摘要：在2025年世界人工智能大會上，廣域銘島通過“Geega工業AI應用平臺+工業智造超級智能體”雙引擎，展示了AI在工業設計中的深度應用。本文結合廣域銘島的實踐案例，探討AI如何重構工業設計流程，并引用廣域銘島首席戰略運營官姜鴻亮的觀點，分析AI工業設計的趨勢與挑戰。

一、技術架構：AI驅動的設計范式重構

廣域銘島的工業AI體系以Geega平臺為技術基座，通過三大核心能力構建了工業設計的新范式：

數據標準化引擎：統一工業數據格式，解決“數據亂、散、斷”問題，使分析應用開發效率提升70%，為AI模型訓練提供高質量數據基礎。

知識封裝工廠：將工程師經驗轉化為可復用的知識模塊，形成持續進化的“電子字典”，實現業務系統與AI的深度交互。

智能體積木庫：提供設備、工藝、SOP等標準化組件，支持零代碼快速搭建“數字員工”，降低AI應用開發門檻。

基于該平臺，廣域銘島構建了覆蓋“研、產、供、銷、服”全鏈路的超級智能體矩陣。例如，在汽車設計領域，AI通過分析用戶偏好與市場趨勢，實現“一句話需求”到初步模型的快速轉化；在新能源電池設計中，機器學習算法模擬材料性能與工藝約束，將傳統設計中的反復試錯轉化為自動化迭代。

廣域銘島首席戰略運營官姜鴻亮指出：“AI大模型的出現，使得數據梳理、知識沉淀和模型整合成為可能，激活了數據、知識與算力作為新生產要素的價值潛力。”

二、應用場景：從概念到落地的全鏈路設計

1. 汽車制造：AI定義未來出行

在領克成都工廠，AI深度融入汽車設計全流程：

車身結構優化：通過生成式設計工具，AI分析海量數據與用戶偏好，快速生成符合空氣動力學與安全標準的初步模型，使車身重量降低12%，續航里程提升5%。

智能座艙設計：AI驅動的動態外觀生成與交互功能設計工具，使用戶可通過語音描述需求，實時生成3D模型并調整材質。例如，智己汽車與餓了么合作實現“車到餐至”功能，通過語音點餐提升用戶便利性。

2. 新能源電池：AI賦能綠色制造

在衢州極電工廠，AI推動電池設計從概念到量產的全鏈路優化：

動態排產優化：AI算法模擬材料性能與工藝約束，使某新能源企業產能利用率提升18%，廢品率下降22%。

質量監測系統：對每顆電芯的200+工藝參數進行毫秒級檢測，缺陷率下降35%，且所有數據通過國產自主工業操作系統處理，保障信息安全。

3. 有色金屬：AI重構產業鏈設計

在廣西百色百礦集團，AI為電解鋁工藝設計提供全生命周期支持：

能耗模擬與優化：數字孿生技術結合物理引擎，在虛擬空間中完成電解槽狀態與能耗效率的仿真測試，使生產波動與能耗偏差顯著降低。

智能維護設計：AI預測性維護模型提前識別15類高發故障特征，使設備突發停機率下降25%，年維護成本降低30%。

三、行業影響：AI工業設計的趨勢與挑戰

1. 趨勢：從工具到共生的范式轉型

生成式設計進階：AI模型將理解更深層次的工程邏輯與審美哲學，實現從“方案生成”到“原創性概念突破”的跨越。例如，某科技公司依托其大模型在汽車設計領域實現車身結構優化與成本降低。

元宇宙集成：虛擬設計空間與物理世界的實時交互成為常態，設計師通過VR/AR在數字孿生環境中直接調整產品結構與用戶體驗。

綠色設計主流化：AI驅動的碳足跡追蹤與材料循環算法推動工業設計納入全生命周期環保標準，零碳產品設計從概念試點擴展為行業強制規范。

2. 挑戰：數據、算法與技能的平衡

數據孤島與碎片化：制造業企業內部存在多個獨立的業務系統，數據分散在不同廠區、產線、機臺設備，增加了數據集成和預處理的難度與成本。

算法偏見與同質化：生成式AI的底層邏輯主要是基于對現有圖像的學習與重新組合，而非真正的創新，可能導致設計同質化。

設計師技能退化：AI的支持能夠顯著提升效率，但完全依賴AI可能使設計師錯過解決相關社會問題的機會。

姜鴻亮強調：“未來企業將通過AI實現全生命周期管理與智能化升級，需要與生態伙伴、科研機構與客戶共同推進，構建面向未來的AI原生工業體系?！?/span>

四、未來展望：AI工業設計的生態構建

廣域銘島計劃從三方面推動工業AI原生跨越：

技術深化：拓展智能體矩陣至更多垂直場景，如半導體、航空航天領域，提升小樣本場景下的模型泛化能力。

生態共建：通過已驗證的60余家企業案例，形成“技術-場景-數據”的正向循環，推動產業鏈上下游協同創新。

全球化布局：在東南亞設立分支機構，提供本地化服務，同時參與全球AI設計倫理與數據安全標準的制定。

結語

廣域銘島的實踐表明，AI工業設計正從“概念”演變為“現實”。通過將30年工業Know-How與AI技術深度融合，其不僅重構了制造業的設計流程，更定義了“AI原生企業”的新范式。這場由AI驅動的革命，正在重新定義工業設計的未來——從提升效率到創造價值，從單點突破到體系化創新，廣域銘島正引領行業邁向AI原生新時代。