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过去几年，人工智能影响3D工程（以及几乎所有其他事物）的速度呈爆炸式增长。人工智能不仅仅是一个不断流行的流行词，它正在对工程、设计和仿真产生切实的影响，而且未来还会有更多影响。本文是全球领先的3D软件供应商特地邀请DigitalEngineering24/7的高级编辑Kenneth Wong在Beyond 3D播客进行的一期集中讨论主题，在这篇文章中，涵盖了：

• 生成设计与自然语言
• 人工智能辅助用户界面
• 数字孪生
• AI赋能模拟
• 工程中人工智能的未来问题

Tech Soft 3D公司的Jonathan Girroir与DigitalEngineering24/7的高级编辑Kenneth Wong进行了深入的交谈，Kenneth Wong是3D工程领域许多人都熟悉的名字，他在这些领域撰写了二十多年的主题文章，对人工智能对工程、设计和模拟的影响的洞察非常深刻。

通过Kenneth Wong和Jonathan Girroir之间的对话，我们将重点梳理人工智能对工程领域产生重大影响的几个领域。 

一、生成设计与自然语言

Kenneth Wong讨论了他的观点，即人工智能对产品生命周期的直接影响始于几年前的生成设计。作为人工智能参与工程工作流程的第一个版本，用户可以简单地向软件提供他们的标准，并获得某种形式的设计概念作为回报。虽然有用，但这只是第一波浪潮。 

现在，我们开始看到人工智能技术其他领域的融入，特别是自然语言功能。用户过去在如何填充3D环境方面受到限制：此过程通常涉及从库中提取对象并将它们组装成类似于您的目标的东西。自然语言命令允许用户以更加人性化的方式发出命令。  

Mr.Wong分享了一个仓库的例子——通过强大的自然语言人工智能工具，用户可以简单地指示软件将人们通常在仓库中看到的物品填充到仓库中，而不是手动放置单个物品。 

这些功能可能会出现在我们使用的越来越多的软件中。目前，我们不能简单地指示我们的设计工具如何编辑组件，告诉它添加一个孔，缩小一些间距等。 

能够实现这一点的自然语言命令将极大地提高那些训练和经验较少的人对设计软件的可访问性。当用户当前需要正确的操作顺序的体验以及实现此类更改的正确方法时，自然语言赋能的生成设计可以改变用户界面和体验。这些功能尚未出现在主流CAD软件中，但是我们应该知道这一定是一项非常新的技术。

ChatGPT、Midjourney和其他基于文本的生成器只是在12-18个月前才引起公众的注意。所以，开发利用自然语言和人工智能增强的CAD和模拟工具来提供这些功能需要时间。Mr.Wong推测，也许我们会在今年年底看到此类功能的一些测试版。

二、工程师不断发展的经验

将人工智能工具集成到CAD和仿真软件中将需要改变用户界面和体验，其中一些可能不会受到普遍欢迎。那些在这些工具的陡峭学习曲线中挣扎的人更有可能欢迎这种变化。经验丰富的工程工具用户往往更抵制变革。 

我们可以看到用户界面被人工智能驱动、基于自然语言的工具所改变，这些工具可以根据您的需求提出设计起点。典型的发动机缸体、支架、螺栓等。从这里，您可以手动迭代，也可以使用新的人工智能工具进行迭代。

这些变化究竟会是什么样子还有待观察。Mr.Wong分享了Bing和Canva基于文本生成的示例，作为其他领域的示例。直接结果很少是完美的，人类专家的作用一如既往地重要。 

虽然这些工具提供了增强或简化设计流程的方法，但黄先生相信人体工程技能肯定不会过时。例如，一位才华横溢的工程师可以根据他们多年的经验在运行测试之前估计测试结果。

同样重要的是，不要忽视设计中无形元素的作用——美学选择、声音以及用户的感受。这些元素不会突然变得不重要。黄先生表示，人们有一种天然的恐惧，担心人类变得无关紧要。在他看来，这并不是危险。虽然工程师的角色可能会发展他们的专业知识，但人际交往现在和将来都是无价的。

三、数字孪生

数字孪生不仅仅是3D模型，它们包含来自现实世界设备的大量数据。人工智能对于管理从数字孪生中获得最佳模拟结果所需的大量信息非常有帮助。 

以风力涡轮机为例，大量的天气信息、腐蚀和压力数据等每小时都会传入，超出了人类可以合理检查的范围。人工智能可以梳理数百万张数据来做出决策并发现模式。借助这些工具，我们可以更好地计划预防性维护并突出显示潜在故障的区域，甚至可能是人眼会忽略的区域。

四、AI赋能模拟

标准模拟方法包括在组件的每个角落运行基于物理的测试，以测试它们的变形情况。现在，人们正在尝试降阶模型。人工智能工具可以检查之前的模拟并发现某些输入参数和结果之间的相关性。有了这个，您可以运行不需要完整物理的更简单的模型，运行速度比以前快得多。 

如果自然语言工具及其对工程师经验的影响可以集成到仿真软件中，则可以大大简化仿真过程。这些工具将变得更容易学习、使用，并向更广泛的受众开放其功能。

五、人工智能在工程领域的未来问题

展望新技术的主要机会之一是预测潜在问题。Kenneth Wong和Jonathan Girroir分享了他们在展望未来时对行业的“要求”，以及工程、设计和模拟公司在人工智能方面应谨慎对待的挑战。

Mr.Wong预计互操作性将是一个重大挑战。他分享了宝马和电话公司爱立信的例子。两家公司都在使用Metaverse技术，德国汽车制造商在Omniverse中运行数字孪生，而爱立信则使用自己的技术。 

目前，您不太可能在爱立信旨在测试5G的虚拟宇宙中操作模拟宝马。如果数字孪生要成为未来的重要组成部分，我们必须想出办法让数字孪生存在于彼此的模拟中。这一互操作性问题是不断询问CAD和其他工程数据格式的一个问题，并且没有一个简单的答案。与人工智能相关技术的互操作性的重要性将引起整个行业的头痛，而且公司似乎不太可能突然找到解决所有问题的解决方案。 

六、“人工智能”术语的含义是什么？

新技术的另一个挑战来自我们讨论它们的方式的本质。“人工智能”是一个可以应用于许多不同事物的术语。乔纳森·吉罗尔（Jonathan Girroir）谈到了这一点，以及努力将“什么”意味着“什么”达成共识的重要性，如神经网络、机器学习、自然语言、深度学习、生成设计等。当我们展望未来时，我们必须非常小心地保持一致并深思熟虑地使用和定义这些词。

Mr.Wong补充说挑战这些术语的重要性，并警告不要过度使用。产品生命周期管理(PLM)就是一个例子，该术语必须意味着从Excel电子表格到复杂的企业软件的任何内容。由于人工智能在流行对话和语言学中的流行，它必须指的是真正的人工智能，而不仅仅是复杂的编程或自动化。

Mr.Wong和Girroir先生都对人工智能在数字工程领域的力量和潜力保持乐观。尽管面临全球挑战，人工智能工具的增长和技术发展仍然迅速，并将为许多行业创造巨大的机遇。

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