設(shè)計規(guī)律，進而創(chuàng)造出新穎、高效、符合特定需求的設(shè)計方案。生成式設(shè)計基于其智能化、自動化的設(shè)計優(yōu)勢，超越了傳統(tǒng)設(shè)計的局限，能夠?qū)崿F(xiàn)從信息抓取、數(shù)據(jù)洞察到創(chuàng)意輸出的無縫銜接。

在設(shè)計初期，人工智能生成式設(shè)計首先通過收集、分析大量歷史設(shè)計案例、用戶行為數(shù)據(jù)以及市場趨勢信息，并同步抓取聯(lián)網(wǎng)信息，進而在其系統(tǒng)工具內(nèi)部構(gòu)建形成豐富的工業(yè)設(shè)計數(shù)據(jù)庫。隨后，人工智能系統(tǒng)對這些數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)，從中提煉出設(shè)計元素間的關(guān)聯(lián)規(guī)則、美學(xué)標準、市場接受度等關(guān)鍵要素。接著，設(shè)計師通過生成式設(shè)計平臺設(shè)置特定設(shè)計目標與約束條件，對產(chǎn)品功能需求、材料選擇、制造成本等進行規(guī)定，人工智能系統(tǒng)便會啟動其模式識別能力，根據(jù)這些條件自動生成多個設(shè)計草案。最后，設(shè)計師基于自身專業(yè)經(jīng)驗，對這些草案進行人工評估潤色，最終確定最佳方案。

（二）參數(shù)化設(shè)計

參數(shù)化設(shè)計是一種基于數(shù)學(xué)模型的設(shè)計方法，它能根據(jù)預(yù)設(shè)參數(shù)，自動調(diào)整設(shè)計方案，人工智能在其中的作用主要是自動進行數(shù)學(xué)模型擬合、參數(shù)篩選調(diào)整、模型演算、數(shù)據(jù)分析并輸出圖像化結(jié)果[2]。和生成式設(shè)計不同的地方在于：參數(shù)化設(shè)計更強調(diào)數(shù)據(jù)的嚴謹性與科學(xué)性，強調(diào)模型的高擬合度，重視各個變量與函數(shù)模型之間實現(xiàn)數(shù)學(xué)上的和諧美感；而生成式設(shè)計更加“天馬行空”，人工智能扮演著設(shè)計師的“靈感錦囊”角色，同時注重設(shè)計的豐富性、多樣性、快捷性，以縮短設(shè)計周期。

例如，某高端汽車品牌在設(shè)計其最新新能源車型時，設(shè)計師便使用了人工智能工具。首先，在Alias AutoStudio中設(shè)定汽車設(shè)計的基本參數(shù)和性能要求，對車身尺寸、風阻系數(shù)目標、動力系統(tǒng)等的區(qū)間進行了基本定義。其次，基于人工輸入的需求，系統(tǒng)快速生成多個初步設(shè)計方案，涵蓋不同車身線條、輪轂造型、進氣口設(shè)計等。再次，使用Grasshopper等參數(shù)化設(shè)計工具，對人工智能生成的初步設(shè)計進行精細化調(diào)整，如優(yōu)化車身曲率、調(diào)整輪轂輻條數(shù)量、優(yōu)化進氣口形狀等。最后，在調(diào)整過程中，人工智能系統(tǒng)將進行實時性能模擬，進行空氣動力學(xué)分析、結(jié)構(gòu)強度校核，同時把模擬結(jié)果實時反饋給設(shè)計師，并最終將參數(shù)最優(yōu)的方案保留下來。

（三）產(chǎn)品生命周期管理及設(shè)計優(yōu)化

產(chǎn)品生命周期管理（PLM）是一種跟蹤產(chǎn)品從概念設(shè)計、詳細設(shè)計、生產(chǎn)、運維乃至最終淘汰全流程的管理理念。人工智能能幫助設(shè)計師更好地基于PLM視角進行工業(yè)設(shè)計，以延長產(chǎn)品的使用壽命、提升產(chǎn)品的經(jīng)濟效益[3]。

在設(shè)計初期，人工智能可根據(jù)材料的物理屬性（如硬度、延展性、耐腐蝕性等），結(jié)合產(chǎn)品使用環(huán)境和功能需求，推薦最優(yōu)材料組合，并通過分析故障模式及其影響的歷史數(shù)據(jù)，識別出過去設(shè)計中容易出現(xiàn)失效的部位及其原因，幫助設(shè)計師在新產(chǎn)品開發(fā)時規(guī)避風險。

在設(shè)計中期到投產(chǎn)前的最后優(yōu)化階段，人工智能主要用于根據(jù)多維數(shù)據(jù)進行設(shè)計決策優(yōu)化。例如，在結(jié)構(gòu)設(shè)計中通過有限元分析來模擬產(chǎn)品在不同工作條件下的應(yīng)力、變形情況，找出結(jié)構(gòu)薄弱環(huán)節(jié)并優(yōu)化方案，以提升產(chǎn)品后續(xù)的強度和耐久性。通過這種方法，人工智能不僅可以減少設(shè)計過程中的人為錯誤，還能夠在短時間內(nèi)評估大量設(shè)計方案，幫助設(shè)計團隊找到性能最優(yōu)的設(shè)計。

在產(chǎn)品生命周期中的維護、退役階段，人工智能可結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)分析當前產(chǎn)品工作狀態(tài)、故障頻率和環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測產(chǎn)品的剩余使用壽命。如若繼續(xù)設(shè)計優(yōu)化的成本效益比低于直接報廢，那么人工智能將對設(shè)計師作出“優(yōu)化調(diào)整”的建議，并直接推導(dǎo)出可能的設(shè)計改進方向。

（四）人機交互設(shè)計與用戶體驗改進

人機交互是工業(yè)設(shè)計中不可或缺的一部分，主要關(guān)注如何使產(chǎn)品與用戶之間的交互更自然、直觀、高效。人工智能技術(shù)可應(yīng)用于保障人機交互設(shè)計及其用戶體驗的持續(xù)改進，需結(jié)合以下設(shè)計及技術(shù)手段綜合處理。

一是引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器，使人工智能系統(tǒng)能更精準地理解設(shè)計師的語音指令和文本輸入。同步采用計算機視覺技術(shù)進行實時反饋和界面優(yōu)化，并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析用戶的操作行為。比如，眼球追蹤技術(shù)結(jié)合熱力圖分析，可精準捕捉用戶關(guān)注區(qū)域，指導(dǎo)設(shè)計師進行界面布局優(yōu)化。

二是建立多模態(tài)交互系統(tǒng)，融合語音、手勢及觸摸等多種輸入方式，為用戶提供更自然、便捷的交互體驗。立足融合學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法，人工智能可自適應(yīng)調(diào)整交互策略，幫助設(shè)計師更好地根據(jù)不同用戶畫像進行個性化設(shè)計。例如，采用基于Q學(xué)習(xí)的策略梯度算法，使產(chǎn)品系統(tǒng)在多次交互中不斷提高響應(yīng)速度。

三、人工智能應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計的保障措施

（一）強化數(shù)據(jù)安全與知識產(chǎn)權(quán)保護能力

在工業(yè)設(shè)計中應(yīng)用人工智能會涉及大量數(shù)據(jù)交換，因此，企業(yè)需要強化數(shù)據(jù)安全與自身知識產(chǎn)權(quán)保護能力。

在數(shù)據(jù)安全方面，企業(yè)應(yīng)部署AES-256位加密標準等加密技術(shù)，對處于傳輸與存儲狀態(tài)的設(shè)計數(shù)據(jù)進行加密處理、防止數(shù)據(jù)泄露。同時，建立多層防御體系，包括防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS），以抵御外部攻擊。實施嚴格的數(shù)據(jù)訪問控制機制，采用基于角色的訪問控制（RBAC）策略，確保只有授權(quán)人員才能訪問敏感數(shù)據(jù)，并進行定期數(shù)據(jù)備份與災(zāi)難恢復(fù)演練，確保在數(shù)據(jù)丟失或系統(tǒng)故障時能夠迅速恢復(fù)。

在知識產(chǎn)權(quán)保護方面，企業(yè)可利用區(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化特征，為設(shè)計成果提供不可篡改的數(shù)字指紋，同步采用智能合約技術(shù)自動執(zhí)行知識產(chǎn)權(quán)許可協(xié)議，確保權(quán)益得到及時、準確的保護。

（二）確保人機協(xié)同發(fā)揮雙方優(yōu)勢

人機協(xié)同不僅意味著設(shè)計師與人工智能之間進行合作，更意味著雙方充分發(fā)揮各自優(yōu)勢。設(shè)計師擁有獨特的創(chuàng)意、審美和市場趨勢的敏銳洞察力，而人工智能則擁有強大的數(shù)據(jù)處理、分析能力。

首先，應(yīng)使用高度智能化的用戶界面（UI）和用戶體驗（UX）設(shè)計，優(yōu)化人機交互流程，使設(shè)計師能夠直觀、高效地與人工智能系統(tǒng)協(xié)作。例如，采用NLP技術(shù)，設(shè)計師通過語音指令、文字指令直接與人工智能溝通，利用人工智能提高工業(yè)設(shè)計工作效率，從而實現(xiàn)人機間的無縫協(xié)同。

其次，應(yīng)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提升人工智能系統(tǒng)的感知理解能力，使其能更準確地捕捉設(shè)計師的意圖。例如，讓人工智能自行學(xué)習(xí)設(shè)計師的歷史設(shè)計作品，自動調(diào)整設(shè)計參數(shù)和風格，生成符合設(shè)計師偏好的設(shè)計方案。在人工智能中同步集成機器視覺技術(shù)，實時分析設(shè)計作品細節(jié)、比例、著色等，使人工智能充分貼合設(shè)計師的審美觀[4]。

最后，應(yīng)建立人機協(xié)同的決策支持機制，使人工智能系統(tǒng)能在工業(yè)設(shè)計決策中發(fā)揮輔助作用。例如，在色彩搭配、材料選擇等細分維度上，要求人工智能基于大數(shù)據(jù)分析提供多種選擇方案，并利用可視化工具展示不同方案的效果，幫助設(shè)計師進行方案決策。

（三）保留人工質(zhì)量控制與檢驗環(huán)節(jié)

盡管人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計中展現(xiàn)出了驚人的潛力，但仍不能忽視人工質(zhì)量控制與檢驗環(huán)節(jié)的重要性，這些環(huán)節(jié)是確保設(shè)計成果符合設(shè)計要求、滿足質(zhì)量標準的關(guān)鍵步驟。

首先，利用人工復(fù)核確保人工智能系統(tǒng)在設(shè)計階段的精確性。例如，在產(chǎn)品設(shè)計完成后，設(shè)計師需基于人工智能生成的方案進行人工評估，檢查其是否符合設(shè)計規(guī)范、行業(yè)標準、政策趨勢等，確保設(shè)計創(chuàng)新、實用。這一過程中，設(shè)計師需依據(jù)自身歷史經(jīng)驗及專業(yè)直覺，逐一檢驗人工智能生成的設(shè)計，并進行精細化調(diào)整。

其次，引入高精度測量與檢測設(shè)備，如三維掃描儀、光譜儀等，對人工智能設(shè)計的產(chǎn)品原型進行物理驗證。借助以上設(shè)備，精確測量產(chǎn)品的尺寸精度、材料成分及表面質(zhì)量等關(guān)鍵參數(shù)，與人工智能預(yù)測的數(shù)據(jù)進行比對，確保設(shè)計成果與預(yù)期目標一致。例如，使用三維掃描儀，利用其微米級精度捕捉產(chǎn)品表面的能力，確認產(chǎn)品的每一個細節(jié)，無縫對接人工智能設(shè)計的數(shù)字模型，及時發(fā)現(xiàn)并糾正可能出現(xiàn)的偏差。

最后，建立嚴格的質(zhì)量追溯體系，將人工智能設(shè)計、人工復(fù)核及物理檢測等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進行記錄存檔，從而快速定位問題源頭、為后續(xù)設(shè)計優(yōu)化和質(zhì)量控制提供寶貴的數(shù)據(jù)支持。此外，還應(yīng)通過持續(xù)的數(shù)據(jù)積累分析，優(yōu)化人工智能算法與人工復(fù)核流程，在人機協(xié)同的基礎(chǔ)上持續(xù)提升設(shè)計質(zhì)效。

（四）引入應(yīng)急措施和容錯機制

在人工智能與工業(yè)設(shè)計的融合過程中，系統(tǒng)可能會出現(xiàn)各種不可預(yù)見的問題。這些問題可能源于技術(shù)本身不完善，也可能源于外部環(huán)境變化。為確保設(shè)計流程不因突發(fā)問題而中斷、設(shè)計成果不因技術(shù)故障而受損，應(yīng)引入應(yīng)急措施及相適應(yīng)的容錯機制。

一方面，建立詳盡的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案。當人工智能設(shè)計輔助系統(tǒng)出現(xiàn)故障或錯誤預(yù)測時，應(yīng)立即啟動應(yīng)急預(yù)案，快速切換至人工干預(yù)模式，確保設(shè)計進程不受中斷。應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案需涵蓋故障識別、報警機制、人員調(diào)配及備選方案執(zhí)行等關(guān)鍵步驟，并明確各環(huán)節(jié)的響應(yīng)時間要求，如故障識別需在1分鐘內(nèi)完成，人工接管不超過5分鐘。

另一方面，引入容錯機制提升人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)定性，通過冗余設(shè)計、故障檢測和自動修復(fù)技術(shù)降低錯誤對設(shè)計流程的影響。例如，采用雙模冗余（DMR）策略，當主模塊（負責主要設(shè)計任務(wù)）出現(xiàn)錯誤時，備份模塊自動化無縫接管，確保設(shè)計連續(xù)性[5]。此外，人工智能系統(tǒng)還應(yīng)集成智能檢測算法，對設(shè)計過程中的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測校驗，一旦發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，立即啟動容錯流程，將錯誤影響限制在最小范圍內(nèi)。

參考文獻：

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[2]張玉函.人工智能在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用研究[J].專用汽車，2022（09）：69-71.

[3]劉慧瑩.人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用[J].工業(yè)設(shè)計，2022（04）：107-109.

[4]邵菲，袁新林.智能制造技術(shù)在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟和信息化，2023，13（10）：142-145.

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（作者單位：溧陽市工業(yè)和信息化局）