人工智能对未来工业设计的影响
摘 要：人工智能技术与工业设计相结合，设计者的思维与能力将会得到极大的提升，创造出来更有想象力的产品与设计，会极大的推动社会的进步与发展，对科技化，智能化的社会起到很大的作用。
关键词：人工智能 未来工业设计
一、工业设计与人工智能
工业设计是什么，工业设计就是以工业产品为主要设计目标，运用科研成果和社会、国家、金融、知识、结构学等知识，对产品的功能、构造、形状及外观等方面进行一体化设计改进的集成性创新创造活动。人工智能的目的是认知智能的真正含义，并且制造出一种全新的可以用和人类智慧类似的方法做出回应的智能机器，这个领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。从人工智能被创造以来，理论和技术慢慢成熟，涉及使用的范围也不断扩大，人工智能将来带来的科技创新产品，将会是人类智慧的结晶。人工智能与工业设计结合就是利用电脑計算机的编程，把设计方向、灵感、个性、颜色、人机工程学、构造、创新点等全部聚集整合到一起，最后变成一个完整的设计思路和产品。
二、人工智能与工业设计结合的尝试
人工智能模拟了人们的想法和思考过程，并且对工业设计产品和其他的艺术设计创造进行了思维的创新和创造，到现在为止已经获得了很大的进展。这使人工智能程序进入了一个崭新的领域，随着智能化概念设计软件的创造与完善。在未来，我们设计师的目光也要随着进程不断的放远，使工业设计真正与科技和智能相结合。
三、人工智能对工业设计未来发展起到的作用
人工智能将会在不远的将来显示出和工业设计相关的某些特别才能，这是有很大可能性的。在未来的某一天里，设计师们可以通过键入自己的想法和思维要求，再通过类比与比较设定中的某些大师级的作品或者其他一些具有自己平时风格的作品，通过人工智能的程序与系统将指令转变为一些设计草图和初步效果图。进而进行更加完善的创作，人工智能可以提供更多方向与思维的方案，供设计师选择，设计师可以通过自己的想法与改进完善产品。这并不是意味着人工智能机器的参与创造可以完全取代设计师的作用，从思维的发散与大数据对比借鉴的方面，人工智能的处理速度可以帮助激发工业设计师的灵感，并且开拓设设计思路。
四、人工智能的能力
现阶段的人工智能已经可以初步完成一些简单的创造，比如写诗，作画，谱曲，这些十分具有创造性能力的行为，证明人工智能在将来的发展中确实可以极大程度上的完成设计工作。一个由Kurzweil团队开发和编写的一个叫做RayKurzweil的自动化人工智能程序。这个程序可以通过它所读过得诗词歌句的语言，模拟出新的思维，它可以创作出来一个文字模版，用来仿照作者的语言风格、韵律模式和诗歌结构。还有类似的谱曲人工智能，画画人工智能等等，直都足以证明人工智能的发展肯定会越加贴近人类思维模式。
五、工业智能发展的五个阶段
在实现工业智能的过程中，需要经历五个阶段。第一个阶段是过去大家一直在做的，即TPS全员生产系统的标准化，提升整体的生产文化的管理。第二个阶段是精益化和数字化。第三个阶段，在我们知道了当前状况的时候，如果能够通过预测性的手段，或者通过数据驱动建模的分析方式，寻找到问题产生的隐性原因，这就是将隐性问题显性化的阶段。第四个阶段，当知道设备出现问题的原因时，可以通过结合具体场景，预测对设备的运营或决策会产生什么后果，来实现以预测性为基础的有效性运营和决策优化。第五个阶段，在以上基础上，把感知、分析、优化和执行连接起来，实现在赛博空间管理整个实体空间中所有设备的系统，形成了赛博空间与实体空间的镜像，最终实现CPS的工业智能系统。用GE倡导的工业互联网概念再来描绘一下未来工业智能的技术图景，包含了很多的技术，数据输出后，运用基于机器的算法（machine-basedalgorithms），如嵌入式智能和边缘计算技术以及在云端的智能分析、数据可视化等，运用数据产生最优化的决策，传递到不同的组织，最终反馈到设备当中进行执行。这既包括IT与OT之间的相结合，又包括很多的云计算、边缘计算等最新的信息技术，甚至包括像大数据分析，人工智能建模等最新的技术研究方向。
六、工业智能化转型的三个路径
那么对于目前的工业企业而言，如何运用工业智能技术和大数据来实现转型？可以运用这个模型分成三条路径。转型的第一条路径是避免不可见的问题。从数据的角度，将问题产生的过程用数据分析、建模来了解发生的原因。并在上述基础上，通过预测性方式进一步改善，来避免可见问题的发生。第二条路径是把不可见问题变得可见。不可见的问题是指设备衰退或者生产过程中会出现残次品，设备背后的关联性和关系性模型存在的问题是不可见的，从数据的角度能够挖掘到关联性，把不可见问题变得可见，更加高效地解决问题，会用到PHM、机器学习还有知识挖掘等核心技术。第三个路径是建立知识的模型，把相关性挖掘出来后，变成知识进行沉淀。沉淀后在赛博空间建立对称管理，通过实体空间中所有装备镜像的模型，实时产生所需的最优决策，用到的核心方法是建模技术（TwinModel）、信息物理系统（CPS）等。
参考文献：
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