AI 技术在计算机辅助工业设计中的应用研究

引言

如今，人工智能正以前所未有的广度与深度融入工业设计各个环节。2024 年初，IDC 发布预测称，至2027年，全球人工智能相关投资预计将攀升至 236 亿美元； 同年八月，我国工信部推动开展了人工智能助力新型工业化示范案例的征集，进一步拓宽 设计 的应用前景。从《中国制造 2025》到“互联网+”推进政策，多项国家战略均明确将人工智能视为 变 驱 ，突出其在推动智能制造与结构优化中的关键作用。在此趋势下，本文将从实际场景出发，系统分析人工智 业设计中的多样化应用，助力该领域实现数字化转变与创新突破。

一、AI 与工业设计的相关概述

（一）概念界定

人工智能是一门探索如何构建能够模拟、延展乃至增强人类智能的理论体系、技术路径与工程系统的新兴学科。该领域依托机器学习、深度学习、自然语言理解与图像识别等方法，推动机器系统通过数据驱动实现自我改进与认知提升，逐步具备执行高复杂度认知任务的能力。工业设计是以用户为核心，融合科学思维、工程技术及美学创造力，以实现人的需求与体验提升为宗旨的跨学科实践。其范畴包括实体产品、环境系统与人机交互等多维设计活动，核心目标是通过设计创新优化产品的实用性能、感知品质与使用体验[1]。人工智能与工业设计的融合，代表了技术前沿与创造性实践之间一次深刻的跨界协同。借助人工智能，工业设计在方法论与实现路径上获得了新的可能性；与此同时，工业设计所构建的复杂、真实且多元的应用环境，也为人工智能的技术迭代与实效验证提供了重要支撑。

（二）发展历史

虽然人工智能和工业设计是两个独立学科，但是在演进过程中却相互交织，共同经历了从思想萌芽到广泛应用的深刻历程。自1943 年美国神经科学家McCulloch 与逻辑学家Pitts 提出首个神经元数学模型起，人工智能便逐步走上了一条充满挑战的发展道路。与此同时，工业设计自十八世纪后期也开始从传统手工艺向现代化、规模化设计范式演进。至二十世纪中后期，两者开始显现出交叉融合的趋势。特别是近几十年来，随着大数据与机器学习等技术的突破，人工智能在工业设计中的应用不断深化。相关数据显示，自2010 年起，全球人工智能与工业设计交叉领域的专利年增长率持续超过20%。人工智能的引入，不仅显著提升了工业设计的效率与精确度，更拓展了创意生成的空间。例如，借助机器学习对用户行为数据进行挖掘，可准确洞察消费动向，为设计创新提供依据；计算机视觉的运用，则使产品外观与结构的设计优化过程更为直观和高效。

二、AI 技术在计算机辅助工业设计中的应用措

（一）计算机视觉在工业设计中的应用措施

计算机视觉是一门借助机器系统模拟人类视觉感知功能，用以识别目标、测量数据并实施自动控制的技术。其核心机制在于通过仿生传感装置重现人眼的成像与认知过程。在具体实施中，该系统通常借助CMOS 或CCD 图像传感器捕捉物体的光学信息，将其转化为数字图像信号；视觉处理算法随后对图像进行解析与数字化重建，提取包括轮廓、纹理、明暗和色域在内的多维度特征，并依据这些信息对目标的状态做出判别与响应。在工业设计领域，计算机视觉的应用显著提升了设计过程的可视化与交互能力。该技术能够将数字模型与物理实体进行实时叠加显示，或依托真实场景构建沉浸式虚拟环境，使设计师能够在融合现实与虚拟的原型空间中开展创作[2]。这种方式不仅增强了设计师对形态、结构与材质的直观感知，也使得设计评审与方案验证更加高效可靠。借助高精度的视觉反馈，设计人员可实时调整三维模型的参数与结构，实现对产品外观与人机关系的动态优化，从而在早期阶段规避潜在缺陷，缩短开发周期。此外，计算机视觉支持多用户协同设计平台的构建。不同岗位的设计师可通过共享视觉界面，对同一模型进行同步操作与评论，推动设计思维跨领域碰撞与集成。这种协作机制不仅有助于打破专业壁垒，也更易激发创新概念的产生。研究表明，视觉化协同环境能够显著降低沟通成本，提高团队响应速度，并加强对产品整体体验的一致性控制。

（二）自然语言处理技术在工业设计中的应用措施

自然语言处理（NLP）是一项使计算机能够理解、解释和生成人类日常语言的技术，构建了人机之间以自然语言为媒介的沟通桥梁。作为人工智能的关键分支，NLP 致力于弥合人类语言表达与计算机符号处理之间的根本差异。自然语言承载着深厚的历史文化背景与情感内涵，其信息密度和表达复杂度远超形式语言。借助自然语言处理系统，计算机能够直接接收和处理用户以日常语言表达的指令或查询，通过语法分析、语义理解和语用推断等一系列算法仿效人类的语言认知行为，最终实现自动化、规模化地处理和响应语言信息。在工业设计实践中，自然语言处理技术主要用于用户情感辨识与个性化需求挖掘。通过分析用户在社交媒体、产品评价和调研文本中表达的观点和情绪，设计师可以识别其潜在偏好与使用痛点，从而更精准地把握消费趋势，推动产品创新与体验优化。例如，借助基于 NLP 的情感分析工具，可以从海量非结构化文本中提取用户对某一类产品的共同期待或批评，为设计迭代提供实证依据。当前，机器翻译是 NLP 中最成熟且普及的应用之一。该技术能够自动将一种语言转换为另一种语言，极大促进了跨国设计团队之间的知识共享与协作。工业设计师可借助这一技术无障碍地获取不同语种地区的市场报告、用户反馈或文化资料，从而更好地实现全球化与本地化相结合的设计策略。

（三）工业机器人与生物识别技术在工业设计中的应用措施

工业机器人是一类高度集成感知、决策与执行能力的仿人化机电系统，其通过搭载多种传感器与效应机构，不仅能够模拟人类的物理行为和部分认知功能，还可对环境进行实时感知与响应。这类系统具备高精度定位、强负载能力与优良的环境适应性，能够胜任高强度、高重复性或高危险性的持续作业任务。在工业设计范畴中，工业机器人被用于构建具备自主决策能力的设计辅助平台。它们可模拟人类的某些思维模式，依据预设逻辑或机器学习算法生成控制指令，并在无人干预的情况下完成设计验证、方案迭代甚至生产反馈等一系列任务[3]。例如，在概念模型测试阶段，机器人可通过实际动作模拟用户使用行为，提前识别潜在的结构或人机问题；而在复杂或极端环境中——如深海、高温或辐射场所——陆地机器人、水下作业系统等可代替设计师进行实地数据采集与原型测试，极大拓展了设计验证的物理边界与安全性，也为创新设计提供了新的实现路径。结语

AI 能够协助设计师更精准、高效地将创意转化为具体方案，甚至在高温、高危等极端条件下替代人工执行产品开发与测试任务，展现出卓越的工作效能与适应性。然而，以目前的技术水平而言，尚无法完全依赖 AI 实现全自动的工业设计。因此，设计师仍需持续深化专业素养、拓展创意思维，主动将人工智能作为辅助工具纳入设计流程，推动“人机协同”走向更深层次的融合与共同进化，最终缔造出更符合未来需求的产品。

参考文献

[1]孙因. 数字化转型下的工业设计职业教育模式创新分析 [J]. 大众文艺, 2025, (11): 102-10

[2]史骏. 人工智能在工业设计中的应用探究 [J]. 中国科技投资, 2025, (01): 53-55.

[3]陈勇强. AI 技术在工业设计中的应用和发展趋势 [J]. 现代工业经济和信息化, 2024, 14 (11):165-167.