人工智能在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用研究

摘要：隨著人工智能的日益發(fā)展，新興產(chǎn)業(yè)和模式日益增加，人們對工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域中引領(lǐng)新科技、塑造新生活的需求日益凸顯。為響應(yīng)堅持實施國家創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，以人工智能為技術(shù)要素，研究如何提升工業(yè)設(shè)計的核心創(chuàng)新力和前端競爭力，成為我國轉(zhuǎn)型發(fā)展歷程中的關(guān)鍵。因此，立足人工智能和工業(yè)設(shè)計的概念，分析人工智能的相關(guān)技術(shù)即機器視覺、機器人技術(shù)、生物識別技術(shù)在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用思路及實例，并對工業(yè)設(shè)計的未來發(fā)展方向進行探究，以期為人工智能如何應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計提供借鑒與參考。

關(guān)鍵詞：人工智能;工業(yè)設(shè)計;應(yīng)用研究

中圖分類號：TP18 收稿日期：2022-07-20

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.09.022

1 人工智能與工業(yè)設(shè)計概述

1.1 人工智能的概念

關(guān)于什么是“人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）”，最早下定義的是尼爾遜教授，他認為人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科，即怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。而美國的溫斯頓教授則認為，人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的工作[1]。雖說法不一，但都折射出人工智能的核心研究思想，即如何運用機器（計算機）來模擬人類某些智能行為。

通俗地說，人工智能是研究使計算機能夠模擬人類具有聽、說、讀、寫、思等多種功能的綜合性強的現(xiàn)代化技術(shù)，能構(gòu)造出實現(xiàn)人類智能的智能計算機或智能系統(tǒng)。目前主流的研究方法有兩種：a.以符號處理為核心的物理符號法;b.以網(wǎng)絡(luò)連接為主的連接機制法。由于人腦結(jié)構(gòu)和機理的復(fù)雜性，僅采用單一的研究方法未能做到對人腦的真正和完全模擬，從目前來看，將上述兩種方法相結(jié)合是當(dāng)前人工智能應(yīng)用的大勢所趨。

1.2 工業(yè)設(shè)計的界定

工業(yè)設(shè)計是以工學(xué)、美學(xué)、經(jīng)濟學(xué)為基礎(chǔ)對工業(yè)產(chǎn)品進行設(shè)計。工業(yè)設(shè)計涉及的范疇很廣，根據(jù)學(xué)科研究側(cè)重點的不同，可以分為廣義和狹義兩種。廣義的理解是指采用現(xiàn)代化手段和切實可行的實施方案進行生產(chǎn)和服務(wù)的設(shè)計過程，主要包括產(chǎn)品設(shè)計、視覺設(shè)計和環(huán)境設(shè)計等;狹義的理解是以產(chǎn)品設(shè)計為主的系統(tǒng)性設(shè)計，核心思想是產(chǎn)品與使用者具有良好的親和性與匹配度[2]。

工業(yè)設(shè)計兼具雙重性、協(xié)調(diào)性與創(chuàng)新性的特點，探索“智能+設(shè)計”的具體應(yīng)用，利用科技優(yōu)勢增加設(shè)計的邊界，是未來工業(yè)設(shè)計的重要使命。

2 人工智能在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用思路

工業(yè)領(lǐng)域樣本量的匱乏導(dǎo)致AI技術(shù)難以快速地在工業(yè)設(shè)計行業(yè)中實現(xiàn)應(yīng)用落地，這是制約工業(yè)領(lǐng)域智能化的關(guān)鍵因素之一。目前工業(yè)領(lǐng)域中AI技術(shù)滲透率較低，AI技術(shù)的應(yīng)用主要集中于產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)，下面分析其具體應(yīng)用思路。

2.1 機器視覺技術(shù)的應(yīng)用

機器視覺是用機器代替人眼來實現(xiàn)實物的檢測、測量和控制。從本質(zhì)上看，機器視覺是一種生物感官模擬器，模擬的是人類眼球的運作狀態(tài)。機器視覺的應(yīng)用過程為：通過圖像攝取產(chǎn)品（包括CMOS和CCD兩種圖像傳感器）抓取目標(biāo)實物的圖像，并將其轉(zhuǎn)換為圖形信號，再將這種信號傳送給專用的處理單元進行數(shù)字化處理，處理系統(tǒng)根據(jù)實物圖像的像素分布、亮度和顏色等信息獲取數(shù)字化信號，這些信號用于圖像處理系統(tǒng)來抽取目標(biāo)的特征，以判斷并控制設(shè)備動作[3]。典型的機器視覺系統(tǒng)工作流程如圖1所示。

在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計中，機器視覺的可視化特點提高了產(chǎn)品的三維設(shè)計模型與實際世界的重合度，有助于加強設(shè)計師的現(xiàn)實視覺感受;而交互性特點使得設(shè)計師能通過機器視覺界面進行信息交流，及時修改設(shè)計模型，協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)品。典型的應(yīng)用如深海探測儀的設(shè)計，深海屬于不適于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境，使用機器視覺技術(shù)幫助設(shè)計師搭建深海的“望遠鏡”，打破具有空間局限性的物理邊界，提供給設(shè)計師以身臨其境的感受進行設(shè)計。

此外，AI技術(shù)的跨學(xué)科合作推動著工業(yè)設(shè)計數(shù)字化發(fā)展的步伐，典型的案例如無人駕駛汽車的設(shè)計，設(shè)計師將運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)、自動控制技術(shù)與機器視覺技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對目標(biāo)對象的自動識別和跟蹤，實時獲取汽車的工作環(huán)境，保持汽車在現(xiàn)實世界和數(shù)字世界的實時連通，以實現(xiàn)無人智能駕駛[4]。

2.2 工業(yè)機器人的應(yīng)用

機器人是具備各種感覺傳感器和效應(yīng)器的仿人電子機械裝置，具有感知、決策和執(zhí)行等人類的基本特征，能夠?qū)λ幁h(huán)境狀態(tài)進行快速反應(yīng)和判斷，同時具有長時間持續(xù)工作、定位精度高、承載能力大、抗壓強的機器特長。早期的機器人技術(shù)難以達到工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的需求，隨著人類加深對技術(shù)智能化的認識，機器人可以模擬人類思維方式來解決工業(yè)設(shè)計中遇到的問題，通過自動發(fā)出類似于人類的各種行為控制指令，在無人工干預(yù)的前提下自動做出并實施正確決策[5]。

與傳統(tǒng)方式相比，使用機器人進行工業(yè)設(shè)計，不僅能夠減少產(chǎn)品設(shè)計的故障率，提升產(chǎn)品質(zhì)量，同時能夠替代設(shè)計師完成惡劣工作環(huán)境的工作任務(wù)。海洋機器人的使用，加快國家開展深海探索的步伐，為設(shè)計師進行產(chǎn)品設(shè)計提供更真實的環(huán)境。陸地移動機器人的研發(fā)，為設(shè)計師遠離危險工作環(huán)境提供了新思路，加速工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)的創(chuàng)新步伐。

2.3 生物識別技術(shù)的應(yīng)用

生物識別技術(shù)是利用生物個體獨有的、身份識別唯一的生理特征（諸如指紋、人臉、虹膜等）和行為特征（諸如聲音、儀態(tài)等），結(jié)合計算機技術(shù)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計學(xué)原理等手段，進行個人身份的鑒定的數(shù)字化識別技術(shù)。該技術(shù)的出現(xiàn)提升了人們對產(chǎn)品功能的要求，方便快捷的操作體驗是工業(yè)設(shè)計的重要前提，利用該技術(shù)可以建立起人機之間的感性認知與交互功能，用戶在進行操作時，只需輕按、眨眼或輕聲說即可完成操作[6]。當(dāng)前，生物識別技術(shù)在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用已顯有成效。據(jù)富士通的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，虹膜識別和指紋識別是當(dāng)前數(shù)碼產(chǎn)品設(shè)計中廣泛使用的識別技術(shù)，加上虹膜識別的唯一性、穩(wěn)定性和活體檢測的特點，虹膜識別具有更高的準(zhǔn)確率和安全等級。隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來，生物識別技術(shù)將會在工業(yè)設(shè)計中有更為廣闊的應(yīng)用前景。

3 人工智能在工業(yè)設(shè)計中的應(yīng)用實例

3.1 仿真設(shè)計的汽車零件

仿真是對實體工業(yè)的一種從模型到數(shù)據(jù)的虛擬過程，傳統(tǒng)的仿真系統(tǒng)需要設(shè)計人員對仿真優(yōu)化算法和仿真建模工具有著深入的掌握，非仿真專業(yè)人員難以優(yōu)化大量運行參數(shù)，此時人工智能技術(shù)的優(yōu)勢得以顯現(xiàn)出來。汽車行業(yè)吉利汽車集團每研發(fā)一輛新車需要經(jīng)過數(shù)百次整車碰撞試驗，耗時多于30 h，當(dāng)采用AI技術(shù)后可將碰撞仿真實驗的時間縮短至10 h，因此，大幅提升新車研發(fā)速度。同時VR虛擬技術(shù)的應(yīng)用，不僅更形象直觀地顯示仿真全過程，而且使計算機與人之間的溝通更人性化，極大地增強仿真系統(tǒng)的尋優(yōu)能力。經(jīng)過仿真設(shè)計出的汽車零部件如圖2所示，其性能更優(yōu)、實用性更強。

3.2 智能算法設(shè)計的動態(tài)表皮

工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計中大多數(shù)需要進行機構(gòu)設(shè)計，理想的機構(gòu)設(shè)計方式是動態(tài)的過程。然而采用傳統(tǒng)的CAD繪圖設(shè)計的方式實現(xiàn)連桿曲線動態(tài)設(shè)計比較困難，需要大量的繪圖工作以及極強的繪圖軟件掌握能力。在此背景下，汽車行業(yè)寶馬公司采用“智能+設(shè)計”的設(shè)計思路，在其BMW VISION NEXT 100概念車中采用按照規(guī)則編寫的智能設(shè)計算法開發(fā)出汽車動態(tài)功能性外表皮，輕松實現(xiàn)動態(tài)設(shè)計。該算法可以從Parameter、Angle、曲柄、連桿、機架、搖桿等方面對連桿曲線進行設(shè)計，例如調(diào)整Angle的參數(shù)，設(shè)計界面會動態(tài)的變化，如圖3所示。

4 人工智能在工業(yè)設(shè)計中的未來趨勢

4.1 更加注重人機交互

人機交互（Human-Computer Interaction或Human-Machine Interaction，簡稱HCI）是研究計算機系統(tǒng)與用戶之間的交互關(guān)系的學(xué)科。自從20世紀(jì)50年代末，有關(guān)人機交互的概念就已被提出，其發(fā)展階段從早期的手工作業(yè)階段發(fā)展到如今的多通道、多媒體的智能人機交互階段，已經(jīng)擁有顯著的成就，其中就包括以智能手機為代表的微型化計算機和以虛擬現(xiàn)實為代表的擬人化計算機系統(tǒng)。盡管已有如此成績，人機交互設(shè)計仍面臨極大的發(fā)展瓶頸，圖形用戶界面技術(shù)將是未來的發(fā)展趨勢。

近年來，人機交互技術(shù)領(lǐng)域不斷出現(xiàn)多項新興技術(shù)，其在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴大，例如動作識別技術(shù)應(yīng)用于可穿戴式計算機、沉浸式游戲等產(chǎn)品設(shè)計，觸覺交互技術(shù)應(yīng)用于遙控機器人及遠程醫(yī)療等工業(yè)領(lǐng)域，腦電波人機界面技術(shù)應(yīng)用于開發(fā)“意念輪椅”等機械產(chǎn)品。不容忽視的是，新興技術(shù)的研究開發(fā)是機遇更是挑戰(zhàn)，基于視覺的手勢識別技術(shù)受到各方科技企業(yè)和工業(yè)行業(yè)的青睞，但研發(fā)出的產(chǎn)品多具有識別率低和實時性差的缺點，需要研究各種識別算法突破技術(shù)缺陷。另外，將人機交互設(shè)計與云計算、圖像識別技術(shù)等相互融合也是未來需要繼續(xù)探索的方向。

4.2 研發(fā)小樣本學(xué)習(xí)算法

上文提到，工業(yè)領(lǐng)域樣本量過少是AI技術(shù)應(yīng)用的痛點，工業(yè)設(shè)計中很難利用深度學(xué)習(xí)算法，而小樣本學(xué)習(xí)算法因其樣本量要求低的特點成為工業(yè)領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的核心。小樣本學(xué)習(xí)算法使用預(yù)歸類樣本實現(xiàn)了對算法學(xué)習(xí)的簡化，對樣本量的依賴大大減少，在處理小類別任務(wù)時具有較好的表現(xiàn)。因此，研發(fā)小樣本學(xué)習(xí)算法成為促進人工智能技術(shù)和工業(yè)設(shè)計相互滲透合作的關(guān)鍵。

5 結(jié)語

基于信息化發(fā)展的時代背景，我國工業(yè)設(shè)計產(chǎn)業(yè)將更趨向智能化、數(shù)字化、虛擬化的方向發(fā)展。根據(jù)中國科教戰(zhàn)略研究院發(fā)布的信息可知，以模式識別為特點的人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展已較為成熟，大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法已取得成就，但對于某些綜合性強的復(fù)雜性任務(wù)，例如需要專家知識、邏輯推理以及領(lǐng)域遷移的任務(wù)，人工智能技術(shù)的能力還遠遠不足。人工智能技術(shù)支持下的工業(yè)設(shè)計產(chǎn)業(yè)具體構(gòu)建中的數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)構(gòu)架、關(guān)鍵技術(shù)等方面需要進一步在實踐中探索，從而更好地實現(xiàn)工業(yè)設(shè)計為用戶服務(wù)的理念與宗旨。

參考文獻：

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作者簡介：

張玉函，女，1989年生，助教，研究方向為教育教學(xué)。