生成式AI助力工业产品研发设计降本增效

20XX/XX/XX生成式AI助力工业产品研发设计降本增效汇报人:XXXCONTENTS目录01

分享背景与核心概念02

生成式AI的具体应用路径03

行业典型应用案例04

降本增效的具体效能分析05

对工科学生的发展建议分享背景与核心概念01研发周期冗长传统工业研发依赖多次人工试错，一款新汽车外观打磨调试往往耗时半年以上，拖慢上市节奏。试错成本高昂研发新工业产品需要开模制作实物原型，一款小型机械开模就需数十万，失败则成本全部浪费。创新迭代缓慢设计师依赖原有经验输出方案，很难快速产出多元创意，消费电子新品迭代常落后于市场需求。工业研发设计的痛点生成式AI的应用价值

缩短研发周期AI可快速生成多版设计方案，宁德时代用其将动力电池原型设计周期压缩超30%。

降低研发试错成本AI能提前模拟产品性能缺陷，三一重工通过它减少了近25%的实体开模测试成本。

拓展设计创新边界AI可突破人类设计思维局限，大众汽车借助AI生成了多款此前未构想过的车身造型。生成式AI的具体应用路径02产品需求智能梳理

用户公开数据挖掘生成式AI可爬取分析电商平台、测评社区的用户评论，提炼出消费者对产品的核心需求偏好。

竞品核心优势提炼生成式AI能批量梳理竞品公开参数、市场反馈，快速总结竞品差异化优势，明确自身产品切入点。

内部需求整合归纳企业内部多部门需求往往零散庞杂，生成式AI可快速分类整合需求，输出清晰统一的产品需求文档。基于需求关键词的方案发散设计师输入产品核心需求关键词，生成式AI可快速输出数十种不同方向的初步概念草图。竞品方案的差异化拓展输入已有竞品产品的核心参数，生成式AI可快速推导生成多个差异化的全新设计方案。用户痛点的适配方案生成提炼出目标用户的核心痛点后，生成式AI可快速匹配输出多套针对性的初步概念方案。概念方案快速生成设计方案模拟优化

多方案并行仿真测试生成式AI可同时生成数十种设计方案并完成仿真，例如汽车厂商用其快速测试不同aerodynamic造型风阻表现。

参数动态迭代调整基于模拟反馈自动迭代优化参数，比如华为用该方法快速优化基站天线设计参数，缩短调试周期。

缺陷预判与提前修正在模拟中提前识别结构缺陷等问题，国内工程机械企业借助它提前修正挖掘机结构应力集中问题。设计成果标准化输出

规范文件格式统一生成式AI可依据企业预设规范自动转换设计文件格式，确保输出结果符合企业存档标准。

设计参数自动校验生成式AI可批量核验输出设计的参数，及时修正偏差，减少人工复核的时间与人力成本。

输出版本自动归档生成式AI可按项目、时间自动分类归档不同版本的设计成果，方便研发人员快速检索调用。行业典型应用案例03汽车外观造型设计案例

特斯拉Cybertruck参数化设计特斯拉采用生成式AI参数化工具完成Cybertruck棱角造型设计，缩短近40%造型迭代周期。

比亚迪整车曲面AI优化比亚迪用生成式AI优化汉EV车身曲面，在保证风阻达标前提下减少3次手工油模修改。

大众概念车草图快速转化大众通过生成式AI将设计师手绘草图直接转化为3D模型，将概念落地周期缩短一半。机械结构轻量化设计案例

重载龙门机床横梁轻量化设计国内机床厂商通过生成式AI优化横梁筋板布局，减重12%同时刚度提升8%，降低材料成本。

新能源汽车底盘控制臂优化设计某车企用生成式AI迭代控制臂结构方案，实现减重15%，研发周期缩短近40%。

风电主机轮毂拓扑优化设计风电设备企业借助生成式AI设计轮毂结构，减重10%，原材料成本下降7%，强度满足设计要求。消费电子产品设计案例智能手机外观形态优化设计小米应用生成式AI快速迭代手机曲面背板方案，将设计周期缩短40%，模具开发成本降低28%。真无线蓝牙耳机人体工学设计苹果利用生成式AI贴合用户耳道数据生成上百种贴合方案，提升佩戴舒适度同时缩短研发时长。便携充电宝轻量化结构设计ANKER借助生成式AI优化内部电芯排布结构，在保持容量不变前提下减重12%，节省材料成本。复杂结构拓扑优化设计空客运用生成式AI优化飞机机翼支撑结构，在满足强度要求下减重15%，减少了研发材料成本。气动外形迭代优化设计波音使用生成式AI快速迭代生成发动机短舱气动外形，研发周期缩短近三成，提升了设计效率。整体叶盘多约束轻量化设计GE航空用生成式AI完成航空发动机整体叶盘轻量化设计，平衡了强度与重量要求，降低了制造成本。航空零部件设计案例降本增效的具体效能分析04缩短研发设计周期

快速生成初始设计方案生成式AI可根据输入的产品需求，短时间输出多套初始设计草图，节省设计师手工绘图时间。

智能优化迭代设计细节AI能自动识别设计中的不合理结构，快速给出调整方案，减少反复修改的人力时间消耗。

快速匹配复用已有设计资源生成式AI可从企业历史设计库中快速匹配相似可用模块，缩短从零开始研发的时长。降低物料试错成本AI模拟物料特性验证生成式AI可提前模拟不同配比材料的强度、耐温性，无需反复实体打样测试，减少原料损耗。替代部分小批量试生产汽车厂商用AI提前模拟零部件材料适配性，省去三次小批量试制，直接省下数十万元物料投入。优化物料选型路径生成式AI可基于已有材料数据库快速筛选匹配需求的物料，避免盲目采购非常规材料造成浪费。拓展创意设计边界生成式AI可基于海量设计数据迸发多元灵感，某车企用它快速产出百余种外观方案，打破设计师思维局限。降低方案试错成本AI可提前模拟产品性能，某家电企业用它模拟空调气流，减少实体样机制作次数，缩短研发周期。精准匹配用户需求AI可分析用户评论与需求数据，某3C品牌用它提炼用户偏好，产出的耳机设计更贴合大众使用习惯。提升产品创新质量对工科学生的发展建议05掌握相关工具的使用01主流生成式AI工具操作熟练掌握ChatGPT、MidJourney、文心一格等工具，可快速完成设计草图构思与方案初稿生成。02工业设计专业AI插件使用掌握Rhino+Grasshopper的AI生成插件，能直接在建模流程中优化结构，缩短建模调整周期。03AI数据处理工具应用学会用生成式AI整理产品测试数据，快速输出分析结论，提升学生阶段项目研发的效率。培养AI协同设计思维主动尝试AI设计工具国内工科学生可尝试使用WPS