在3D产品设计中使用人工智能（AI）的影响越来越大，尤其是在图像创建，头脑风暴和概念化的初始阶段。各种AI艺术生成器，如Midjourney，Stable Diffusion和DallE 3，以及ChatGPT等聊天机器人，提供了一种快速生成各种设计概念的方法。独特的功能，如中途的“混沌”提示，对于生成非常规和富有想象力的设计特别有用。使用更高的混沌值可以带来更多创新和非正统的想法，挑战传统设计的规范。
3D产品设计涉及制作有形物品的三维模型，通常使用专门的软件应用程序。与 2D 设计不同，3D 设计除了考虑宽度和高度外，还考虑了深度，从而提供了更完整的对象视图。这种方法在多个行业中都是必不可少的，包括汽车、航空航天、消费电子和家具。
最终目标通常是在产品进入制造之前创建一个全面的概念和最终设计。近年来，3D打印已经彻底改变了使用碳纤维，铝，尼龙等材料创建3D设计原型和模型以及最终零件的方式。在不久的将来，自动化可以将最初的人工智能生成的设计概念直接无缝过渡到CAD软件中，在那里它们可以转化为最终的制造规范并转发到生产线。
重要的是要注意，人工智能生成的设计是一个起点，而不是最终产品。这些最初的概念加快了素描和头脑风暴阶段，但最终需要人类的技巧来完善。Midjourney等平台中的“混音”和“变化区域”等工具有助于AI创建的设计的迭代，特别是当特定功能（例如尴尬的边缘或角落）需要重新访问时。
3D产品设计的显着优势之一是其快速原型制作的能力。设计师可以灵活地循环浏览产品的多次迭代，在进入物理生产之前在数字环境中调整尺寸、材料和其他属性。这种效率节省了时间和资源，使公司能够加快上市时间。此外，3D 模型有助于不同团队或组织之间的轻松共享，从而增强协作努力并最大限度地减少 2D 表示可能产生的误解。
使用 AI 进行 3D 产品设计
一旦设计方向被固化，概念被澄清，人工智能的作用就会减弱。虽然人工智能可以快速帮助定义设计概要，但它并不适合提供满足所有制造、成本和用户体验标准的产品。在这个阶段，更传统的设计工具接管了，尽管一些人工智能驱动的创成式设计工具可能仍然适用于特定任务，例如材料优化或压力测试。从本质上讲，人工智能目前在加快设计过程的初始阶段方面最为有效，为灵感提供了大量的想法，并可能引导设计师找到他们可能没有考虑过的创新解决方案。
如何在 3D 产品设计中使用 AI
- 自动化和效率：人工智能最直接的影响之一是日常任务的自动化。例如，人工智能算法可以根据某些标准自动生成设计选项，从而节省时间并使设计人员能够专注于设计过程中更复杂的方面。
- 创成式设计：这是一种人工智能驱动的技术，设计人员将特定的设计目标和约束输入到软件中，人工智能算法生成满足这些标准的多种设计可能性。这种方法可以探索比单独人类更大的设计空间，并且可以产生创新且通常出乎意料的解决方案。
- 材料优化：人工智能可以实时分析各种材料组合及其对产品性能的影响。这可以使设计能够充分利用材料，减少浪费并降低成本。
- 模拟和测试：AI算法可以快速模拟各种操作条件，以测试产品的性能。这加快了设计的迭代过程，因为设计人员可以根据可靠的预测快速进行调整。
- 定制：人工智能可以更有效地定制设计，使产品可以更容易地根据个别客户的需求进行定制。机器学习模型可以根据过去的行为预测客户偏好，从而实现更个性化的设计选项。
- 协作：人工智能可以作为设计过程中不同利益相关者之间的协作工具。例如，自然语言处理可以将口语转换为设计参数，使非专家更容易为设计过程做出贡献。
- 质量管理：可以训练机器学习算法来发现人眼可能遗漏的3D模型中的不一致或缺陷，从而提高设计的质量和可靠性。
- 供应链整合：人工智能还可以将其功能扩展到设计之外，包括实时库存检查和供应链物流，从而更容易从设计到生产。
善于利用人工智能工具的设计师在未来可能会更容易就业。这里的关键优势是概念的速度和多样性，然后可以细化为最终解决方案。每次将提示输入AI生成器时，都会产生不同的结果，从而扩大了可能性的范围。
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