作者 | 羅燕珊
從實現複雜設計自動化到推廣生成式經濟的願景，達索系統的技術影響力多年來已滲透到汽車、航空航天、基礎設施建設以及生命科學等多個關鍵行業。在整合人工智慧和可持續性方面，達索系統又有著什麼樣的洞察和思考？
就在那場大會上，達索系統董事會執行主席伯納德·查爾斯（Bernard Charlès）重磅提出了“AI+MODSIM”作為公司未來的戰略方向，將人工智慧（AI）與建模和模擬（MODSIM）結合，AI 提供資料驅動的解決方案，而模型模擬則基於科學驅動，透過兩者的高效融合以提供更精確和可驗證的設計決策。查爾斯設想，在未來的產品設計中，AI 將實現從概念到實物的全過程自動化，而 Magic SOLIDWORKS 僅是眾多應用中的一個例子。
為進一步探討達索系統的 AI 戰略、應用邏輯及其背後的思考，InfoQ 日前採訪了達索系統大中華區大基礎設施行業技術總監馮昇華，作為全球工業軟體行業的領軍企業，相信達索系統的見解能在一定程度上為行業提供前瞻性參考。
企業數字化轉型不僅僅關乎技術升級，更是商業模式和創新能力的重塑。這一程序常常被形象地比喻為“蝶變”（Metamorphosis）過程。
在達索系統的發展戰略中，"蝶變"一詞被頻繁提及。馮昇華在受訪時解釋稱，在蝶變過程中，企業可以利用像 AI 這樣的先進技術，從傳統的經營方式轉變為更加動態和創新驅動的模式。
首先， AI 為企業探索未知提供了可能。無論是汽車、手機還是其他產品，AI 都能透過演算法模擬出無數的設計和功能可能性，突破以往設計的侷限。AI 的這種能力使企業能夠在產品開發過程中，從一開始就探索所有潛在的解決方案，最佳化產品設計和功能。
其次， AI 能夠提供體驗的全面性。利用 AI，企業可以模擬和生成不同的使用場景和體驗，以預測和評估各種設計選擇對不同使用者群體的影響，這種“生成式體驗”讓企業能夠在設計過程中更全面地考慮和滿足使用者的多樣化需求，最終實現產品體驗的最最佳化。
第三，在面對全球化帶來的市場和社會複雜性時，AI 能夠幫助企業制定更加精準和高效的策略。透過模擬和預測不同策略的可能結果，AI 助力企業在複雜的決策環境中找到最優路徑，實現資源的最佳配置。
而要實現這些轉變，一個能力強大的平臺是不可或缺的。馮昇華進一步介紹道，達索系統這些年主推的 3DEXPERIENCE 平臺整合了設計、建模、模擬及 AI 分析等多種功能，為企業提供了可以支援高階分析和創新的一體化環境。其不僅收集並整合了產品知識、行業訣竅、管理資訊、供應鏈、物流、製造運營資訊，還包括了使用者的使用體驗和產品的維護維修資訊，構建了一個全面、可信的資料基礎。
進一步地，在 3DEXPERIENCE 平臺上，所有這些資訊都被用於支撐 AI 的應用場景，並且平臺的一個關鍵特點是它能將虛擬和現實世界融合，透過“UNIV+RSES”——一個由達索系統提出的理念，將虛擬孿生技術和真實世界資料結合的虛擬世界，使得從虛擬世界獲得的洞察可以指導現實世界的決策，而現實世界的資料和反饋又可以及時被用來更新和改善虛擬模型。
在應用 AI 技術於大基礎設施領域時，馮昇華指出，主要面臨幾個挑戰：首先是資料挑戰，AI 的三大支柱包括算力、演算法和資料。大基礎設施領域在資料方面經常遇到挑戰，例如資料的完整性和質量。此外，基礎設施領域的資料通常涉及敏感資訊，涉及安全性和隱私性問題，這些都增加了資料處理的複雜性。
其次，大型基礎設施的系統複雜性也是一個主要挑戰。例如，每一個高鐵站或機場的設計和構建都涉及多個子系統和眾多專業領域。解決這種複雜性需要跨專業的協調和高效的專案管理能力。
第三，AI 的可解釋性問題。在關乎公共安全和民生的基礎設施領域，AI 的決策過程必須是可解釋和透明的。目前，AI 模型尤其是大模型的不透明性（即“黑箱”問題）是實際應用中的一個難題。
第四，流程挑戰。大基礎設施專案的流程分割也是一大挑戰，設計院、施工方和業主等各方的協作往往存在壁壘。破除壁壘需要一個統一平臺來整合各方資訊，以保證流程的順暢和高效。
於達索系統而言，應對這些挑戰，首先要在技術上打通。馮昇華指出，3DEXPERIENCE 平臺在技術上能夠解決全流程數字化連續的問題，可以實現從工程總承包到後期運營和維護的流程整合。
同時，在設計、施工和運營各階段利用虛擬孿生技術進行整合，使所有活動均在同一平臺上進行。例如，中南建院在“武漢市新一代天氣雷達”專案中嘗試了無圖建造，透過 3DEXPERIENCE 平臺整合結構、水暖、電氣和岩土工程等各個學科，透過虛擬孿生技術優化了設計和構造，從而在設計階段就實現了工程和施工技術的高效協同。
再比如，作為巴黎重要基礎設施之一，聖丹尼普萊爾地鐵站位於巴黎新城區與首都核心區之間，是一個複雜的多層結構，有著繁忙的交通流。該站由阿爾多瓦公司承建，專案伊始就面臨著緊迫的建設期限和龐大的任務。透過採用 3DEXPERIENCE 技術，該地鐵站實現了 6000 塊獨一無二的幕牆面板的生成式設計，大幅縮短了施工週期並提高了施工效率。
馮昇華強調，這些技術和方法的成功應用表明，雖然基礎設施行業的供應鏈和流程複雜性較高，但透過技術創新和平臺整合，能夠有效提升大基礎設施專案的設計、施工與運營效率，實現行業的數字化轉型。
AI 技術在基礎設施專案中能夠解決複雜問題並最佳化過程的應用，但 AI 的潛力遠不止於此。事實上，各行業對 AI 的需求和應用策略均存在顯著差異，這促使技術供應商不斷進行創新，以滿足特定的行業需求。
事實上，達索系統多年來的發展歷程，從最初的幾何虛擬孿生到後來的科學虛擬孿生，再到全面的產品生命週期管理（PLM），直至近幾年進入生命科學領域，這一發展軌跡揭示了其在不同階段對 AI 應用策略的適應和創新。
達索系統最初提出的是幾何虛擬孿生概念，核心是“所見即所得”。這意味著在電腦裡設計的零件，在實際製造出來後，能夠與設計完全一致。在這一階段，AI 的應用集中在生成式設計上，透過 AI 自動生成零件設計，最佳化企業內部零件的管理和使用，減少新零件的生成，從而控制成本。例如，透過聚類分析現有零件，系統可以提出合併建議，減少備件需求，從而在談判中降低價格，簡化驗證過程。
到 1980 年代末，達索系統在與波音公司合作的契機中引出了科學虛擬孿生的概念。這要求在電腦裡不僅能夠重現飛機的幾何結構，結構的特性還要能夠符合包括空氣動力學、材料力學、溫度場、電磁場等科學規律和知識。此時主要 AI 幫助實現這種多目標的尋優，使得整個飛機的設計和測試過程得以在數字環境中完成。
進入 1990 年代末，達索系統引入了 PLM 概念，重點關注產品從設計到退市的全生命週期。PLM 擴充套件了虛擬孿生的應用，使其不僅覆蓋產品的設計和製造，還包括效能模擬、最佳化和產品的最終使用。AI 的應用在這一階段得到了進一步擴充套件，比如在寶馬發動機製造生產中，透過調整製造引數並利用 AI 學習這些引數與產品質量之間的複雜關係，以提高發動機的生產良率和整體質量。
到了 2012 年，達索系統再次擴充套件其概念，不僅考慮產品的生命週期還包括產品的實際使用環境。在這一階段，技術已發展到能夠在完全虛擬的環境中模擬產品在現實世界中的表現。例如，與汽車製造商雷諾的合作中，達索系統建立了一個詳盡的虛擬測試環境，其中包括各種駕駛條件和天氣環境，使得汽車設計在生產前就經過了全面的測試，更好地確保了效能和安全性。
到 2020 年，達索系統宣佈進入生命科學時代，將 AI 技術的應用從傳統的非生命體擴充套件到了包括人體、動物、植物和微生物在內的廣泛生命體。這一階段的重點是探索藥物如何與生物體相互作用，以及如何在虛擬環境中模擬這些相互作用，以預測藥物效果和副作用。
這些演變表明，達索系統透過不斷調整和最佳化其 AI 應用策略，有效地應對了不同行業的挑戰，推動了技術的深入發展和廣泛應用。
達索系統將生成式經濟視為其 2040 年發展願景的核心，希望透過創新和可持續性驅動經濟增長，同時減少對環境的影響。
馮昇華指出，達索系統的產品生命週期管理已從關注單一產品的生命週期擴充套件到考慮原材料在不同產品和用途中的連續利用。也就是說，產品的生命週期管理不僅關注產品從製造到廢棄的全過程，還關注產品組成材料的無限迴圈利用，真正實現了從“搖籃到搖籃”的可持續發展策略。
他進一步解釋，所有物質都是由原子組成，而原子具有長久的穩定性。因此，即使產品被廢棄，其原子和分子仍可用於其他產品的生產。例如，汽車中的金屬可能被再利用來製造腳踏車或建築材料。透過 3DEXPERIENCE 平臺，達索系統能夠跟蹤和最佳化產品的多重生命，實現材料的最大化迴圈利用。
此外，在倫敦的設計博物館中，一個展示案例展現了一位建築師使用 PLA（聚乳酸）這種生物可降解材料的創新應用。該材料由可再生植物的澱粉聚合而成，具備優良的環保屬性。
根據其展示，該建築師利用建模技術和生成式設計方法，根據使用者的個人需求自動設計了拖鞋，隨後透過 3D 列印技術製成成品。當這雙拖鞋損壞或使用者不再需要它時，它可以被分解回原材料，這些原材料又可以用來製造新的產品，例如眼鏡盒，以此實現了材料從生產、使用到再生產的無限迴圈。
在未來，人類可能會發明更多的迴圈材料，這些迴圈材料在被反覆利用的同時，產品也有了多重生命週期。
透過對達索系統的技術演進和戰略方向的審視，我們可以看到一個全球工業軟體行業巨頭如何利用 AI 與建模模擬（MODSIM）的融合，來創新和最佳化產品設計與生產過程。
達索系統在從基礎設施到生命科學等多個行業中的應用，展示了其技術的廣泛適用性和實際效益。這些實踐不僅提升了設計和生產效率，而且在推動可持續性和環保材料使用方面也顯示出其卓越的前瞻性。隨著 AI 技術的不斷發展，我們也期待看到更智慧、更綠色、更具可持續的工業未來。
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