两会热点：人工智能+工业｜研发设计篇

编者按

2025年《政府工作报告》提出，激发数字经济创新活力。持续推进“人工智能＋”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。在工业研发设计中，人工智能可以应用到定制化产品设计、建模与仿真、工业软件、工艺设计等领域。本文节选自《前沿人工智能发展与治理》关于“人工智能+工业”中研发设计的内容供读者参考。

（一）在定制化产品设计上，人工智能通过用户画像、精准分析、智能方案生成、创新设计等方式实现个性化定制。2023年3月，时装设计平台CALA提供了基于Open AI的生成式设计工具，可以将设计师的创意快速转化为设计草图、原型和产品，对接用户需求与偏好设计出定制化产品。

（二）在建模与仿真上，AI大模型基于已有的海量仿真数据，通过预训练等手段快速得到预测模型，并进行仿真设计，提升效率与精度。2024年1月，美国Ansys公司推出SimAI，将Ansys仿真的预测准确度与创成式AI的高速度相结合，为工程社区带来高效且高质量的AI驱动仿真建模预测。

（三）在工业软件上，人工智能可以通过自动化代码审查、可持续集成与部署等方式赋能于CAD、CAE、COM、CAM等工业软件，改良软件功能，提升软件速度。例如，AI技术的飞跃大大提高了CAE的效率；基于AI的机器学习可以通过图神经网络等自动化审查与测试手段，使CAE构建出的产品在结构、流体、热、电磁场等方面的性能更加真实化。

（四）在工艺设计上，AI对过往生成的产品分类收集生产过程中的关键数据，通过遗传、粒子群、DOE等人工智能算法搜寻最佳工艺参数，优化工艺设计。2023年7月，C3P集团发布的Cast-Designer V7.8覆盖了整个铸造工艺链，其在2024年1月利用AI技术寻找浇注系统的最佳形状参数，在消除气孔问题上取得了突破性进展，大大降低了工艺设计的时间成本。