人工智能如何重塑工业价值链
在当前市场对智能化产品、缩短研发周期以及提高制造灵活性的强烈需求下，越来越多的设计与制造企业正积极引入人工智能技术，以推动其业务流程实现质的飞跃。人工智能凭借卓越的数据处理能力与高效的信息解析功能，正逐步渗透到工业价值链的各个关键环节，承担起前所未有的重要角色。
随着技术的不断演进，人工智能不仅能够承担以往由人类完成的复杂任务，更在人机协作中扮演着桥梁角色——将原本晦涩难懂的技术与数据转化为直观易懂的智能输出，从而拓展出新的应用场景。特别是在非结构化数据处理方面，大型语言模型（LLMs）展现出独特优势。在产品设计与制造的全流程中，人工智能能够整合海量数据，不仅加快流程运转，更有望为长期存在的行业痛点提供创新性解决方案。
人工智能：决策支持系统的核心驱动力
在现代工业体系中，快速而准确的决策能力是保障系统高效运转的关键。然而，随着流程复杂性的增加，获取最优决策的难度也在上升。尽管数据是决策的基础，但即便是经验丰富的专家，也往往需要耗费大量时间才能将原始数据转化为可执行的洞察。
人工智能的引入，为这一挑战提供了有效应对。通过高效筛选和处理数据，人工智能能够提取关键信息。如果进一步结合专家知识（如问题解决策略、流程优化路径及设计选型逻辑）对模型进行训练，人工智能将进化为强大的决策支持系统，显著提升决策效率，成为企业运营的重要驱动力。
这种基于人工智能的决策支持系统，标志着人机协作能力的一次重大跨越。它不仅为专家提供高效决策支持，也让新用户和非专业人士从中受益——通过模型中封装的知识与经验，他们能够更快上手，同时接触到以往难以触及的深层次洞察。
人工智能推动硬件领域迈入DevOps时代
无论是产品设计还是生产流程优化，传统方法往往需要经过长时间的反复试验与调整才能取得理想结果。在软件开发中，DevOps模式已实现了持续集成与持续交付的目标，但在硬件领域，由于时间、预算和技术限制，实现类似的高效迭代仍然面临诸多挑战。
人工智能与数字孪生技术的结合，为硬件开发开启了新的可能性。借助传统设计过程中的仿真数据训练出的人工智能降阶模型（ROMs），可以在数秒内模拟出零部件或系统在不同工况下的运行表现，而传统方法往往需要数小时甚至数天。将这类模型部署至完整的数字孪生环境中，企业便能在一个高度真实的数据空间中快速测试各种设计方案。
降阶模型解决了硬件开发中测试与验证环节耗时且成本高昂的问题。与传统方法不同，这种基于人工智能的仿真方式无需昂贵的多物理场仿真或物理原型制作，使得小幅度、渐进式的持续优化成为现实。通过将数字孪生与人工智能结合，企业大幅降低了“值得测试”的改进门槛，从而推动产品设计进入持续优化的轨道。
要实现“硬件DevOps”的愿景，不仅需要在初期利用人工智能优化设计流程，还需在产品部署后持续收集反馈，并不断迭代更新。这意味着企业需整合来自产品用户、操作人员、工业物联网（IIoT）传感器等多源数据，并将其接入数字孪生系统，再由人工智能快速融合与处理，构建更智能、更高效的解决方案。
尽管要达到完全自动化和持续优化的目标仍需时间，但人工智能与数字孪生的结合已为企业提供了坚实的基础。这些技术不仅提升了产品设计与验证的效率，还促进了可持续发展：更快、更经济的仿真使最优环保设计更容易实现，同时减少了对物理原型的依赖，从而降低了资源消耗。
人工智能：连接人类与技术的关键桥梁
在工业设计与制造领域，人工智能的作用远不止于效率提升。随着生成式人工智能技术的发展，它正在改变人类与技术、信息之间的互动方式。当前，工业数据量巨大，相关工具也日益复杂，导致新用户的培训周期变长，即使是资深用户也可能在处理简单任务时遭遇阻碍。
通过将人工智能解决方案（如Siemens Industrial Copilot）与设计和生产工具集成，不同技能层次的用户都能更方便地获取所需信息，包括生产数据洞察和复杂工具的操作指导。这一切都通过自然语言交互界面完成，大大降低了使用门槛。
实现信息的高效获取，是打破当前“数据孤岛”局面的关键一步。这不仅能提升各环节的协同效率，也有助于形成更具整体性的产品设计与制造视角。
随着技术复杂性的增加，手动处理每一个细节或数据点已变得越来越不现实。基于真实数据的人工智能系统可以接管繁重的分析任务，例如解析海量生产数据，或自动补全仿真所需细节。而人类操作员则可以专注于创意构思、突破性创新和优化方案制定等更具战略价值的工作。
可以预见，人工智能将成为整个工业领域的重要转折点。它不仅将重塑人类的工作方式、产品设计流程和工厂运营模式，还将推动人机协作进入新的平衡状态。人工智能不是为了取代人类，而是与人类能力形成互补，通过融合双方优势，实现“1+1>2”的协同效应，最终达成超越单靠人力或技术所能企及的目标。