麵對市場對更智能產品、更geng短duan設she計ji周zhou期qi以yi及ji更geng高gao效xiao靈ling活huo生sheng產chan流liu程cheng的de需xu求qiu日ri益yi增zeng長chang，設she計ji與yu製zhi造zao企qi業ye紛fen紛fen借jie助zhu人ren工gong智zhi能neng，推tui動dong業ye務wu流liu程cheng邁mai向xiang新xin高gao度du。憑ping借jie處chu理li複fu雜za數shu據ju的de卓zhuo越yue能neng力li與yu傳chuan遞di智zhi能neng洞dong見jian的de便bian捷jie性xing
，人ren工gong智zhi能neng已yi準zhun備bei好hao在zai工gong業ye價jia值zhi鏈lian的de各ge個ge環huan節jie承cheng擔dan多duo種zhong關guan鍵jian角jiao色se。

（圖片來源：西門子）

隨著人工智能的持續發展，它不僅能勝任曾專屬人類的複雜任務
，還將助力彌合人與技術之間的鴻溝 —— 將複雜工具與數據轉化為易於理解的洞見
，賦予其新的應用場景。尤其是大型語言模型（LLMs）
，zaiweifeijiegouhuashujufuyujiegouhuaxingtaifangmianjubeiduteyoushi。jiangrengongzhinengyingyongyuchanpinshejiyuzhizaoquanliuchengdehailiangshujujizhishang，bujinnengjiasuxianyouliucheng，hainengweichangqicunzaidexingyenantitansuoxindejiejuefangan。

人工智能：決策支持係統的核心動力

xianeryijian，kuaisuqiechixudizuochuzhengquejuece，shiquebaorenhexitongpingwenyunxingdeguanjian。raner，xiandailiuchengdefuzaxingbuduantisheng，yaogaoxiaodechuzuiyoujielunbingfeizongnengyifanfengshun。shujushijueceguochengdehexin，danjibianshilingyuzhuanjia，jiangyuanshixinxizhuanhuaweikeluodidedongjian，wangwangyexuhaofeidaliangshijian，qieguochengbingfeiyimuleran。

人工智能正是應對這些挑戰的有力工具。憑借篩選與處理海量數據的能力，人工智能能精準提煉關鍵信息，若進一步用“問題如何解決、流程如何推進
、設計如何選型”的專家知識對這些模型進行訓練，人工智能工具將升級為決策支持係統：它能優化並加速至關重要的決策過程，成為企業運營的核心助力。

（圖片來源：Gorodenkoff / stock.adobe.com）

依托人工智能的決策支持係統
，是彌合人機能力鴻溝的重要一步。它構建了一種理想場景：zhongyaojuecejinengyihailiangkeyongxinxiweizhicheng，younengronghezhuanjiadejingyanyupipanxingsiwei。chuleweizhuanjiatigongzhichi
，rengongzhinengjuecezhichixitonghainengrangxinyonghuyufeizhuanyerenshishouyi —— 他們可借助模型中蘊含的累積知識與專業經驗
，大幅縮短學習曲線，同時獲取此前難以接觸到的深度洞見。

人工智能：推動硬件領域邁入 DevOps 時代

無論是產品設計還是生產流程設計，要實現最優方案都需經曆漫長過程 —— 通過反複修改
、測試與優化，才能達成最佳結果。理想情況下，這種優化與創新應貫穿產品或流程的全生命周期：從概念誕生到最終退役

，持續推動改進。在軟件開發領域，這一目標早已通過 DevOps（開發與運維一體化）模式實現；然而在硬件領域，受時間、預算或技術條件限製，若沿用傳統方法，要實現同等水平的快速、持續改進，在實踐中幾乎難以落地。

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，jiangrengongzhinengyushuziluanshengjiehe，weishixianzheyigaoyuanmubiaotigonglekexinglujing。tongguochuantongshejiguochengzhongshengchengdefangzhenshujuxunlianchuderengongzhinengjiangjiemoxing（ROMs），能在幾秒內精準複現零部件或係統在不同工況下的運行狀態 —— 而er這zhe一yi過guo程cheng若ruo用yong傳chuan統tong方fang法fa
，往wang往wang需xu要yao數shu小xiao時shi甚shen至zhi數shu天tian。將jiang該gai技ji術shu部bu署shu於yu全quan麵mian數shu字zi孿luan生sheng中zhong，企qi業ye便bian可ke在zai高gao度du貼tie合he現xian實shi的de數shu字zi環huan境jing裏li
，以yi最zui快kuai速su度du測ce試shi各ge類lei設she計ji變bian更geng。

降階模型（ROMs）解決了硬件領域快速創新的核心難題之一：測(ce)試(shi)與(yu)驗(yan)證(zheng)過(guo)程(cheng)耗(hao)時(shi)且(qie)成(cheng)本(ben)高(gao)昂(ang)。與(yu)在(zai)測(ce)試(shi)環(huan)境(jing)中(zhong)運(yun)行(xing)代(dai)碼(ma)變(bian)更(geng)不(bu)同(tong)



，驗(yan)證(zheng)設(she)計(ji)與(yu)流(liu)程(cheng)變(bian)更(geng)至(zhi)少(shao)需(xu)要(yao)複(fu)雜(za)且(qie)昂(ang)貴(gui)的(de)多(duo)物(wu)理(li)場(chang)仿(fang)真(zhen)，通(tong)常(chang)還(hai)需(xu)製(zhi)作(zuo)物(wu)理(li)原(yuan)型(xing)。傳(chuan)統(tong)方(fang)法(fa)的(de)高(gao)成(cheng)本(ben)，使(shi)得(de)小(xiao)規(gui)模(mo)、漸進式的持續改進難以推行；但通過將精準數字孿生與人工智能加速設計
、仿真工具結合，“值得測試的最小改進幅度”門檻大幅降低


，讓持續優化變得切實可行。

要實現“硬件 DevOps”的願景，不能僅依靠人工智能與數字孿生的合力優化流程初始版本，還需在部署後收集反饋並進一步迭代。這意味著整合各類信息源 —— 包括產品用戶
、機器操作員、工業物聯網（IIoT）傳感器及其他海量數據源，將其與數字孿生關聯

，再借助人工智能快速將這些信息融入係統，打造更優、更智能的解決方案。

盡管達到這種持續優化的水平仍需時日，但數字孿生與人工智能加速設計、仿真技術的基礎已在當下逐步構建。這些技術已顯著提升了產品與係統的設計及驗證速度：它們不僅能助力更快打造更智能的產品，還能提升可持續性 —— 更快、更經濟的仿真不僅讓“找到最優可持續設計”變得更容易，還能減少對物理原型的需求，降低資源消耗。

人工智能：彌合人與技術的鴻溝

在設計與製造領域
，人工智能能通過多種方式加速流程
，但它的優勢並非僅在於速度。隨著生成式人工智能的最新發展
，它還將重塑人、技術與信息之間的交互模式。工業數據規模龐大
，管理這些數據的工具也高度複雜 —— 這導致新用戶培訓周期長，即便對資深用戶而言，簡單任務也可能耗時良久。

（圖片來源：西門子）

通過將人工智能解決方案（如 Siemens Industrial Copilot）與設計
、生產各環節的工具及數據打通，不同技能水平的用戶均可獲取所需資源：無論是生產數據洞見
，還是使用複雜工具的專家知識，所有操作均通過簡潔的自然語言交互界麵完成。

讓信息（無論是統計數據還是專家知識）變得易於獲取，是打破當前各領域間“數據孤島”的關鍵一步 —— 而這反過來又能為產品設計與製造提供更具整體性的思路。

隨(sui)著(zhe)技(ji)術(shu)複(fu)雜(za)度(du)不(bu)斷(duan)提(ti)升(sheng)，手(shou)動(dong)處(chu)理(li)每(mei)一(yi)個(ge)細(xi)節(jie)或(huo)每(mei)一(yi)個(ge)數(shu)據(ju)點(dian)將(jiang)變(bian)得(de)愈(yu)發(fa)不(bu)現(xian)實(shi)。此(ci)時(shi)，基(ji)於(yu)真(zhen)實(shi)數(shu)據(ju)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)係(xi)統(tong)可(ke)接(jie)管(guan)核(he)心(xin)工(gong)作(zuo)：例如分析海量生產數據集，或補全仿真所需的全部細節。而人類操作員則能專注於唯有自身可勝任的任務，如創意構想、創新突破與方案優化。

毫不誇張地說
，人工智能將成為全行業的下一次重大飛躍 —— 它將重塑人類工作方式、產品設計流程與工廠運營模式。但人工智能並不意味著“完全自主的未來”，而是“人機協同的新平衡”：它以一種充分發揮雙方優勢的方式將人與技術結合，最終實現“1+1>2”的效果，達成單靠人或技術都無法實現的目標。