2025年AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)分析

一、引言

隨著人工智能(AI)技術(shù)的飛速發(fā)展，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，AI技術(shù)的融入正帶來(lái)革命性的變革，推動(dòng)著工業(yè)設(shè)計(jì)向智能化、高效化、個(gè)性化方向發(fā)展。AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)作為新興交叉領(lǐng)域，不僅涵蓋了智能化設(shè)計(jì)工具的開(kāi)發(fā)，更重構(gòu)了“需求洞察—概念生成—原型驗(yàn)證—生產(chǎn)適配”的全鏈條，為制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能。

二、AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)概述

2.1 行業(yè)定義與發(fā)展歷程

AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)是指深度融合人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì)流程，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式算法、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新、用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化及制造效率提升的新興交叉領(lǐng)域。該行業(yè)不僅涵蓋智能化設(shè)計(jì)工具開(kāi)發(fā)(如自動(dòng)建模、參數(shù)化設(shè)計(jì)系統(tǒng))，更重構(gòu)了“需求洞察—概念生成—原型驗(yàn)證—生產(chǎn)適配”的全鏈條，推動(dòng)工業(yè)設(shè)計(jì)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，從線(xiàn)性流程轉(zhuǎn)向協(xié)同智能。

AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的發(fā)展歷程可以追溯到AI技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的初步應(yīng)用。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷突破，AI在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用逐漸深入。從最初的輔助工具到如今的核心引擎，AI技術(shù)正深刻改變著工業(yè)設(shè)計(jì)的面貌。例如，生成式AI通過(guò)分析海量設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)與用戶(hù)偏好，實(shí)現(xiàn)“一句話(huà)需求”到初步模型的快速轉(zhuǎn)化;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;數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合物理引擎，在虛擬空間中完成產(chǎn)品使用場(chǎng)景與交互測(cè)試，顯著降低后期修改成本。

2.2 行業(yè)核心價(jià)值

AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的核心價(jià)值在于釋放人類(lèi)設(shè)計(jì)師的創(chuàng)造性潛能，同時(shí)通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的快速迭代、可制造性預(yù)判及市場(chǎng)適應(yīng)性分析。具體而言，AI技術(shù)能夠：

提高設(shè)計(jì)效率：通過(guò)自動(dòng)化設(shè)計(jì)工具和智能算法，AI能夠快速生成多樣化設(shè)計(jì)方案，縮短設(shè)計(jì)周期。

優(yōu)化設(shè)計(jì)方案：AI算法能夠模擬材料性能、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性及生產(chǎn)工藝約束，自動(dòng)迭代出最優(yōu)解，解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中反復(fù)試錯(cuò)的痛點(diǎn)。

提升用戶(hù)體驗(yàn)：AI技術(shù)能夠分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)用戶(hù)需求，從而設(shè)計(jì)出更符合用戶(hù)期望的產(chǎn)品。

推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)：AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的興起，推動(dòng)了制造業(yè)從機(jī)械化、自動(dòng)化向智能化邁進(jìn)，提升了整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力。

三、AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)現(xiàn)狀

3.1 市場(chǎng)規(guī)模與增長(zhǎng)趨勢(shì)

近年來(lái)，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2025-2030年中國(guó)AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài)研究及市場(chǎng)盈利預(yù)測(cè)報(bào)告》分析，到2033年，全球工業(yè)設(shè)計(jì)人工智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2023年的37億美元增長(zhǎng)到383億美元左右，在2024年至2033年的預(yù)測(cè)期內(nèi)以26.2%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。亞太地區(qū)因科技公司集中與研發(fā)投入增加，成為增長(zhǎng)引擎。在中國(guó)，隨著“中國(guó)制造2025”與全球制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型浪潮的推動(dòng)，AI技術(shù)已從輔助工具演變?yōu)楣I(yè)設(shè)計(jì)的核心引擎。

從細(xì)分領(lǐng)域來(lái)看，軟件部門(mén)與基于云的解決方案占據(jù)主導(dǎo)地位。軟件解決方案是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)等AI功能不可或缺的一部分，這些工具對(duì)于執(zhí)行復(fù)雜仿真、創(chuàng)建詳細(xì)設(shè)計(jì)和自動(dòng)化設(shè)計(jì)流程至關(guān)重要?；谠频慕鉀Q方案則以其可擴(kuò)展性和靈活性，滿(mǎn)足了現(xiàn)代工業(yè)設(shè)計(jì)的需求，支持地理位置分散的團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作，允許對(duì)設(shè)計(jì)項(xiàng)目進(jìn)行持續(xù)集成和實(shí)時(shí)更新。

3.2 技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新

AI技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，涵蓋了創(chuàng)意生成、方案優(yōu)化、虛擬驗(yàn)證等多個(gè)環(huán)節(jié)。在創(chuàng)意生成環(huán)節(jié)，生成式AI通過(guò)分析海量設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)與用戶(hù)偏好，輔助設(shè)計(jì)師快速輸出多樣化方案，大幅縮短概念設(shè)計(jì)周期。例如，部分平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)“一句話(huà)需求”生成初步模型，降低創(chuàng)意門(mén)檻。在方案優(yōu)化階段，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可模擬材料性能、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性及生產(chǎn)工藝約束，自動(dòng)迭代出最優(yōu)解，解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中反復(fù)試錯(cuò)的痛點(diǎn)。而在虛擬驗(yàn)證環(huán)節(jié)，數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合物理引擎，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品使用場(chǎng)景、人機(jī)交互的沉浸式測(cè)試，顯著降低后期修改成本。

此外，AI技術(shù)還在推動(dòng)工業(yè)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新。例如，AI算法能夠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。在可持續(xù)設(shè)計(jì)、生物仿生等前沿領(lǐng)域，AI技術(shù)催生了顛覆性創(chuàng)新，推動(dòng)了工業(yè)設(shè)計(jì)的綠色化、智能化發(fā)展。

3.3 產(chǎn)業(yè)升級(jí)與生態(tài)重構(gòu)

AI與工業(yè)設(shè)計(jì)的融合，正推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)升級(jí)與生態(tài)重構(gòu)。一方面，AI技術(shù)使得設(shè)計(jì)服務(wù)向供應(yīng)鏈與制造端延伸，形成從需求分析到生產(chǎn)落地的全鏈條解決方案。例如，海爾卡奧斯以“大連接、大數(shù)據(jù)、大模型”為主線(xiàn)構(gòu)建的卡奧斯COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，深度賦能工業(yè)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的群體智能決策。另一方面，AI技術(shù)催生了設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)型品牌的崛起。企業(yè)通過(guò)AI深度挖掘用戶(hù)隱性需求，將設(shè)計(jì)前置至研發(fā)端，打造高辨識(shí)度產(chǎn)品。例如，智能家居領(lǐng)域的新銳品牌依托個(gè)性化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品溢價(jià)與用戶(hù)黏性雙提升。

同時(shí)，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的生態(tài)也在重構(gòu)。設(shè)計(jì)公司、云平臺(tái)與硬件廠商通過(guò)API調(diào)用與聯(lián)合研發(fā)，打造一體化解決方案。例如，某云服務(wù)商聯(lián)合工業(yè)機(jī)器人廠商推出AI焊接質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，提升良品率。中國(guó)設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)通過(guò)輸出“AI+供應(yīng)鏈”整體解決方案，切入國(guó)際市場(chǎng)需求，逐步扭轉(zhuǎn)代工標(biāo)簽，向全球價(jià)值鏈高端攀升。

3.4 人才轉(zhuǎn)型與需求變化

AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的興起，對(duì)人才的需求也發(fā)生了變化。行業(yè)對(duì)人才的需求從單一技能向“AI工具+設(shè)計(jì)思維+跨領(lǐng)域知識(shí)”的復(fù)合型能力轉(zhuǎn)變?；A(chǔ)執(zhí)行類(lèi)崗位(如效果圖繪制)因AI自動(dòng)化工具普及而縮減，設(shè)計(jì)師需轉(zhuǎn)向創(chuàng)意策劃、情感價(jià)值塑造等機(jī)器難以替代的領(lǐng)域。企業(yè)積極培育內(nèi)部團(tuán)隊(duì)掌握AI設(shè)計(jì)工具，同時(shí)引進(jìn)兼具技術(shù)理解與商業(yè)洞察的跨界人才。兩岸高校推動(dòng)設(shè)計(jì)學(xué)科與人工智能、材料工程的跨專(zhuān)業(yè)課程融合，以應(yīng)對(duì)技術(shù)變革對(duì)人才結(jié)構(gòu)的沖擊。

3.5 行業(yè)挑戰(zhàn)與機(jī)遇

盡管AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)取得了顯著進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，技術(shù)成熟度、數(shù)據(jù)質(zhì)量、成本投入以及人才短缺等問(wèn)題制約著行業(yè)的發(fā)展。例如，許多AI模型在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中表現(xiàn)良好，但在復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中可能會(huì)出現(xiàn)適應(yīng)性問(wèn)題。另一方面，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全也是亟待解決的問(wèn)題。工業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值等問(wèn)題，這會(huì)影響AI模型的訓(xùn)練效果。同時(shí)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和使用過(guò)程中的安全問(wèn)題也需要高度重視，以防止數(shù)據(jù)泄露和被惡意利用。

然而，挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)將迎來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。例如，AI技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和客戶(hù)需求的多樣化，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化生產(chǎn)和服務(wù)。此外，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，其應(yīng)用場(chǎng)景將不斷擴(kuò)大，從生產(chǎn)制造到供應(yīng)鏈管理，從產(chǎn)品研發(fā)到市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，AI將在工業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，推動(dòng)工業(yè)向智能化、高效化的方向發(fā)展。

四、AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

4.1 技術(shù)演進(jìn)：從工具智能化到創(chuàng)造性共生

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2025-2030年中國(guó)AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài)研究及市場(chǎng)盈利預(yù)測(cè)報(bào)告》分析預(yù)測(cè)，未來(lái)，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的技術(shù)演進(jìn)將聚焦于“人機(jī)共生”。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，在可持續(xù)設(shè)計(jì)、生物仿生等前沿領(lǐng)域，AI技術(shù)將催生顛覆性創(chuàng)新，推動(dòng)工業(yè)設(shè)計(jì)的綠色化、智能化發(fā)展。同時(shí)，人機(jī)共生將進(jìn)一步深化，設(shè)計(jì)師與AI的分工將更加細(xì)化。AI負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘、參數(shù)優(yōu)化及可行性驗(yàn)證;人類(lèi)則聚焦文化敘事、情感共鳴及社會(huì)價(jià)值定義，形成“機(jī)器精準(zhǔn)執(zhí)行+人類(lèi)決策引導(dǎo)”的協(xié)作范式。

此外，元宇宙集成將成為AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的重要趨勢(shì)。虛擬設(shè)計(jì)空間與物理世界的實(shí)時(shí)交互將成為常態(tài)，設(shè)計(jì)師通過(guò)VR/AR在數(shù)字孿生環(huán)境中直接調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、測(cè)試用戶(hù)體驗(yàn)，徹底打破時(shí)空限制。這將極大地提升設(shè)計(jì)效率和創(chuàng)新性，推動(dòng)工業(yè)設(shè)計(jì)向更高層次發(fā)展。

4.2 產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)：跨界融合與全球化布局

未來(lái)，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)將重構(gòu)，跨界融合將成為主流。設(shè)計(jì)公司、云平臺(tái)與硬件廠商將通過(guò)API調(diào)用與聯(lián)合研發(fā)，打造一體化解決方案。例如，云服務(wù)商聯(lián)合工業(yè)機(jī)器人廠商推出AI焊接質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，提升良品率。同時(shí)，中國(guó)設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)將通過(guò)輸出“AI+供應(yīng)鏈”整體解決方案，切入國(guó)際市場(chǎng)需求，逐步扭轉(zhuǎn)代工標(biāo)簽，向全球價(jià)值鏈高端攀升。

在全球化布局方面，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)將加速推進(jìn)。中國(guó)設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)將積極參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)輸出智能化設(shè)計(jì)工具、解決方案和服務(wù)，提升國(guó)際影響力。同時(shí)，國(guó)際品牌也將通過(guò)本土化策略應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，例如在中國(guó)設(shè)立研發(fā)中心，開(kāi)發(fā)符合東方審美與功能需求的產(chǎn)品。這將推動(dòng)AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的全球化發(fā)展，形成更加開(kāi)放、包容、協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

4.3 商業(yè)模式創(chuàng)新：訂閱制服務(wù)與綠色設(shè)計(jì)

未來(lái)，AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的商業(yè)模式將不斷創(chuàng)新。訂閱制服務(wù)將普及，企業(yè)從“一次性設(shè)計(jì)交付”轉(zhuǎn)向“長(zhǎng)期服務(wù)訂閱”。AI平臺(tái)將持續(xù)提供用戶(hù)行為分析、競(jìng)品迭代預(yù)警及設(shè)計(jì)版本升級(jí)，形成穩(wěn)定收益模式。這將有助于企業(yè)建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的客戶(hù)關(guān)系，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

同時(shí)，綠色設(shè)計(jì)將成為AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的主流趨勢(shì)。AI驅(qū)動(dòng)的碳足跡追蹤與材料循環(huán)算法將推動(dòng)工業(yè)設(shè)計(jì)納入全生命周期環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)。例如，零碳產(chǎn)品設(shè)計(jì)將從概念試點(diǎn)擴(kuò)展為行業(yè)強(qiáng)制規(guī)范，重塑制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展路徑。這將有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)、綠色消費(fèi)和綠色發(fā)展，提升社會(huì)責(zé)任感和品牌形象。

4.4 合規(guī)與社會(huì)責(zé)任強(qiáng)化：推動(dòng)行業(yè)健康發(fā)展

隨著AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的快速發(fā)展，合規(guī)與社會(huì)責(zé)任問(wèn)題日益凸顯。一方面，算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險(xiǎn)需要得到有效控制。企業(yè)需要建立多元化數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，引入倫理審查機(jī)制，確保設(shè)計(jì)決策的公平性與透明性。同時(shí)，采用“零信任”安全原則，對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)與訪(fǎng)問(wèn)控制，定期開(kāi)展漏洞掃描與安全審計(jì)。

另一方面，企業(yè)需要積極履行社會(huì)責(zé)任，參與公益事業(yè)和文化傳播等活動(dòng)。例如，通過(guò)設(shè)計(jì)公益產(chǎn)品、推廣綠色設(shè)計(jì)理念等方式，提升社會(huì)影響力和公信力。這將有助于企業(yè)樹(shù)立良好的品牌形象，贏得社會(huì)認(rèn)可和尊重。

五、AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)案例分析

5.1 海爾卡奧斯：AI工業(yè)大腦賦能智能制造全鏈場(chǎng)景

海爾卡奧斯以“大連接、大數(shù)據(jù)、大模型”為主線(xiàn)構(gòu)建的卡奧斯COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，深度賦能工業(yè)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的群體智能決策。其中，“卡奧斯BaaS工業(yè)大腦”、“天智工業(yè)大模型”致力于降低人工智能作為生產(chǎn)要素的使用門(mén)檻及成本，實(shí)現(xiàn)人工智能以自動(dòng)化、自適應(yīng)的方式在工業(yè)企業(yè)中落地。

在工信部發(fā)布的2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場(chǎng)景名單中，卡奧斯創(chuàng)智物聯(lián)合肥互聯(lián)工廠、卡奧斯COSMOPlat賦能打造的青島海爾特種冰箱智能制造示范工廠、海爾上海洗衣機(jī)智能制造示范工廠成功入選。這些工廠通過(guò)引入AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程的智能化、自動(dòng)化和高效化。例如，在青島海爾特種冰箱智能制造示范工廠中，AI技術(shù)被應(yīng)用于生產(chǎn)線(xiàn)調(diào)度、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)等多個(gè)環(huán)節(jié)，顯著提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

5.2 華為：工業(yè)AI質(zhì)檢平臺(tái)助力提質(zhì)降本增效

針對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景下準(zhǔn)確率低、開(kāi)發(fā)難、運(yùn)維難等問(wèn)題，華為基于工業(yè)AI質(zhì)檢平臺(tái)，結(jié)合自身200+條產(chǎn)線(xiàn)AI質(zhì)檢實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提煉800+工業(yè)級(jí)圖像處理算子，為汽車(chē)、煙草、電子等制造行業(yè)客戶(hù)打造工業(yè)AI視覺(jué)質(zhì)檢平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量管控的自動(dòng)化、智能化，助力持續(xù)提質(zhì)降本增效。

華為工業(yè)AI質(zhì)檢平臺(tái)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)上的產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和分析。一旦發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題，平臺(tái)將立即發(fā)出警報(bào)并通知相關(guān)人員進(jìn)行處理。這不僅提高了質(zhì)檢效率和準(zhǔn)確性，還降低了人工成本和誤檢率。同時(shí)，平臺(tái)還具備自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，能夠不斷適應(yīng)新的生產(chǎn)環(huán)境和產(chǎn)品特性，提升質(zhì)檢性能和穩(wěn)定性。

5.3 創(chuàng)新奇智：AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺(tái)推動(dòng)工業(yè)知識(shí)歸納生成

創(chuàng)新奇智推出的“AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺(tái)”專(zhuān)注于工業(yè)知識(shí)的歸納生成，具有語(yǔ)言、視覺(jué)、科學(xué)計(jì)算、跨模態(tài)等豐富的任務(wù)支持度。該平臺(tái)作為控制器驅(qū)動(dòng)整條產(chǎn)線(xiàn)，與“MMOC人工智能技術(shù)平臺(tái)”相結(jié)合，可提供從感知到分析決策到生成的完整AI能力，為各種AI應(yīng)用提供了更廣闊的技術(shù)空間。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，創(chuàng)新奇智的AInnoGC工業(yè)大模型技術(shù)平臺(tái)被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝優(yōu)化、設(shè)備維護(hù)等多個(gè)環(huán)節(jié)。例如，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，平臺(tái)可以通過(guò)分析歷史設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和用戶(hù)需求，快速生成多樣化的設(shè)計(jì)方案供設(shè)計(jì)師選擇。在工藝優(yōu)化環(huán)節(jié)，平臺(tái)可以通過(guò)模擬不同工藝參數(shù)下的生產(chǎn)效果，找出最優(yōu)工藝參數(shù)組合，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

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如果您對(duì)AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)有更深入的了解需求或希望獲取更多行業(yè)數(shù)據(jù)和分析報(bào)告，可以點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2025-2030年中國(guó)AI+工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)動(dòng)態(tài)研究及市場(chǎng)盈利預(yù)測(cè)報(bào)告》。