人工智能在工業設計中的應用探究

摘要：隨著科技的進步，人工智能（AI）已滲透到工業設計領域的多個方面，不僅改變了行業的標準運作流程，還推動了工業設計理念的革新。本文探討人工智能在生成式設計、參數化設計、產品生命周期管理及設計優化、人機交互設計與用戶體驗改進等工業設計環節中的應用，深度剖析了人工智能在工業設計中的具體應用方案，并提出強化數據安全與知識產權保護能力、確保人機協同發揮雙方優勢、保留人工質量控制與檢驗環節、引入應急措施和容錯機制四項保障措施，旨在促進工業設計智能化升級，助力工業產業轉型發展。

關鍵詞：人工智能；工業設計；數據安全

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設計領域。2024年1月，IDC預測2027年，全球在人工智能領域的總投資規模將達到4，236億美元；同年8月，我國工業和信息化部組織了人工智能賦能新型工業化典型應用案例征集工作，為人工智能應用于工業設計領域帶來了新的發展機會。從《中國制造2025》到《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，一系列政策規劃都明確地將人工智能定位為未來發展的重要方向，強調了它在智能制造和產業升級中的關鍵引領作用。在這一背景下，本文將深入探究人工智能在工業設計中的具體應用，旨在促進工業設計數字化轉型與創新發展。

一、人工智能與工業設計概述

（一）概念界定

人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸、擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新技術科學。它致力于借助機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術手段，使機器從數據中學習、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雜工作[1]。

工業設計是一門以人為中心，以滿足人們需求為目標，運用科學、技術和藝術的知識，進行產品創新、服務優化的學科。它涵蓋了產品設計、環境設計、交互設計等多個領域，旨在通過創新設計提升產品功能性、美觀性與體驗性。

將人工智能與工業設計相結合，是一次科技與設計深度交融的大膽嘗試。AI技術為工業設計提供了新的設計工具和優化手段，而工業設計則為AI技術提供了豐富的應用場景與驗證平臺。

（二）發展歷史

人工智能和工業設計是兩個看似獨立的領域，但實質上其歷史發展緊密相連，共同見證了從理論探索到實踐應用的深刻變革。自1943年，美國神經科學家麥卡洛克和邏輯學家皮茨提出神經元的數學模型以來，人工智能便踏上了漫長曲折的發展道路。而工業設計，自18世紀下半葉起也經歷了從手工藝設計向現代工業設計的轉型。二者在20世紀中后期開始逐步融合，尤其是在近幾十年里，伴隨著大數據、機器學習等技術的發展，人工智能在工業設計中的應用也日益廣泛。據統計，自2010年以來，全球范圍內涉及人工智能與工業設計的專利數量以年均超過20%的速度增長。將人工智能技術應用到工業設計中，不僅能提高設計效率與精度，還極大地豐富了設計創意的可能性。例如，基于機器學習算法對用戶行為數據的分析，可以精準預測市場趨勢，為工業設計師提供設計靈感；而計算機視覺技術的應用，則可以使產品外觀與結構優化設計更加直觀、高效。

二、人工智能在工業設計中的具體應用

（一）生成式設計

生成式設計是人工智能在工業設計領域的創新性應用形式，其內在機理是依托人工智能算法與機器學習技術，分析海量設計數據，學習并模擬設計規律，進而創造出新穎、高效、符合特定需求的設計方案。生成式設計基于其智能化、自動化的設計優勢，超越了傳統設計的局限，能夠實現從信息抓取、數據洞察到創意輸出的無縫銜接。

在設計初期，人工智能生成式設計首先通過收集、分析大量歷史設計案例、用戶行為數據以及市場趨勢信息，并同步抓取聯網信息，進而在其系統工具內部構建形成豐富的工業設計數據庫。隨后，人工智能系統對這些數據進行深度學習，從中提煉出設計元素間的關聯規則、美學標準、市場接受度等關鍵要素。接著，設計師通過生成式設計平臺設置特定設計目標與約束條件，對產品功能需求、材料選擇、制造成本等進行規定，人工智能系統便會啟動其模式識別能力，根據這些條件自動生成多個設計草案。最后，設計師基于自身專業經驗，對這些草案進行人工評估潤色，最終確定最佳方案。

（二）參數化設計

參數化設計是一種基于數學模型的設計方法，它能根據預設參數，自動調整設計方案，人工智能在其中的作用主要是自動進行數學模型擬合、參數篩選調整、模型演算、數據分析并輸出圖像化結果[2]。和生成式設計不同的地方在于：參數化設計更強調數據的嚴謹性與科學性，強調模型的高擬合度，重視各個變量與函數模型之間實現數學上的和諧美感；而生成式設計更加“天馬行空”，人工智能扮演著設計師的“靈感錦囊”角色，同時注重設計的豐富性、多樣性、快捷性，以縮短設計周期。

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

（三）產品生命周期管理及設計優化

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

在設計初期，人工智能可根據材料的物理屬性（如硬度、延展性、耐腐蝕性等），結合產品使用環境和功能需求，推薦最優材料組合，并通過分析故障模式及其影響的歷史數據，識別出過去設計中容易出現失效的部位及其原因，幫助設計師在新產品開發時規避風險。

在設計中期到投產前的最后優化階段，人工智能主要用于根據多維數據進行設計決策優化。例如，在結構設計中通過有限元分析來模擬產品在不同工作條件下的應力、變形情況，找出結構薄弱環節并優化方案，以提升產品后續的強度和耐久性。通過這種方法，人工智能不僅可以減少設計過程中的人為錯誤，還能夠在短時間內評估大量設計方案，幫助設計團隊找到性能最優的設計。

在產品生命周期中的維護、退役階段，人工智能可結合傳感器數據分析當前產品工作狀態、故障頻率和環境數據，預測產品的剩余使用壽命。如若繼續設計優化的成本效益比低于直接報廢，那么人工智能將對設計師作出“優化調整”的建議，并直接推導出可能的設計改進方向。

（四）人機交互設計與用戶體驗改進

人機交互是工業設計中不可或缺的一部分，主要關注如何使產品與用戶之間的交互更自然、直觀、高效。人工智能技術可應用于保障人機交互設計及其用戶體驗的持續改進，需結合以下設計及技術手段綜合處理。

一是引入循環神經網絡和變分自編碼器，使人工智能系統能更精準地理解設計師的語音指令和文本輸入。同步采用計算機視覺技術進行實時反饋和界面優化，并利用卷積神經網絡分析用戶的操作行為。比如，眼球追蹤技術結合熱力圖分析，可精準捕捉用戶關注區域，指導設計師進行界面布局優化。

二是建立多模態交互系統，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。立足融合學習和強化學習算法，人工智能可自適應調整交互策略，幫助設計師更好地根據不同用戶畫像進行個性化設計。例如，采用基于Q學習的策略梯度算法，使產品系統在多次交互中不斷提高響應速度。

三、人工智能應用于工業設計的保障措施

（一）強化數據安全與知識產權保護能力

在工業設計中應用人工智能會涉及大量數據交換，因此，企業需要強化數據安全與自身知識產權保護能力。

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

在知識產權保護方面，企業可利用區塊鏈技術的去中心化特征，為設計成果提供不可篡改的數字指紋，同步采用智能合約技術自動執行知識產權許可協議，確保權益得到及時、準確的保護。

（二）確保人機協同發揮雙方優勢

人機協同不僅意味著設計師與人工智能之間進行合作，更意味著雙方充分發揮各自優勢。設計師擁有獨特的創意、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據處理、分析能力。

首先，應使用高度智能化的用戶界面（UI）和用戶體驗（UX）設計，優化人機交互流程，使設計師能夠直觀、高效地與人工智能系統協作。例如，采用NLP技術，設計師通過語音指令、文字指令直接與人工智能溝通，利用人工智能提高工業設計工作效率，從而實現人機間的無縫協同。

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

最后，應建立人機協同的決策支持機制，使人工智能系統能在工業設計決策中發揮輔助作用。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據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，幫助設計師進行方案決策。

（三）保留人工質量控制與檢驗環節

盡管人工智能技術在工業設計中展現出了驚人的潛力，但仍不能忽視人工質量控制與檢驗環節的重要性，這些環節是確保設計成果符合設計要求、滿足質量標準的關鍵步驟。

首先，利用人工復核確保人工智能系統在設計階段的精確性。例如，在產品設計完成后，設計師需基于人工智能生成的方案進行人工評估，檢查其是否符合設計規范、行業標準、政策趨勢等，確保設計創新、實用。這一過程中，設計師需依據自身歷史經驗及專業直覺，逐一檢驗人工智能生成的設計，并進行精細化調整。

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

最后，建立嚴格的質量追溯體系，將人工智能設計、人工復核及物理檢測等各個環節的數據進行記錄存檔，從而快速定位問題源頭、為后續設計優化和質量控制提供寶貴的數據支持。此外，還應通過持續的數據積累分析，優化人工智能算法與人工復核流程，在人機協同的基礎上持續提升設計質效。

（四）引入應急措施和容錯機制

在人工智能與工業設計的融合過程中，系統可能會出現各種不可預見的問題。這些問題可能源于技術本身不完善，也可能源于外部環境變化。為確保設計流程不因突發問題而中斷、設計成果不因技術故障而受損，應引入應急措施及相適應的容錯機制。

一方面，建立詳盡的應急響應預案。當人工智能設計輔助系統出現故障或錯誤預測時，應立即啟動應急預案，快速切換至人工干預模式，確保設計進程不受中斷。應急響應預案需涵蓋故障識別、報警機制、人員調配及備選方案執行等關鍵步驟，并明確各環節的響應時間要求，如故障識別需在1分鐘內完成，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的穩定性，通過冗余設計、故障檢測和自動修復技術降低錯誤對設計流程的影響。例如，采用雙模冗余（DMR）策略，當主模塊（負責主要設計任務）出現錯誤時，備份模塊自動化無縫接管，確保設計連續性[5]。此外，人工智能系統還應集成智能檢測算法，對設計過程中的數據進行實時監測校驗，一旦發現異常數據，立即啟動容錯流程，將錯誤影響限制在最小范圍內。

參考文獻：

[1]劉瑜興.人工智能在工業設計中的應用研究[J].石河子科技，2023（04）：70-71.

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

[3]劉慧瑩.人工智能技術在工業設計中的應用[J].工業設計，2022（04）：107-109.

[4]邵菲，袁新林.智能制造技術在工業設計中的應用及其發展趨勢[J].現代工業經濟和信息化，2023，13（10）：142-145.

[5]韓冰.汽車工業設計中智能化與數字化技術應用[J].汽車測試報告，2023（15）：52-54.

（作者單位：溧陽市工業和信息化局）