场景分析——产品设计辅助

场景卡片——产品设计辅助

简介

产品设计辅助是人工智能赋能工业研发的重要应用场景，也是生成式AI在制造业中最具发展潜力的方向之一。当前，AI已能够参与需求分析、概念设计、生成式设计、智能建模、设计评价及知识管理等多个研发环节，推动产品设计由经验驱动逐步向数据驱动、人机协同和智能决策转变。

未来，随着大模型、生成式设计、多智能体协同及工业软件深度融合，AI将在产品研发全过程中承担更加重要的角色，帮助制造企业提高研发效率、增强产品创新能力、缩短产品上市周期，并推动工业产品研发迈向更加智能、高效和可持续的发展阶段。

一、场景概述

产品设计是工业企业产品研发的重要起点，也是决定产品功能、性能、制造成本及市场竞争力的关键环节。从产品需求提出到产品上市，设计阶段需要完成需求分析、概念设计、结构设计、三维建模、仿真分析、样机验证以及设计优化等一系列工作，其设计质量直接影响后续工艺设计、生产制造、质量控制及售后服务等多个环节。

长期以来，工业产品设计主要依赖设计人员的专业知识和工程经验，借助CAD（Computer Aided Design）等软件完成产品建模和设计验证。随着产品复杂程度不断提高，以及市场需求向个性化、快速迭代方向发展，传统设计模式逐渐暴露出设计周期长、方案创新不足、重复劳动较多、设计知识难以沉淀等问题，企业研发效率受到较大制约。

近年来，大模型、生成式人工智能（Generative AI）、深度学习及生成式设计（Generative Design）等人工智能技术快速发展，为产品设计提供了新的技术路径。AI正逐步由传统设计软件中的辅助工具，发展为能够参与需求理解、创意生成、结构优化、性能评估以及设计决策的人机协同设计平台。

与传统CAD软件"由设计人员绘制模型"不同，AI辅助设计更加关注"由设计目标驱动设计生成"。设计人员通过输入产品需求、设计目标、材料约束、制造工艺、成本要求等信息，AI系统能够自动生成大量满足约束条件的设计方案，并结合性能分析结果进行评价与筛选，最终辅助设计人员完成方案优化与决策。这种设计模式改变了传统"人工绘制—修改—验证"的循环方式，推动产品研发向智能化、自主化方向发展。

目前，AI辅助产品设计已覆盖产品设计全过程。从前期需求分析、设计灵感获取，到概念草图生成、产品效果图设计，再到三维建模、结构优化、设计评价等多个环节，均已形成较为成熟的AI应用模式。相关研究表明，AIGC能够贯穿产品设计全过程，构建需求获取、概念设计、图像生成、方案评价以及三维建模相结合的智能设计流程，实现设计效率和设计质量的同步提升。

总体来看，AI辅助产品设计不仅是设计工具的升级，更代表着工业研发模式的转变。未来产品设计将逐步形成"设计人员负责需求定义，AI负责方案生成，人负责综合决策"的人机协同新模式，为制造企业研发效率提升和产品创新提供新的技术支撑。

二、当前业务现状

目前，大多数制造企业仍采用以CAD软件为核心的数字化设计模式。设计人员根据市场需求、客户需求以及产品功能要求，完成方案构思、二维图纸设计、三维建模、CAE仿真分析、设计评审和样机验证等工作，再将设计成果交付工艺、制造及采购等部门实施。这种设计模式经过多年发展，已形成较为成熟的研发体系，但整体仍以人工经验驱动为主。

从设计流程来看，工业产品设计通常包括需求分析、产品定位、概念设计、结构设计、模型建立、性能验证、方案优化和工程出图等多个阶段。每一个阶段都需要设计人员反复进行设计、修改和验证，尤其是在概念设计和结构优化阶段，方案迭代次数较多，占据了大量研发时间。

随着产品复杂度不断提高，传统设计模式面临新的挑战。一方面，新产品研发周期持续压缩，企业希望快速完成产品开发并尽快推向市场；另一方面，产品需要兼顾轻量化、高性能、低成本、绿色制造等多重目标，仅依靠设计人员经验已难以在有限时间内完成大量方案比较与优化。

近年来，以生成式AI为代表的新技术开始进入产品研发领域。研究表明，AI已经能够辅助完成需求分析、设计灵感获取、概念草图生成、设计方案可视化、设计评价及三维模型重建等多个环节，实现设计全过程的智能辅助。尤其是在概念设计阶段，设计人员可以通过自然语言输入产品需求，由AI快速生成多种设计方案，再结合人工评价完成方案筛选，大幅提高创意生成效率。

与此同时，生成式设计技术正在工业设计领域快速应用。与传统设计不同，生成式设计强调"目标驱动设计"。设计人员无需直接建立具体模型，而是输入设计目标、受力条件、材料、制造工艺、重量及成本等约束条件，由AI自动探索大量可行方案，并结合仿真分析结果不断优化设计结构，为工程师提供更多设计选择。这种设计模式突破了传统经验设计的限制，使计算机能够参与设计探索，提高产品创新能力和结构优化水平。

目前，国外工业软件厂商已将AI能力逐步集成至CAD、CAE及PLM平台中，形成覆盖产品研发全过程的智能设计能力。AI不仅能够辅助设计人员完成重复性建模工作，还能够参与方案评价、结构优化和知识推荐，逐渐成为产品研发的重要组成部分。

三、存在问题

尽管数字化设计已经广泛应用于工业企业，但当前产品设计仍然面临以下几方面问题。

（一）设计效率依赖人工经验，研发周期较长。

产品设计涉及需求分析、方案构思、三维建模、结构调整及设计验证等多个环节，大量工作依赖设计人员手工完成。对于复杂产品，一个设计方案通常需要经过多轮修改才能达到设计要求，导致研发周期较长，难以满足市场快速迭代需求。

（二）方案创新能力受设计经验限制。

传统设计主要依赖设计人员已有知识和经验积累，设计思路容易受到既有产品形态和设计习惯影响。面对复杂设计目标，设计人员能够探索的方案数量有限，容易陷入局部最优，难以发现更加创新或性能更优的设计方案。

（三）重复性设计工作占比较高。

产品开发过程中，大量零部件建模、图纸修改、参数调整、方案比对等工作具有较高重复性。设计人员需要投入大量时间完成机械性工作，真正用于创新设计和方案优化的时间相对有限，研发资源利用效率不高。

（四）设计知识难以沉淀和复用。

产品设计过程中积累了大量设计规范、工程经验、历史案例及设计参数，但多数企业缺乏统一的知识管理体系。这些知识分散于设计文件、项目文档或个人经验中，难以实现有效沉淀和共享，新产品研发仍需要大量重复探索。

（五）多目标优化能力不足。

现代工业产品设计往往需要同时满足性能、成本、重量、可靠性、制造工艺及可持续发展等多重目标。传统设计主要依赖人工不断调整参数进行优化，难以在短时间内完成大量方案比较，也难以获得全局最优设计方案。

总体来看，传统产品设计模式已经难以满足制造业向高质量、高效率、个性化方向发展的需求。人工智能技术的引入，为解决设计效率低、创新能力不足和知识复用困难等问题提供了新的解决路径，也成为推动工业研发智能化升级的重要技术方向。

四、AI应用方向

随着生成式人工智能（Generative AI）、深度学习、大模型以及生成式设计等技术的发展，人工智能已逐步渗透至产品研发全过程。与传统CAD软件主要提供建模工具不同，AI更加侧重于参与设计思考、方案生成和设计决策，实现由"辅助绘图"向"辅助设计"的转变。目前，AI辅助产品设计主要集中在需求分析、概念设计、方案生成、结构优化、设计验证及知识服务六个方面。

（一）需求理解与设计需求分析

产品设计的起点是准确理解客户需求和产品功能定位。传统模式下，设计需求主要依赖设计人员阅读需求文档、与客户沟通以及人工分析，存在理解偏差和信息遗漏等问题。

借助大语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）技术，AI能够快速分析需求文档、产品规格书、市场调研资料及用户反馈信息，自动提取产品功能、性能指标、材料要求、成本约束及设计目标，并形成结构化设计需求，为后续方案生成提供基础数据支持。

同时，AI能够结合历史设计案例，对相似产品进行检索和分析，帮助设计人员快速了解已有设计方案，减少重复设计，提高需求分析效率。

（二）概念设计与创意生成

概念设计是产品创新的重要阶段，也是AI应用最活跃的环节之一。

近年来，以扩散模型（Diffusion Model）、生成对抗网络（GAN）及多模态大模型为代表的生成式AI技术快速发展，使设计人员能够通过自然语言描述快速生成产品草图、效果图及设计方案。

相关研究提出了基于AIGC的产品设计流程，将需求分析、提示词构建、图像生成、设计评价及三维建模有机结合，实现了从文字需求到产品概念方案的快速生成，大幅缩短了概念设计周期。

相比传统设计方式，AI能够在短时间内生成大量不同风格和不同结构的设计方案，为设计人员提供更多创新思路，突破传统经验设计的局限。

（三）生成式设计与结构优化

生成式设计（Generative Design）是当前工业产品设计领域最具代表性的AI应用方向之一。

传统结构设计通常由工程师根据经验建立初始模型，再不断修改尺寸、结构及材料完成优化。而生成式设计则采用"目标驱动"模式，由设计人员输入设计目标、受力条件、制造工艺、材料类型、重量限制及成本约束，AI自动探索满足约束条件的大量设计方案，并通过仿真分析不断优化设计结果。

相比人工设计，生成式设计具有以下特点：

自动生成数百甚至数千种设计方案；

综合考虑重量、强度、刚度及制造成本等多个目标；

自动完成结构优化，提高材料利用率；

支持增材制造、数控加工等不同制造工艺约束。

Autodesk提出，生成式设计不仅是一种优化算法，更是一种新的设计方法，其核心理念是由计算机主动探索设计空间，而设计人员负责评价和选择最优方案，实现"AI生成、人类决策"的人机协同设计模式。

（四）智能建模与设计自动化

三维建模是产品设计的重要组成部分，也是传统设计中工作量最大的环节之一。

近年来，AI开始参与CAD建模过程，通过识别二维图纸、概念草图及历史模型，实现参数化建模、自动特征识别及模型重建。

在设计过程中，AI能够根据已有零部件模型自动推荐标准件、识别重复结构、自动生成装配关系，并完成部分参数调整，大幅降低重复建模工作量。

对于复杂产品，AI还能够自动识别设计冲突，辅助完成装配检查和结构校核，提高设计准确性。

（五）设计评价与方案优化

产品设计完成后，需要经过性能分析、制造可行性分析及成本评估等多个环节。

AI结合CAE仿真平台，可自动完成结构强度分析、热分析、流体分析及疲劳寿命预测，并根据分析结果自动调整设计参数，实现闭环优化。

此外，AI还能综合考虑产品性能、成本、制造难度及可持续发展等多种因素，对不同设计方案进行综合评分，为设计人员提供决策支持，而不再局限于单一性能指标优化。

（六）设计知识管理与智能助手

工业企业长期积累了大量设计规范、产品图纸、标准件库、工程经验及设计案例，但这些知识往往分散在不同系统中，利用效率较低。

近年来，大模型结合知识库（RAG）技术，为设计知识管理提供了新的解决方案。AI能够理解设计规范、企业标准、历史设计文档及行业标准，为设计人员提供智能问答、知识检索、设计规范推荐及历史案例推荐等服务。

设计助手不仅能够回答设计问题，还能够结合企业已有知识，对设计方案进行规范性检查，提示潜在风险，提高设计质量。

五、核心技术路线

AI辅助产品设计并非单一算法的应用，而是融合人工智能、大模型、工业软件及数字化研发平台形成的一套完整技术体系。从技术架构来看，其总体流程可划分为"数据层—模型层—应用层—业务层"四个层次。

（一）数据层

数据层是AI辅助设计的基础，主要包括产品研发过程中产生的各类结构化和非结构化数据，包括：产品需求文档、CAD三维模型、二维工程图纸、BOM数据、材料数据库、企业设计规范、历史产品案例、CAE仿真数据、PLM研发数据。

这些数据构成AI模型训练和推理的重要基础，也是企业形成设计知识库的重要来源。

（二）模型层

模型层主要包括不同类型AI模型协同工作。

1. 大语言模型（LLM）

负责需求理解、设计问答、知识推理及方案建议。

2. 多模态大模型

实现文本、图像、草图及CAD模型之间的信息转换，支持文本生成草图、草图生成效果图等设计流程。

3. 深度学习模型

负责图像识别、特征提取、设计分类及风格学习。

4. 生成式设计引擎

根据设计目标自动探索设计空间，生成大量设计方案，并结合仿真不断优化设计结果。

（三）工业软件平台

AI模型需要与工业软件深度融合，形成完整研发流程。

主要包括：CAD（产品建模）、CAE（仿真分析）、CAM（制造准备）、PLM（研发管理）。

AI负责设计生成与优化，工业软件负责工程建模、分析验证和研发管理，共同构成智能研发平台。

（四）业务应用层

最终形成面向设计人员的智能应用，包括：AI设计助手、AI概念设计平台、AI生成式设计系统、智能CAD插件、企业设计知识库、产品研发智能体（Design Agent）。

设计人员负责提出设计目标和工程约束，AI负责快速生成方案、自动分析性能、推荐优化方向，人机共同完成产品研发全过程。

总体来看，AI辅助产品设计的技术路线已经由传统“CAD工具+人工设计”逐步演变为“大模型+生成式设计+工业软件+知识库+智能Agent”协同工作的研发模式。未来，随着多智能体、数字孪生及基础设计模型的发展，AI将在产品研发中承担越来越多的自主设计与协同决策任务，推动工业研发进入更加智能化的新阶段。

六、产品形态

随着人工智能技术不断融入工业研发体系，AI辅助产品设计已逐步由单一算法研究发展为可落地的产品解决方案。从当前产业实践来看，产品形态主要表现为AI设计平台、生成式设计软件、智能CAD插件、设计知识助手以及设计智能体五类。这些产品共同构成了产品研发智能化的重要基础。

（一）AI概念设计平台

AI概念设计平台主要面向产品研发前期阶段，利用大模型、扩散模型及多模态生成技术，实现产品概念方案快速生成。

设计人员只需输入产品需求、应用场景、目标用户及设计风格等信息，系统即可自动生成多种设计草图、产品外观及效果图，并支持多轮迭代优化。相比传统设计方式，AI能够在短时间内生成大量不同风格的设计方案，为设计人员提供更加丰富的创意参考，缩短产品概念设计周期。

目前，该类产品已广泛应用于消费电子、家电、家具、汽车内饰及工业装备等领域，成为生成式AI最成熟的应用方向之一。

（二）生成式设计平台

生成式设计平台是目前工业产品设计领域最具代表性的AI产品形态。

与传统CAD软件不同，生成式设计平台不再要求设计人员直接建立三维模型，而是由设计人员定义产品目标、性能要求、制造工艺、材料类型及成本约束，AI自动探索设计空间，并生成大量满足约束条件的设计方案。

Autodesk提出的Generative Design即采用这一理念，通过人工智能算法和云计算能力，对设计目标进行自动求解，为设计人员提供多种性能优良、重量更轻、材料利用率更高的设计结果。设计人员则根据产品需求、制造条件及工程经验，对AI生成结果进行评价和选择，实现"AI生成方案、人类完成决策"的人机协同设计模式。

相比传统设计方法，生成式设计具有以下特点：

自动生成大量设计方案；

同时优化重量、成本、性能等多个目标；

支持增材制造、数控加工等不同制造方式；

与CAE分析形成自动优化闭环；

显著减少结构优化迭代次数。

随着计算能力不断提升，生成式设计正在由航空航天、汽车等高端制造领域逐步向通用制造业扩展。

（三）智能CAD设计平台

智能CAD平台是在传统CAD软件基础上融合AI能力形成的新一代设计工具。

AI主要承担参数推荐、自动建模、特征识别、装配检查及设计优化等工作，帮助设计人员减少重复建模工作，提高设计效率。

例如，当设计人员完成部分零部件设计后，AI能够自动识别设计意图，推荐标准件及相似结构，并自动建立装配关系；对于复杂产品，还可自动检测干涉、尺寸冲突及装配错误，提高设计质量。

未来，AI将逐步成为CAD软件的重要组成部分，由"绘图工具"向"智能设计助手"演进。

（四）设计知识助手

工业企业长期积累了大量设计规范、设计标准、历史图纸、材料数据库及工程经验，但这些知识往往分散于不同业务系统中，难以充分利用。

基于大模型和知识库技术，设计知识助手能够实现设计知识统一管理，并向设计人员提供智能问答、设计规范查询、标准件推荐、历史案例检索及设计经验共享等服务。

设计人员无需逐项查阅标准文件，即可通过自然语言快速获取设计依据，提高研发效率，同时降低因经验不足导致的设计错误。

随着RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术不断成熟，设计知识助手正在成为企业研发知识管理的重要组成部分。

（五）设计智能体

随着Agent技术的发展，AI辅助产品设计正由"工具辅助"向"自主协同"演进。

设计智能体不仅能够理解设计需求，还能够主动调用CAD、CAE、仿真分析、知识库等多个系统，自动完成方案生成、模型优化、性能分析及设计评价，并将结果反馈给设计人员。

未来，一个完整的产品研发过程可能由多个智能体协同完成：

需求分析智能体负责解析客户需求；

概念设计智能体负责生成设计方案；

建模智能体负责完成三维建模；

仿真智能体负责性能分析；

优化智能体负责自动调整设计参数；

知识智能体负责规范校核和经验推荐。

设计人员则更多承担需求定义、方案评价及最终决策工作，实现真正意义上的人机协同研发。

七、应用价值

AI辅助产品设计不仅提升了设计效率，更推动了产品研发模式的变革，其应用价值主要体现在以下几个方面。

（一）提升产品研发效率

传统产品设计需要设计人员反复完成建模、修改及验证等工作，研发周期较长。AI能够自动完成方案生成、结构优化及设计评价，大幅减少重复劳动，提高研发效率。

特别是在概念设计阶段，AI能够快速生成多个设计方案，为设计人员提供更多选择，有效缩短产品开发周期。

（二）增强产品创新能力

AI突破了传统经验设计的局限，通过探索更大的设计空间，为产品创新提供更多可能。

生成式设计能够自动生成大量传统设计人员难以想到的结构形式，在保证性能的前提下实现轻量化、高强度及低成本设计，提高产品竞争力。

（三）提高设计质量

AI能够综合考虑结构性能、制造工艺、材料利用率及成本等多个目标，对设计方案进行全面评价和持续优化，降低设计缺陷，提高产品可靠性和工程质量。

同时，通过智能校核和知识推荐，可减少人为设计错误，提高设计规范符合率。

（四）促进设计知识沉淀

AI能够整合企业历史设计案例、标准规范及工程经验，形成统一的设计知识体系，实现知识共享和经验复用，降低企业对个人经验的依赖，提高研发体系可持续发展能力。

（五）推动研发模式升级

AI辅助产品设计改变了传统"人工设计+软件绘图"模式，逐步形成"AI生成+人类决策"的人机协同研发体系。

未来，设计人员将更多承担创新构思和工程决策工作，AI则负责重复性设计、结构优化和智能分析，实现研发资源配置优化，提高企业整体创新能力。

八、发展趋势

综合现有研究成果及产业发展情况，AI辅助产品设计正呈现以下发展趋势。

第一，由辅助设计向自主设计发展。 AI将逐步具备自主完成部分设计任务的能力，由辅助工具向设计伙伴转变。

第二，由单模型向多智能体协同发展。 多个设计智能体将共同参与需求分析、方案生成、建模、仿真及优化，实现产品研发全过程智能协同。

第三，由单点工具向研发平台发展。 AI将深度融合CAD、CAE、CAM、PLM等工业软件，形成覆盖产品全生命周期的智能研发平台。

第四，由经验驱动向数据驱动发展。 企业将充分利用历史设计数据、工程知识及仿真数据，实现持续学习和设计能力不断优化。

第五，由数字化设计向智能化研发发展。 AI不仅提升设计效率，更将推动研发组织方式、设计流程及创新模式发生深刻变革，成为制造业研发体系智能化升级的重要支撑。