安世亞太“增材思維 數(shù)智未來”系列：自動化時代,，人工智能如何改變設計

來源：安世亞太

全球疫情加快數(shù)字化時代的到來,，技術對企業(yè)的影響越來越大,。呈指數(shù)級發(fā)展的新技術——人工智能 (AI),、自動化,、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、區(qū)塊鏈和第五代移動通信技術(5G)之間交匯融合,，產(chǎn)生了重塑業(yè)務模式、運營流程,、工作方式的力量,。新技術與專業(yè)技術融合產(chǎn)生的智能設計也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要發(fā)展方向之一,。安世亞太公司深耕數(shù)字化仿真、正向設計創(chuàng)新應用多年,，深刻認同增材制造是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力,，而數(shù)字化設計是轉(zhuǎn)型中不可或缺的方面，我們基于多年的項目經(jīng)驗和思考沉淀,，推出了“增材思維 數(shù)智未來”系列文章,。

本文是該系列文章的第三篇，接下來將陸續(xù)推出成本控制,、多源技術融合,、新能源應用等方面的專欄文章，闡述增材制造的數(shù)字化未來,。

△AI智能設計,，會令工程師失業(yè)嘛？

1,、自動化技術的影響和發(fā)展?jié)摿?/strong>
每個人都能親身感受到技術進步的加速——從喬布斯在2007年說“我們重新發(fā)明了手機”開始,，短短幾年，手機就改變了每個人的生活方式,，成為每個人離不開的智能助手,，閱讀、娛樂,、溝通,、出行、購物都靠它,；兩年前跟你通話所答非所問的語音機器人現(xiàn)在卻對答如流讓你越來越難分辨是真人還是機器人,；一段時間沒去醫(yī)院，再一去發(fā)現(xiàn)就醫(yī)流程已經(jīng)全數(shù)字化了,，藥品的分發(fā)已經(jīng)全自動化了,；技術進步正在以我們能感覺得到的速度創(chuàng)造一個新的自動化時代。我們親眼看到有些產(chǎn)品,、有些職業(yè)逐漸消失,，而更多的新產(chǎn)品和更多的新職業(yè)不斷出現(xiàn)。有些人可能會恐懼,，但更多的人是接受和期待,。

據(jù)麥肯錫的一項研究：大多數(shù)人對人工智能可能改善他們生活的方式持開放態(tài)度——只有 25% 的人認為存在與人工智能相關的重大風險。這種開放性主要是由 AI 應用程序提供的更高的舒適度和便利性推動的,。例如,，75% 的消費者表示他們對讓人工智能驅(qū)動的機器人做家務感興趣。

無論你愿意與否，智能化,、自動化的進程都在加快,，它在改善人們生活的同時，也在改變每個人的日常工作活動,，改變企業(yè)的生產(chǎn)力,。機器人和計算機不僅能比人類更好、更廉價地完成一系列日常體力勞動,，而且還能越來越多地完成認知能力等一度被認為難以成功自動化的活動,，例如開車。

麥肯錫全球研究所（MGI）關于技術對未來工作的影響的研究分析了800多個職業(yè)的2000多項工作活動,，估計出,，人們在全球經(jīng)濟中所從事的有償活動中，有50% 有可能通過采用目前已證明的技術而實現(xiàn)自動化,。雖然只有不到5% 的職業(yè)可以完全自動化,，然而，幾乎每個職業(yè)都有部分自動化的潛力,，因為其活動的一部分可以自動化,，大約60% 的職業(yè)至少有30% 的活動在技術上可以自動化（參見圖1）。

不僅僅是低技能,、低工資的工作可以被自動化; 中等技能,、高收入、高技能的職業(yè)也有一定程度的自動化潛力,�,；顒拥淖詣踊�可以使企業(yè)通過減少錯誤、提高質(zhì)量和速度來提高業(yè)績,，在某些情況下,，還可以實現(xiàn)超出人類能力的成果。自動化也有助于提高生產(chǎn)力,，正如它在歷史上所做的那樣,。在生產(chǎn)率增長乏力之際，這將為經(jīng)濟增長和繁榮提供必要的推動力,。它還將有助于抵消許多國家工作年齡人口比例下降的影響,。基于MGI的場景建模,，他們估計自動化每年可以將全球生產(chǎn)力增長提高0.8% 到1.4% ,。

2、當前設計活動的智能化和自動化水平
相比制造和業(yè)務流程的數(shù)字化智能化,，設計的智能化,、自動化發(fā)展相對緩慢,，在很多領域，采用CAD繪圖式的低效設計環(huán)節(jié)甚至成為整體產(chǎn)品開發(fā)或企業(yè)擴產(chǎn)能的瓶頸,，眾多的設計人員甚至可能成為企業(yè)最大成本支出,。企業(yè)迫切需要提升研發(fā)效率，但對于設計研發(fā)活動能否自動化,，很多人要么持懷疑態(tài)度，認為AI還遠不能替代工程師的工作,；要么就盲目相信,，認為存在通用的智能化設計AI，可以解決所有設計問題,。

那么,，設計活動到底能不能自動化呢？如果能,，是全自動化還是部分自動化,？

同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》試圖回答設計本身能不能算法化、數(shù)據(jù)化的問題,；他認為人工智能與設計師的關系不是替代,，而共同進化，提出了“腦機比”的概念,。他們調(diào)查分析了6個行業(yè)的1300位設計師,，發(fā)現(xiàn)設計師在不同任務中的時間分配比例不同（大部分設計師自認為的設計中的重復性體力勞動低于實際比例），不同任務可被智能化的可能性不同,，設計行業(yè)整體“腦機比”為1.55（參考圖2）,，換種說法，設計任務中有39.21%的工作可以用AI機器完成,。

圖 2設計行業(yè)整體腦機比

（圖片來源：范凌的《設計與人工智能報告》）

既然設計活動中有相當?shù)谋壤�可以實現(xiàn)智能化,、自動化，那么設計AI現(xiàn)在發(fā)展到什么程度了,？我們分別從擁有相關技術的不同類型的行業(yè)來看看：

1）互聯(lián)網(wǎng)基因的科技公司
眾所周知那些大科技公司在AI技術上是走在前面的,，那么，我們看看他們在智能設計上做了什么：
阿里巴巴智能設計實驗室有個最著名的項目叫鹿班,，可以把鹿班理解為一個人工智能設計師,，從2015年雙十一開始，已經(jīng)自動為客戶設計生成了千人千面的廣告圖片幾十億張,，他們還推出了馴鹿計劃,，讓用戶可以訓練自己獨特的小鹿班。
京東繼鹿班之后也出了一個AI設計神器——羚瓏,，現(xiàn)在的羚瓏已經(jīng)涵蓋了包括圖片處理,、廣告圖設計,、視頻設計、頁面設計,、SNS 互動營銷以及小程序的設計等各方各面,，解決商家及公司內(nèi)部關于設計、美,、效果等問題,，為京東節(jié)省了大量的設計成本。
Meta近日宣布首創(chuàng)了一種AI系統(tǒng),，可以在沒有任何人工指導的情況下,，高成功率地自動為兒童手繪人物和類人角色制作動畫，幾分鐘就可以實現(xiàn)從一張靜態(tài)圖到動畫的轉(zhuǎn)變,。

圖 3 Meta AI （圖片來源：Meta）

2021年10月,，字節(jié)跳動公司發(fā)表了利用單張圖片做三維重建的論文受到關注。

各大科技公司在3D自動設計方面主要聚焦3D重建方向,，應用場景聚焦自動駕駛,，元宇宙等熱門方向。

從上述大科技公司的AI設計相關的實例我們可以看出,，他們所作的智能化設計方向都未涉及工業(yè)領域,、產(chǎn)品設計。分析其原因可能有：工業(yè)領域和產(chǎn)品設計不在他們聚焦的領域,；工業(yè)領域產(chǎn)品眾多,，需求各異，無法用少量的AI算法覆蓋,；人工智能技術與工業(yè)產(chǎn)品設計屬于不同的技術領域,，需要更多的學科交叉融合，而目前看,，他們沒有工業(yè)領域的基因,。

2）工業(yè)軟件領域
廣義的CAD是CAD/CAE/CAPP/CAM的高度集成工具，涵蓋從設計到制造的各個階段所用的工具,。CAD不針對任何產(chǎn)品,，而是面向各行業(yè)有設計需求的企業(yè)，提供產(chǎn)品研發(fā)所需的底層的通用功能,。技術人員可以用CAD做自己能力所及的任何產(chǎn)品的設計,、仿真分析、工藝制定,、CNC編程等工作,。

從狹義上講，CAD指單純的計算機輔助設計,，主要以計算機圖形學為基礎,。計算機圖形學核心目標(視覺交流)可以分解為三個基本任務：表示,、交互、繪制,，即如何在計算機中“交互”地“表示”,、“繪制”出豐富多彩的圖形、模型,。簡單地說,，CAD就是給用戶提供了在電腦上交互式繪圖的工具，它們解決的是繪圖問題,，而不是設計問題,。

有部分面向特定行業(yè)的專用CAD中嵌入了專業(yè)知識和規(guī)則，如鈑金CAD,、模具CAD、管路CAD等,，給特定行業(yè)的結構設計提供了一定的方便性,。

近幾年，各大CAD廠家都開始了CAD和CAE的融合,，做仿真驅(qū)動設計,，最典型的是拓撲優(yōu)化算法用于設計。這是智能輕量化設計的方法,，可以解決材料優(yōu)化分布類型的設計優(yōu)化問題,。

此外，很多CAD軟件都提供了編程語言和編程工具,，可以用來開發(fā)智能化的設計程序,。只要你是編程高手，就可以通過編寫算法做設計,。但對于大多數(shù)設計工程師來說,，編程是應用難點。即會設計又會編程的人才極少,，致使CAD中的編程工具利用率極低,。低代碼編程設計平臺將是未來的方向。

PART community在線三維零部件模型庫提供國內(nèi)外廠商的零部件產(chǎn)品模型,。他們沒有在模型設計生成上使用智能算法,，而是加持智能AI“猜你喜歡”、模型智能比較等推薦,、選型助手功能幫用戶選型,。

nTopology 是目前CAD市場上比較智能化的軟件，它背后有很多算法,，可以簡化用戶的建模過程,，同時還可以用表格形式把多個算法串起來定義自己的設計工作流,，供后續(xù)反復使用，以實現(xiàn)相同設計任務的自動化,。

3）企業(yè)級設計智能化應用
寶馬公司在其BMW VISION NEXT 100概念車中通過智能設計算法開發(fā)了汽車動態(tài)功能性外表皮和內(nèi)飾,，并配合4D打印方式進行制造，實現(xiàn)了超高性能,。設計工程師們可以想象,，如果這樣的動態(tài)表皮結構用CAD來建模，難度將會是多大,，又會耗費多少時間,。而用智能算法輔助設計，不僅能批量處理所有單元,，并引入變化,，還可以實現(xiàn)動態(tài)模擬。

圖 4 寶馬公司智能算法設計的動態(tài)表皮（圖片來自互聯(lián)網(wǎng)）

機構動態(tài)設計實例：在很多產(chǎn)品設計中都需要做機構設計,，理想的機構設計方式應該是動態(tài)的,。例如機器人手臂開發(fā)中需要的連桿曲線設計，用傳統(tǒng)CAD繪圖設計的方法做連桿曲線設計比較難,，動態(tài)設計更難,，需要大量的繪圖工作，而通過按照規(guī)則編寫的算法輔助設計就可以免去繪圖,，輕松實現(xiàn)動態(tài)設計（雙擊圖5觀看動圖）,。

圖 5 智能連桿曲線設計（動圖來源：安世亞太）

模具隨形水路智能化自動設計：隨形水路是增材制造模具獨有的冷卻結構，它可以顯著提升模具成型零件的質(zhì)量,。隨形水路形狀不規(guī)則,，每種零件的模具的隨形水路形狀都不同，用傳統(tǒng)CAD繪圖方法設計隨形水路非常費力耗時,。安世亞太智能化隨形水路自動設計算法完全免去了手工繪圖,，設計效率可提升20~100倍。

圖 6 智能化隨形水路自動設計 （動圖來源：安世亞太）

大規(guī)模定制鞋自動設計：當前市場上定制鞋還處于手工作坊階段,，只能為少數(shù)人服務,。但實際上每個人都有定制鞋的潛需求。3D打印等數(shù)字化制造技術已經(jīng)為定制鞋做好的制造的準備,，現(xiàn)在定制的瓶頸在于設計,。以制鞋必須的鞋楦為例，現(xiàn)在定制鞋楦主要靠選型方式,，特殊腳形的則由鞋楦師手工制作,，根本無法滿足大量的定制需求和樣式需求。安世亞太開發(fā)的定制鞋楦自動生成算法,，只需幾分鐘就可以生成一雙鞋的定制鞋楦模型,。這種提升可以使定制鞋業(yè)務從手工時代一下子飛躍到自動化時代,，設計環(huán)節(jié)的效率提升幾百倍。

圖 7挑選鞋楦vs智能化自動設計鞋楦

（上圖來源：互聯(lián)網(wǎng),，下動圖來源：安世亞太）

從本章節(jié)的分析和實例,，我們可以得出結論：

• 設計活動中一定有可以自動化的部分
• 自動化設計算法有較強的任務針對性，沒有普適的AI算法可以解決所有設計問題
• 智能設計算法可以做到工程師用交互式CAD建模難以做到的事情
• 智能設計算法可以在解決同類問題時無限重復利用
• 自動化設計算法完成任務的效率遠遠高于人
  

3,、設計智能化如何賦能企業(yè)
改革開放40多年來,，我國的制造業(yè)在設備、制造,、生產(chǎn)管理等方面得到很大的發(fā)展,，有了先進的自動化生產(chǎn)線、有了ERP等數(shù)字化管理系統(tǒng),，使企業(yè)有能力承接大量的制造訂單,，經(jīng)濟上也上了幾個臺階。但是,，筆者了解到,，一些獨資企業(yè)的中國公司是沒有R&D部門的，只有技術部主要解決生產(chǎn)問題,，即使有研發(fā)部，也主要是做些適應性改型設計等工作,。那些外資企業(yè)在高新技術方面一直是想制約我們發(fā)展的,。特別是近年來，我國工業(yè)企業(yè)面臨的產(chǎn)品正向設計創(chuàng)新,、人才短缺,、外部卡脖子等一系列挑戰(zhàn)更加嚴峻。在擁有先進生產(chǎn)設備和數(shù)字化管理系統(tǒng)的很多企業(yè)中,，研發(fā)設計環(huán)節(jié)甚至成為制約企業(yè)發(fā)展的瓶頸�,，F(xiàn)在已經(jīng)到了研發(fā)提能提效迫在眉睫的時候，而以智能化設計驅(qū)動的研發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會是最有效的方法,。

1）算法生成任意復雜度的幾何建�,！�—提��
隨著增材制造技術的進步，很多具有優(yōu)秀性能的結構可以用在產(chǎn)品中,。傳統(tǒng)CAD交互式建模方式很難畫出形狀復雜或不規(guī)則結構,。例如下圖所示的用數(shù)學函數(shù)定義的TPMS胞元結構建模背后的支撐都是算法，通過相同的算法邏輯,、不同的數(shù)學函數(shù)以及參數(shù)的變化,，就可以生成符合特定性能需求的胞元結構。再進一步,，可以用集成度更高的算法,，實現(xiàn)零件級,、部件級和產(chǎn)品級結構的自動設計和建模。

圖 8 算法實現(xiàn)復雜幾何自動建模（動圖來源：安世亞太）

2）仿真驅(qū)動的智能快速動態(tài)設計——提能
智能算法驅(qū)動的設計完全是動態(tài)的,，無論是滿足幾何關系約束的運動,，還是像真實物理世界的物體在力的作用下產(chǎn)生的運動或變形，都可以在設計過程中實現(xiàn),，過程中任意狀態(tài)的幾何模型都可以輸出,。在這種動態(tài)的智能設計過程中，仿真已經(jīng)成為真正的驅(qū)動設計的工具,，力可以直接用來塑造形狀,，就像大自然一樣。

圖 9 快速動態(tài)設計和模擬實例

3）突破思維禁錮讓設計超越想象——提能
傳統(tǒng)設計建模方式是工程師邊想邊畫,，耗費大量時間,，如果想象不出來也不可能畫出來。工程師做設計通常做出3個方案備選,，如果能出到10個設計方案那就是非常牛的頂級設計師了,。但面向應用問題的設計智能算法自動設計出的結果數(shù)量卻遠超人類最牛的設計師。如圖10 所示的自動輪輻設計算法,，通過5個參數(shù),，可以生成40萬種設計方案，其中會有很多讓人眼前一亮的設計呈現(xiàn),。

圖 10 一個應用算法可生成很多很多備選方案

4）算法無限次重用的設計自動化——增效
如前面圖6所示的隨形水路設計智能算法可以無限次重復使用,，智能算法會對不同的模具自動計算生成合適的隨形水路（雙擊圖11觀看動圖），算法生成的時間僅為幾分鐘,。對比原來手工建模需要花費的2小時至一天的時間,，自動設計效率提升可達10~100倍。

圖 11重復使用智能算法實現(xiàn)自動設計

（動圖來源：安世亞太）

5）引導并實現(xiàn)系統(tǒng)級正向設計——創(chuàng)新
前面提到,，自動化設計算法有較強的任務針對性,，沒有普適的AI算法可以解決所有設計問題。每一個智能設計算法中都包含了任務相關的設計規(guī)則,，這些規(guī)則需要從設計需求和設計的想法中提煉,。這個抽取提煉規(guī)則的過程就是MBSE的過程。從需求——規(guī)則——智能設計算法是完全的正向設計過程,。本節(jié)相關內(nèi)容涉及更深層次的話題,，將在未來有專題討論。

6）數(shù)字化設計打通端到端的全數(shù)字化流程——降本增利
數(shù)字化智能設計的模式會給企業(yè)帶來很多的可能性,，如非標零部件在線定制,，客戶參與設計的定制體驗（雙擊圖12觀看動圖），產(chǎn)品的多樣性、系列化帶來的營銷機會,，大規(guī)模定制服務,，等等。

圖 12 端到端全數(shù)字化平臺示例

（上圖：ProtiQ,，下圖：shapelamp）

4,、企業(yè)如何開啟設計智能化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1）從解決痛點/難點問題入手提能提效
設計智能化對于工業(yè)企業(yè)來說還是新事物，但這是未來的趨勢是非常確定的,。先行的企業(yè)通常有一位具有遠見卓識的領導,，對新技術新趨勢敏感，對新事物持開放的態(tài)度,，這很重要,。其次，需要技術人員具有開放和積極的態(tài)度,。第三需要確定起點,，審查研發(fā)設計流程中有哪些需要人重復去做的事情，有哪些特別耗時費力的事情,，如果這些工作在研發(fā)中的占比較高,，就可以以此作為起始點。然后嘗試用智能化設計方法去完成這些設計活動,，并評估自動化帶來的能力和效率的提升,，以及其他的可量化和不可量化的價值。

2）構建設計數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線圖
要開啟設計的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路,，首先需要企業(yè)確定目標愿景,，然后根據(jù)之前的設計智能化試點項目積累的認知，梳理設計活動智能化的優(yōu)先級,，此外，企業(yè)還需尋求專業(yè)人員的支持,，和專業(yè)人員共同規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型最合適的路線,。

3）做好全員準備
智能技術的應用有助于減少重復繁瑣的勞動，提升研發(fā)設計效率,，計算機強大的計算能力使很多人力難以做到的事情可以快速實現(xiàn),。但所有這些收益實現(xiàn)的前提是得到企業(yè)所有人的全力支持，要消除員工的顧慮,，幫助他們在新的工作模式下找到自己的位置,。記者在采訪鹿班項目負責人樂乘時，談到設計師對人工智能設計的態(tài)度的對話,，很值得參考（圖13）,。

圖 13 UX COFFEE 和樂乘的對話（圖片截取自：uisde.com）

5、智能化設計展望
還是借用同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》的觀察分析（圖14）：需求測的極度細分的趨勢需要供給側(cè)的人工智能來匹配；在線/連接/交互的趨勢從信息在線,，經(jīng)歷關系在線,、物的在線，逐步發(fā)展為各類技能在線,，最終將是心和腦的在線——人工智能/AI,；伴隨著具有不可被取代的超細分技能的個體不斷涌現(xiàn)，平庸時代將會結束,；未來的組織將是人/機交互的新組織,，他們會把任務靈活地派發(fā)給外部人才，內(nèi)部人才,，或機器自動化地完成,，通過建立機制把整個設計工作流程整合起來，實現(xiàn)最優(yōu)的任務完成路徑,。

圖 14

當智能設計時代來臨后,，人類的技術與設計工作更少了還是更多了呢？我們回看Photoshop出現(xiàn)后的20年,，清晰地看到,，印刷和排字工作被摧毀，但是數(shù)量更多的平面設計工作不斷增加,。引用《經(jīng)濟學人》的話：技術摧毀舊的工作,，但總是能夠創(chuàng)造更多新的工作。

參考資料
1.《A FUTURE THAT WORKS: AUTOMATION, EMPLOYMENT, AND PRODUCTIVITY》January 2017, McKinsey Global Institute
2.《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的

—作者—
張效軍 現(xiàn)任安世亞太公司DfAM業(yè)務部高級技術顧問
有20余年機械設計相關的教學,、教研和企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗,，10余年的創(chuàng)新咨詢、設計方法研究與實踐,。始終關注技術進步,，對于新技術在設計中的應用做了很多成功探索，產(chǎn)生很多創(chuàng)新成果,，有多項發(fā)明專利,。