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2023-10-06 23:31:42
大型语言模型(LLM)为CAD软件公司提供了通过对话式AI增强设计工作流程的新机会。工程师无需浏览复杂的菜单,而是可以用简单的语言描述需求,并获得由集成数据提供支持的智能响应。例如,工程师可以通过询问“2盎司以下的铝支架”来查询零件数据库。LLM将通过搜索目录来了解规格并返回匹配的组件。用户无需浏览静态源即可轻松获取信息。LLM利用自然语言理解按需开放知识。这种自助服务方法可提供更快的答案,推动重复使用,并将集成的数据资产货币化。人工智能将CAD从被动工具转变为熟悉的工具。
CAD软件以其复杂的菜单驱动流程而闻名。然而,集成人工智能驱动的自然语言交互有可能简化和自动化日常任务,简化用户体验并提高效率。生成式人工智能有可能改变工作的解剖结构,通过自动化他们的一些个人活动来增强单个工人的能力。来源:麦肯锡数字
人工智能驱动的CAD工具使用户能够通过描述他们的意图将他们的设计概念转化为现实。例如,考虑一个人制作机器人;他们可以详细说明他们想要的机器人外观,该工具将生成相应的3D模型。例如,他们可以指定两个灵活的手臂、轮式腿、方形主体和带有摄像头“眼睛”的圆顶头等特征。人工智能以初始设计做出响应,帮助用户的起点。更重要的是,人工智能与用户合作以增强现有设计。示例包括:
这种交互式体验真正帮助用户按时完成早期原型。
在设计评审过程中,人工智能在提供有价值的见解和加强决策方面发挥着关键作用。通过解决关键问题和疑虑,人工智能为设计过程带来了智能维度。以下是AI可以帮助解决的一些设计审查问题示例。
通过这些人工智能辅助功能,设计审查变得更加全面、高效和富有洞察力。人工智能的视觉表示和建议对设计过程的完善和进步做出了重大贡献。
在实现设计之前,重要的是对设计进行性能分析,看看它是否能够承受负载。这些是人们可以要求AI进行这些分析并回复模拟结果的问题。
这些问题确实有助于节省大量时间来模拟具有真实预期负载的机器人,并在我们实际构建机器人之前调整设计。
通过对话进行快速设计更改的能力代表了CAD软件的重大机遇。工程师可以通过描述需求来即时修改模型,而不是手动返工。例如,如果在原型制作过程中特定零件不可用,工程师可以要求CAD系统将其替换为符合特定规格的替代零件。该软件将交换组件并重新运行分析,以验证设计完整性是否得到维护。集成由大型语言模型驱动的语言交互将改变用户体验并极大地扩展可访问性工程师无需重做工作,而是可以通过对话进行更改并获得快速反馈。与严格的静态工作流程相比,这使得设计迭代和测试更加敏捷。能够理解描述性变更请求并评估影响的智能CAD系统将加快实验速度。对话为更灵活、更灵活的产品开发提供支持,释放数字设计工具的全部潜力。
CAD公司的主要动机是将集成的专有数据(如零件库,材料规格,物理仿真结果和测试数据)货币化。对话式AI不是孤立的数据库,而是按需解锁这些知识。客户可以更快地获得答案,同时提高参与度和经常性收入。通过自然语言界面,用户可以通过对话方式利用集成数据,而不是梳理手册或被动报告。对话式CAD提供对专有工程知识的引人入胜的自助访问。
对话功能开启了创意定价方法:
这些对话功能不仅提供了创新的定价途径,而且还为超越传统CAD许可范围的新的和富有想象力的模型铺平了道路。从微交易到高级层的各种选项利用了对话交互的真正价值,为未来的CAD软件访问塑造了动态格局。
现在,许多CAD系统仍然严重依赖复杂的手动菜单和工作流程,这可能会阻碍设计敏捷性。但有远见的CAD公司有机会通过整合对话式AI来打破现状。自然语言交互将允许工程师利用集成的工程知识,并通过对话描述任务来快速自动化任务。智能CAD系统将增强设计、分析和协作,同时开辟实现专有数据资产货币化的新方法。最终的愿景是将AI作为积极的协作者来增强CAD体验:
这种由对话式AI和数据提供支持的智能CAD的未来释放了巨大的潜力。CAD从被动软件演变为主动协作者,放大了人类的创造力和独创性。对话式CAD有望彻底改变工程本身的实践。
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