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），在zai為wei非fei結jie構gou化hua數shu據ju賦fu予yu結jie構gou化hua形xing態tai方fang麵mian具ju備bei獨du特te優you勢shi。將jiang人ren工gong智zhi能neng應ying用yong於yu產chan品pin設she計ji與yu製zhi造zao全quan流liu程cheng的de海hai量liang數shu據ju集ji之zhi上shang，不bu僅jin能neng加jia速su現xian有you流liu程cheng
，還hai能neng為wei長chang期qi存cun在zai的de行xing業ye難nan題ti探tan索suo新xin的de解jie決jue方fang案an。

人工智能：決策支持係統的核心動力

顯(xian)而(er)易(yi)見(jian)，快(kuai)速(su)且(qie)持(chi)續(xu)地(di)做(zuo)出(chu)正(zheng)確(que)決(jue)策(ce)
，是(shi)確(que)保(bao)任(ren)何(he)係(xi)統(tong)平(ping)穩(wen)運(yun)行(xing)的(de)關(guan)鍵(jian)。然(ran)而(er)
，現(xian)代(dai)流(liu)程(cheng)的(de)複(fu)雜(za)性(xing)不(bu)斷(duan)提(ti)升(sheng)，要(yao)高(gao)效(xiao)得(de)出(chu)最(zui)優(you)結(jie)論(lun)並(bing)非(fei)總(zong)能(neng)一(yi)帆(fan)風(feng)順(shun)。數(shu)據(ju)是(shi)決(jue)策(ce)過(guo)程(cheng)的(de)核(he)心(xin)
，但(dan)即(ji)便(bian)是(shi)領(ling)域(yu)專(zhuan)家(jia)，將(jiang)原(yuan)始(shi)信(xin)息(xi)轉(zhuan)化(hua)為(wei)可(ke)落(luo)地(di)的(de)洞(dong)見(jian)
，往(wang)往(wang)也(ye)需(xu)耗(hao)費(fei)大(da)量(liang)時(shi)間(jian)，且(qie)過(guo)程(cheng)並(bing)非(fei)一(yi)目(mu)了(le)然(ran)。

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：重(zhong)要(yao)決(jue)策(ce)既(ji)能(neng)以(yi)海(hai)量(liang)可(ke)用(yong)信(xin)息(xi)為(wei)支(zhi)撐(cheng)，又(you)能(neng)融(rong)合(he)專(zhuan)家(jia)的(de)經(jing)驗(yan)與(yu)批(pi)判(pan)性(xing)思(si)維(wei)。除(chu)了(le)為(wei)專(zhuan)家(jia)提(ti)供(gong)支(zhi)持(chi)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)決(jue)策(ce)支(zhi)持(chi)係(xi)統(tong)還(hai)能(neng)讓(rang)新(xin)用(yong)戶(hu)與(yu)非(fei)專(zhuan)業(ye)人(ren)士(shi)受(shou)益(yi) —— 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。

buguo
，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 —— erzheyiguochengruoyongchuantongfangfa
，wangwangxuyaoshuxiaoshishenzhishutian。jianggaijishubushuyuquanmianshuziluanshengzhong
，qiyebiankezaigaodutiehexianshideshuzihuanjingli，yizuikuaisuduceshigeleishejibiangeng。

降階模型（ROMs）解決了硬件領域快速創新的核心難題之一：ceshiyuyanzhengguochenghaoshiqiechengbengaoang。yuzaiceshihuanjingzhongyunxingdaimabiangengbutong，yanzhengshejiyuliuchengbiangengzhishaoxuyaofuzaqieangguideduowulichangfangzhen，tongchanghaixuzhizuowuliyuanxing。chuantongfangfadegaochengben
，shidexiaoguimo、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。