摘要：在2025年世界人工智能大會(huì)上，廣域銘島通過“Geega工業(yè)AI應(yīng)用平臺(tái)+工業(yè)智造超級(jí)智能體”雙引擎，展示了AI在工業(yè)設(shè)計(jì)中的深度應(yīng)用。本文結(jié)合廣域銘島的實(shí)踐案例，探討AI如何重構(gòu)工業(yè)設(shè)計(jì)流程，并引用廣域銘島首席戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)官姜鴻亮的觀點(diǎn)，分析AI工業(yè)設(shè)計(jì)的趨勢(shì)與挑戰(zhàn)。

一、技術(shù)架構(gòu)：AI驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)范式重構(gòu)

廣域銘島的工業(yè)AI體系以Geega平臺(tái)為技術(shù)基座，通過三大核心能力構(gòu)建了工業(yè)設(shè)計(jì)的新范式：

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化引擎：統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)格式，解決“數(shù)據(jù)亂、散、斷”問題，使分析應(yīng)用開發(fā)效率提升70%，為AI模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

知識(shí)封裝工廠：將工程師經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的知識(shí)模塊，形成持續(xù)進(jìn)化的“電子字典”，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與AI的深度交互。

智能體積木庫：提供設(shè)備、工藝、SOP等標(biāo)準(zhǔn)化組件，支持零代碼快速搭建“數(shù)字員工”，降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻。

基于該平臺(tái)，廣域銘島構(gòu)建了覆蓋“研、產(chǎn)、供、銷、服”全鏈路的超級(jí)智能體矩陣。例如，在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域，AI通過分析用戶偏好與市場(chǎng)趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)“一句話需求”到初步模型的快速轉(zhuǎn)化；在新能源電池設(shè)計(jì)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法模擬材料性能與工藝約束，將傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中的反復(fù)試錯(cuò)轉(zhuǎn)化為自動(dòng)化迭代。

廣域銘島首席戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)官姜鴻亮指出：“AI大模型的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)梳理、知識(shí)沉淀和模型整合成為可能，激活了數(shù)據(jù)、知識(shí)與算力作為新生產(chǎn)要素的價(jià)值潛力。”

二、應(yīng)用場(chǎng)景：從概念到落地的全鏈路設(shè)計(jì)

1. 汽車制造：AI定義未來出行

在領(lǐng)克成都工廠，AI深度融入汽車設(shè)計(jì)全流程：

車身結(jié)構(gòu)優(yōu)化：通過生成式設(shè)計(jì)工具，AI分析海量數(shù)據(jù)與用戶偏好，快速生成符合空氣動(dòng)力學(xué)與安全標(biāo)準(zhǔn)的初步模型，使車身重量降低12%，續(xù)航里程提升5%。

智能座艙設(shè)計(jì)：AI驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)外觀生成與交互功能設(shè)計(jì)工具，使用戶可通過語音描述需求，實(shí)時(shí)生成3D模型并調(diào)整材質(zhì)。例如，智己汽車與餓了么合作實(shí)現(xiàn)“車到餐至”功能，通過語音點(diǎn)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(dòng)電池設(shè)計(jì)從概念到量產(chǎn)的全鏈路優(yōu)化：

動(dòng)態(tài)排產(chǎn)優(yōu)化：AI算法模擬材料性能與工藝約束，使某新能源企業(yè)產(chǎn)能利用率提升18%，廢品率下降22%。

質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：對(duì)每顆電芯的200+工藝參數(shù)進(jìn)行毫秒級(jí)檢測(cè)，缺陷率下降35%，且所有數(shù)據(jù)通過國(guó)產(chǎn)自主工業(yè)操作系統(tǒng)處理，保障信息安全。

3. 有色金屬：AI重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈設(shè)計(jì)

在廣西百色百礦集團(tuán)，AI為電解鋁工藝設(shè)計(jì)提供全生命周期支持：

能耗模擬與優(yōu)化：數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合物理引擎，在虛擬空間中完成電解槽狀態(tài)與能耗效率的仿真測(cè)試，使生產(chǎn)波動(dòng)與能耗偏差顯著降低。

智能維護(hù)設(shè)計(jì)：AI預(yù)測(cè)性維護(hù)模型提前識(shí)別15類高發(fā)故障特征，使設(shè)備突發(fā)停機(jī)率下降25%，年維護(hù)成本降低30%。

三、行業(yè)影響：AI工業(yè)設(shè)計(jì)的趨勢(shì)與挑戰(zhàn)

1. 趨勢(shì)：從工具到共生的范式轉(zhuǎn)型

生成式設(shè)計(jì)進(jìn)階：AI模型將理解更深層次的工程邏輯與審美哲學(xué)，實(shí)現(xiàn)從“方案生成”到“原創(chuàng)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(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)車身結(jié)構(gòu)優(yōu)化與成本降低。

元宇宙集成：虛擬設(shè)計(jì)空間與物理世界的實(shí)時(shí)交互成為常態(tài)，設(shè)計(jì)師通過VR/AR在數(shù)字孿生環(huán)境中直接調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與用戶體驗(yàn)。

綠色設(shè)計(jì)主流化：AI驅(qū)動(dòng)的碳足跡追蹤與材料循環(huán)算法推動(dòng)工業(yè)設(shè)計(jì)納入全生命周期環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，零碳產(chǎn)品設(shè)計(jì)從概念試點(diǎn)擴(kuò)展為行業(yè)強(qiáng)制規(guī)范。

2. 挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)、算法與技能的平衡

數(shù)據(jù)孤島與碎片化：制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部存在多個(gè)獨(dú)立的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散在不同廠區(qū)、產(chǎn)線、機(jī)臺(tái)設(shè)備，增加了數(shù)據(jù)集成和預(yù)處理的難度與成本。

算法偏見與同質(zhì)化：生成式AI的底層邏輯主要是基于對(duì)現(xiàn)有圖像的學(xué)習(xí)與重新組合，而非真正的創(chuàng)新，可能導(dǎo)致設(shè)計(jì)同質(zhì)化。

設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)師錯(cuò)過解決相關(guān)社會(huì)問題的機(jī)會(huì)。

姜鴻亮強(qiáng)調(diào)：“未來企業(yè)將通過AI實(shí)現(xiàn)全生命周期管理與智能化升級(jí)，需要與生態(tài)伙伴、科研機(jī)構(gòu)與客戶共同推進(jìn)，構(gòu)建面向未來的AI原生工業(yè)體系。”

四、未來展望：AI工業(yè)設(shè)計(jì)的生態(tài)構(gòu)建

廣域銘島計(jì)劃從三方面推動(dòng)工業(yè)AI原生跨越：

技術(shù)深化：拓展智能體矩陣至更多垂直場(chǎng)景，如半導(dǎo)體、航空航天領(lǐng)域，提升小樣本場(chǎng)景下的模型泛化能力。

生態(tài)共建：通過已驗(yàn)證的60余家企業(yè)案例，形成“技術(shù)-場(chǎng)景-數(shù)據(jù)”的正向循環(huán)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新。

全球化布局：在東南亞設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，提供本地化服務(wù)，同時(shí)參與全球AI設(shè)計(jì)倫理與數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)的制定。

結(jié)語

廣域銘島的實(shí)踐表明，AI工業(yè)設(shè)計(jì)正從“概念”演變?yōu)椤艾F(xiàn)實(shí)”。通過將30年工業(yè)Know-How與AI技術(shù)深度融合，其不僅重構(gòu)了制造業(yè)的設(shè)計(jì)流程，更定義了“AI原生企業(yè)”的新范式。這場(chǎng)由AI驅(qū)動(dòng)的革命，正在重新定義工業(yè)設(shè)計(jì)的未來——從提升效率到創(chuàng)造價(jià)值，從單點(diǎn)突破到體系化創(chuàng)新，廣域銘島正引領(lǐng)行業(yè)邁向AI原生新時(shí)代。