完全用 AIGC 来「干活」还是不太行，但确实具有启发性。

作者 | 美漪编辑 | 靖宇

今年，也就是 2023 年，很可能会被人们记住，成为生成式 AI 的「元年。」

以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型，拉开了迈向 AGI 通用人工智能的序幕，AI 成为了全球经济增长的重要驱动力，对各类产业的智能化注入全新的「动力」。

据 ABI Research 预测，到 2033 年，生成式 AI 将为全球制造业务增收 105 亿美元。

事实上，不用等到 10 年之后，现在就已经有从业者在使用 AIGC，来帮助自己完成工业设计，甚至是制造问题。

例如，现在就有国外工业设计师 DIDEM GÜRDÜR，使用 AI 工具，帮助自己设计了一台「水母机器人」；而跑车公司阿斯顿·马丁，乃至于 NASA，也借助 AI，制作出了相应的产品。

他们是如何用 AIGC 造出这些东西的？人工智能离彻底取代工程师和设计师还有多久？

生成式 AI 是如何「助力」机器人制造的呢？工程设计师 DIDEM GÜRDÜR 的「AI 尝试」就是一个很好的例子。

去年，GÜRDÜR 计划在实验室制造这样一个「水母机器人」，设想它可以从海洋中收集微塑料，并成为海洋生态系统的一部分。

GÜRDÜR 的小组负责开发机器人的「网络物理系统」应用广泛，包括智能家居和自动驾驶汽车，它们依赖于物理和计算组件的集成，组件之间通常有反馈回路。

按照惯例，研究人员通常通过「迭代过程（iterative process）」来设计「网络物理系统」，包括头脑风暴、草图绘制、计算机建模、模拟、原型构建和测试等。

这是一个「耗时」的过程，需要设计师和工程师通力合作，发挥创造性思维。同时，通过广泛的测试，改进系统的物理特性和控制系统。

于是，GÜRDÜR 开始尝试生成式 AI 工具 Midjourney 和 Stable Diffusion 的组合，寻求「灵感」，试图实现更高效的迭代周期。

最初的「尝试」并不成功，因为她选择的关键词不够「具体」，也没有提供任何关于风格、背景或详细要求的信息。

比如，在 GÜRDÜR 早期尝试生成水母机器人图像 1 时，她使用了这一提示：水下、自力更生、迷你机器人、珊瑚礁、生态系统、超现实。

通过改进提示，她得到了更好的结果。

对于图片 2，她使用了以下提示：水母机器人、塑料、白色背景；对于图片 3，她使用了以下提示：未来派水母机器人、高细节、生活在水下、自给自足、速度快、受大自然启发。

Aston Martin 使用 AI 为其 DBR22 概念车设计零部件｜Aston Martin 官网

此外，AI 辅助工业设计的其他例子，还可以在 NASA 的太空硬件中找到，包括行星仪器、太空望远镜和火星取样返回任务等。

NASA 工程师 Ryan McClelland 也公开表示，AI 生成的新设计可能看起来有些异类和怪异，但它们能承受更高的结构载荷，重量却比传统组件更轻。此外，与传统组件相比，它们所需的设计时间很短。

McClelland 更是将这些 AI 新设计称为「进化结构」，其实就是指 AI 软件如何通过设计突变进行迭代，并汇聚到高性能的设计上。

NASA研究工程师 Ryan McClelland 将这些使用商业AI软件设计的 3D 打印部件称为「进化结构」| NASA

不可否认的是，在进行足够的探索之前，就开始实施是极具诱惑力的，而且，即使是天马行空或不切实际的 AI 生成概念，也能作为粗糙的「原型」为早期阶段的工程设计带来益处。

对此，设计公司 IDEO 的首席执行官 Tim Brown 表示，「这种原型既让我们慢下来，又让我们快起来。通过花时间对我们的想法进行原型设计，我们可以避免代价高昂的错误，例如过早地变得过于复杂，以及长期坚持一个薄弱的想法。」

这些前沿设计师和工程师的实践证明，至少目前 AI 并不能完全取代人们的工作，但它无疑为创意类人群提供了一个绝佳的创作工具，让设计师能更高效地「脑暴」，加快工作进程。

问题来了，看了这篇稿子的你们，想用 AI 设计一个什么出来？

现在它们正被用于越来越复杂的任务中，超出了最初的设想。在工业设计领域，通过利用 AI 的力量，工程师可以开始以不同的方式思考，更清楚地看到各种联系，考虑未来的影响，并设计出创新和可持续的解决方案，从而改善世界各地人们的生活。