下一代设计，AI会取代工程师吗？

欢迎收看新一期“下一代设计”播客精彩回顾，本期聚焦“AI赋能的CAD技术：西门子NX如何重塑设计效能”。主持人Greg Arnot与西门子两位技术专家Shirish More（NX架构、AI和PLM SaaS转型高级技术产品经理）及Scott Felber （NX客户成功营销团队高级技术产品经理）展开深入对话，共同拆解CAD领域的智能革命。Shirish和Scott讨论了AI在机械设计领域的应用进展，从基础重复性任务的自动化处理，到生成式设计、实时仿真等前沿技术的深度融合。探索西门子如何利用人工智能和大语言模型，提升用户互动体验，并在 NX 套件中提供创新解决方案，帮助设计师更高效地工作，快速将产品推向市场。

了解西门子如何在实施AI的同时确保数据安全，以及他们的策略如何帮助企业在保护知识产权的前提下，充分发挥 AI 的潜力。同时，探索个性化功能在 CAD 软件 中的深远影响，以及AI如何在 NX CAD 中打造更加直观、更人性化的设计环境。

人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间有什么区别？ Shirish对这三个紧密相关但层级不同的概念之间做了如下差异描述：

1人工智能（AI）：指机器被设计成能够像人类一样思考、学习和解决问题的总体概念，属于涵盖性最广的核心范畴

2机器学习（ML）：人工智能的一个分支，系统通过分析数据自主做出决策或预测，无需针对每个任务进行专门编程

3深度学习（DL）：基于多层神经网络结构的人工智能进阶技术，通过模拟人脑神经元的层级连接来识别复杂数据模式并自主决策

Shirish表示，从西门子的角度来看，我们将AI赋能的工具和功能集成到软件中，通过自动化任务、做出更明智的决策和提供预测性见解，帮助人类实现更多成就。

关于在使用西门子AI工具时，如何确保数据和知识产权的有效保护？

Shirish指出，西门子正在采取多层次方法来保护用户的知识产权，包括确保AI模型在安全环境中进行训练、对数据交换进行加密、实施严格的访问控制并建立审计跟踪机制。此外，借助NX软件中AI组件，用户可以在本地利用自有知识产权训练机器学习模型。

Scott补充说，借助Teamcenter的访问控制功能可提供额外防护层。这意味着不仅能保护数据和知识产权免受外部威胁，即使在企业内部也能够实现细粒度安全管控。

西门子如何将AI深度集成到NX CAD，以提升生产力和优化用户体验?

西门子率先将自适应UI/指令预测功能引入CAD软件，如今我们持续通过增加更多人工智能与机器学习功能推动NX系统发展。Shirish表示：“AI将与NX的新功能深度整合——从对象选择到智能建议推荐。我们期待AI将打造出高度个性化的设计环境。”他阐释道，软件将主动适应用户个性化需求，AI辅助将如呼吸般自然，在后台无声运作——用户甚至不会察觉到AI的存在，只会感受设计效率的显著提升。

Shirish和Scott还探讨了当前CAD领域中AI的应用趋势。凭借机械工程专业背景，他们也表达了对于AI赋能产品设计流程的期待：通过消除冗余操作——减少重复性任务的点击次数与时间消耗，从而将更多时间投入创新环节。这一理念正是NX软件增加AI功能的驱动力，旨在缩短产品开发周期、提升产品质量，并使设计流程更加符合直觉化操作。

Scott和Shirish希望，随着人工智能在CAD领域的逐步发展，AI能够基于设计情境提供智能建议，实时验证并指导设计。他们预见未来产品工程将全面由AI驱动。基于此理念，Shirish提到我们正在开发NX中的生成式AI技术，能够根据特定约束条件和需求自动生成设计或替代方案。此外，我们正探索整合大语言模型（LLMs），以增强用户交互体验——使工程师能够通过自然语言提问、获取帮助，并对设计进行调整和优化。

AI会取代工程师工作吗？

Shirish强调，AI的引入并非旨在取代工程师和设计师，而是作为增效工具赋能其工作，从而让他们减少在重复性、耗时性任务上的投入，将更多精力聚焦于产品开发及更具有创新性与复杂性的工作。Shirish指出："尽管AI能够辅助生成设计方案或自动化某些流程，但其缺乏对设计意图的情境化理解。设计方向的主导权、价值判断与深层逻辑的把握，始终是人类不可替代的核心能力。" 因此在NX软件中，用户仍需对AI提出的修改建议进行人工预览与审核，确保数据处理的精准性，体现"人主控、AI协同"的智能化设计理念。

Scott补充道，从宏观层面来看，企业正普遍致力于提升员工的生产力。通过NX软件集成的人工智能功能，我们的目标是帮助工程师在人力资源不变的条件下完成更多任务，或缩短工作时间——从而助力企业实现这一目标。他强调，AI技术的价值在于放大人类能力，而非替代人力，最终实现"人机协同下的效率革命"。

未来CAD软件的核心趋势：AI生成式设计与自然语言交互的深度融合

主持人Greg向Scott和Shirish进一步询问了这期节目早些时候提到的生成式设计话题。Scott解释道, 生成式设计的核心在于人机协同——设计师只需输入设计需求和约束条件，智能系统就能自动生成多种创新设计方案。Shirish表示，生成式设计的革命性在于，它能突破人类思维的局限，在既定参数下探索出意想不到的优化方案，最终实现更轻量化、更具有成本优势的创新设计。他认为未来生成式设计将在可持续性设计中发挥重要作用，比如设计者可以直接提出"请生成一个符合可持续性评分标准的最佳解决方案？"这样的需求指令，为绿色设计开辟了新思路。

Greg进一步问道：在你们看来，产品设计领域是否即将迎来自然语言交互的更新？

Shirish 和 Scott一致认为这完全可能。Scott解释道：这不仅是可能，更是必然的发展趋势。事实上，我们NX软件团队多年来一直在推进这项技术的研发。他还举例说明，很快，设计师只需说一句“把所有凸台直径调整为30毫米”，系统就能自动完成修改。目前NX已具备语音指令交互功能，设计师可以通过自然对话来操控软件完成设计工作。

Shirish补充道，通过大语言模型（LLM）的集成，用户将能够以自然对话的方式与软件进行交互。例如， "高亮显示装配体中10个最重的部件"这类变革性的功能突破，目前需要多步操作才能实现，而未来借助AI技术，用户只需与软件对话即可直接收获结果。

NX_CAD中的AI功能及其未来发展方向

Shirish强调，目前我们通过AI技术支持四大核心工作流：个性化定制、预测分析、智能人机交互以及AI服务（客户可使用自有数据训练AI模型）。这些NX平台中的功能模块，即可通过NX解决方案作为核心模块获取，也可通过NX基于价值的增值许可方案以附加模块形式选用。

在“个性化”工作流中，Shirish特别提到了NX命令预测（自适应UI）模块。该模块通过追踪用户使用NX的方式及使用场景，动态调整用户界面以实现个性化，从而帮助设计师提高设计效率。Scott补充道，利用AI实现个性化具有重要意义——企业可基于自身知识产权（IP）与设计工作流程整合，训练NX系统使其与这些流程保持一致。这对于新入职或资历较浅的工程师快速理解设计流程大有裨益。此外，系统还支持在必要时重新训练以适应变化。

在预测与智能人机交互方面，Shirish列举了NX选择预测、NX相似面选择等功能示例，这些功能可帮助用户高效处理大型装配体。他补充说，我们甚至能够根据用户使用NX的历史数据或其过往的设计偏好，实现材料的智能预测功能。

NX中AI的未来充满期待，我们将致力于将AI更深层次地融入设计流程，使NX系统更加智能化并精准响应用户需求。我们将持续拓展生成式AI功能、增强实时仿真能力、优化人机交互体验（包括对话式界面等创新功能），敬请期待后续更新。

在本期节目中，Shirish 不仅探讨了 NX 中的人工智能功能，还详细说明了我们提供人工智能服务的两种方式。

NX 模具部件设计，如何利用AI技术提升设计效率与质量？

在了解了 NX中其他几项 AI赋能功能后，Greg特别提到另一个模块 —— NX 模具部件设计（NX Molded Part Designer），并询问它如何应用人工智能技术。

使用 NX Molded Part Designer（NX 注塑零件设计模块）的核心是减少设计迭代次数，并从设计初期就确保部件具备可制造性。该模块将设计、仿真和制造各个环节紧密融合，借助AI实现智能辅助决策，从而加速设计流程，提供效率，助力设计人员更快完成从概念到可制造产品的转换。

NX 模具部件设计（NX Molded Part Designer） 的核心优势在于其集体智能驱动机制。系统通过分析用户在软件中的实际操作，学习他们以往在模具部件设计中的行为模式。在积累了丰富的用户行为数据与最佳实践之后，NX 采用机器学习模型为设计过程提供智能建议，覆盖从初始建模到设计验证的全过程。例如，系统可自动预测拔模角、进行快速验证检查，并在设计不符合验证要求时提出修改建议。这只是 NX 中由 AI 技术驱动的众多模块之一，充分体现了AI在提升产品开发效率与设计质量中的深度融合与应用。

在本期节目的结尾，Greg、Scott 和 Shirish 共同探讨了AI如何塑造未来设计趋势的看法，以及 SaaS 模式 对 AI 能力演进的推动作用。