生成式设计如何颠覆工业未来

寂静回声

随着生成式人工智能（Generative AI）在多个领域的快速发展，设计领域也迎来了技术变革。“生成式设计”（Generative Design）正在成为建筑、制造和城市规划领域的新宠。这种技术通过自动生成符合条件的设计，大幅提高了效率和创新能力。

本文将深入解读Autodesk（欧特克）、PTC和Dassault Systèmes（达索系统）等全球领先CAD、PLM、BIM软件企业在生成式设计领域的技术突破，探索这一革命性工具如何改变未来的设计流程和制造格局。
生成式设计是一种通过输入系统设计要求（如材料、重量、强度、制造工艺等）自动生成优化设计的技术。与生成式AI类似，这项技术基于对海量历史设计数据、知识库和行业经验的学习，能够快速产出多样化且创新的设计方案。
生成式设计的实现基于多种先进算法，其中最常用的是“对抗生成网络”（GANs）和“遗传算法”（GA）：
对抗生成网络（GANs）：通过深度学习从已有数据中提取特征，用于生成全新的或变换现有的设计。
遗传算法（GA）：模拟自然进化过程，通过基因突变和优选，迭代生成最优设计。
不同企业根据自身定位采用了不同的实现路径。例如，Autodesk通过大规模产品建模技术（LPM）优化制造流程，而PTC则以五阶段模型推动从单一部件到完整系统的生成式设计演进。
Autodesk的生成式设计工具能够综合考虑产品功能、材料和制造工艺，自动生成新颖的设计方案。通过LPM，设计师仅需定义基础参数，系统便可自动生成：
产品设计方案
图纸及尺寸标注
加工路线（如数控机床的刀具路径）
尤其在航空部件、汽车零部件等领域，这种自动化工具不仅提升了设计效率，还促进了复杂制造工艺的应用。
在建筑和城市规划领域，Autodesk推出了集成生成式AI的工具，如Forma，帮助用户评估多种建筑设计方案。工具可以根据日照、风向和噪音等环境条件，优化建筑布局和城市设计，支持从单体建筑到整体城市规划的高效实施。
PTC提出了生成式设计的“五阶段模型”，展现了设计自动化从简单到复杂的演化路径：
阶段0-1：优化单个部件设计及其制造工艺。
阶段2-3：支持多个部件的组合优化，并引入AI分析能力。
阶段4-5：实现系统级设计及自然语言驱动的全自动设计。
达索系统的CATIA和SIMULIA平台集成生成式设计功能，能够模拟部件在不同环境中的性能，从而优化设计方案。这不仅适用于飞机结构设计，还广泛应用于汽车轻量化和电动车动力系统优化。
通过其3DEXPERIENCE平台，达索实现了跨领域设计数据的集成与共享，为生成式设计的应用创造了更多可能。

生成式设计的效果高度依赖于数据质量和算法效率。企业需投入资源，确保数据的准确性和模型的持续优化。
未来，生成式设计有望扩展至医疗、消费品等领域，实现从单一产品到系统生态的自动化设计。通过与NVIDIA等技术企业合作，设计领域的AI技术应用也将更加广泛。
从Autodesk的智能工具到PTC的定制化生产模式，再到达索的协同平台，生成式设计正在从根本上颠覆传统设计流程。随着技术的进一步成熟和普及，工业制造、建筑设计甚至整个社会的设计逻辑都可能因生成式设计而被重新定义。未来，设计师和工程师的角色将从执行者转变为创意的引导者，迎接一个充满可能性的新时代。