达索系统发布全新AI驱动设计软件，助力工业智能化进程

达索系统，这家总部位于法国的工业软件巨头，近年来持续推动人工智能（AI）在工业设计与制造中的应用。自2015年开始，该公司就致力于将快速发展的深度学习技术整合至其产品中，起初主要用于提升模型组合的精度。经过十年的耕耘，达索系统如愿以偿地在其最新的第七代设计软件U－NIV+RSES中，将人工智能技术打造成为核心组成部分，显著提升了用户在交互、信息检索和产品设计等领域的效率，并优化了工作流程。

达索系统的代表性软件，如SOLIDWORKS和CATIA，已成为全球工业设计领域的重要工具。工程师们通过这些软件在虚拟环境中完成设计，然后将这些设计方案转化为汽车、船舶、火箭和大型建筑等实际产品。达索系统不遗余力地推动着工业智能化的进阶，力求成为未来设计过程的引领者。

随着2025年3DEX－PERIENCEWorld2025大会的召开，人工智能再一次成为了会场的热议主题。此次大会在美国休斯敦举行，吸引了众多工程师和行业领袖参与，讨论人工智能将如何改变他们的工作方式。的工程师们已不再像1995年SOLIDWORKS刚推出时那样依赖厚厚的用户手册，而是能借助新一代软件中的人工智能工具，快速获取最佳的操作指导，这使得初学者能够从庞大的指令库中迅速找到正确信息，而资深工程师则能更加高效地完成重复性工作。

从ChatGPT的成功应用开始，工业界对人工智能的潜能逐渐重视，达索系统以其在虚拟与现实交界的独特视角，成为观察和分析此趋势的有力窗口。达索系统首席执行官帕斯卡·达洛兹在接受采访时表示，他们并不完全信任大语言模型，而更倾向于探讨适合工业场景的工业语言模型。他认为，人工智能技术在工业应用中的价值，依赖于其效率、可靠性、安全性及经济性。

达索系统为此设计了一种灵活的人工智能结构，融合了大语言模型和若干行业特定模型，而在实际需要时才启动大型模型，其余情况下则采用传统技术进行搜索。这种方法不仅能够降低开发成本，同时也能加速产品的市场回报。

据行业研究机构e-works的2024年调研报告显示，82%的企业希望利用AI提升效率，62%的企业旨在通过人工智能降低生产成本，越来越多的企业开始探索AI的应用潜力。国家智能制造专家委员会委员黄培也积极参与这一进程，不断深入工厂，探讨人工智能如何实现更高效的制造工艺。

尽管工业界对AI的期望颇高，但实际应用仍处于相对初期阶段，尤其是在制造领域。很多企业目前仍在使用几乎十年前的传统深度学习模式，真正的数字化转型尚未实现。黄培表示，尽管大语言模型在工业办公室环境中能够提供一定的帮助，但在生产现场的应用仍然需要依赖传统的机器学习模型，这些模型在小数据量下的表现更加可靠。

尤其是，黄培强调了人工智能在工业应用中的可信度和可解释性的重要性，行业仍需维持严谨的审核标准。他以华中科技大学的研究案例为例，通过分析机床功率曲线数据，发现与工具断刀相关的模式，从而建立模型延长刀具使用寿命，展示了传统人工智能如何有效提升生产效率。

目前，利用传统AI模型提高生产效率的诸多成功案例如车制造与电子行业的质量检测，已经逐渐被越来越多的企业所采纳，在中国市场中，尽管基础尚且薄弱，但AI在制造业的应用仍在不断发展中。

黄培观察到，AI的落地发展面临两大阻碍：一是企业需具备数据基础；二是在于缺乏合适的AI合作伙伴。对于很多制造企业而言，工业数据的质量至关重要，而高质量数据的获取，往往依赖于前期的工艺优化与工厂改造。他认为，理想的智能工厂应当经过几轮精益化生产、互联工厂和透明工厂的建设，才能最终达到智能化的目标。

面对当前的挑战，黄培呼吁工业企业与AI公司在实际应用中协作，使得AI技术与制造业的具体需求紧密结合，以期满足各行业的独特需求。

达索系统通过推出新一代AI驱动设计软件，不仅推动了工业智能化进程，也为行业的众多挑战提供了解决方案。在未来，随着技术的不断成熟与应用的深入，工业领域必将迎来更为广阔的智能化发展前景。