Забележка: Статията е публикувана за първи път на TechNode Китай написана от Icebin и преведена от Зинан Джан.
Дизайнът на автомобили, задача, която винаги се е извършвала ръчно – независимо дали е скициране, формоване на глина или цифрово изобразяване – постепенно усеща въздействието на AI и е на път да претърпи фундаментална трансформация. Моделите за машинно обучение могат не само да предвидят привлекателността на новата естетика, но и да генерират собствени атрактивни дизайни. След като бъдат обучени с големи модели, AI програмите могат да работят на стандартни корпоративни лаптопи. AI моделите не само помагат на дизайнерите да работят по-ефективно, но и генерират нови креативни проекти.
През лятото на 2000 г. General Motors представи Aztek, кросоувър SUV, който, въпреки че имаше множество функции, желани от любителите на открито, беше силно критикуван заради външния си вид и често подиграван като една от най-грозните коли правени някога. Продажбите на Aztek бяха само наполовина от тези на Buick Rendezvous, който беше построен на същата платформа, но преработен и лансиран отново като Buick Enclave, постигайки успех.
За да избегнат пускането на следващия Aztek, производителите на автомобили инвестират сериозно в използването на AI за прогнозиране и генериране на атрактивни модели.
Използване на AI за прогнозиране и генериране на атрактивни дизайни
Традиционните тематични клиники струват $100 000 наведнъж, но с машинно обучение и дълбоки невронни мрежи предсказуемите модели могат значително да намалят броя на дизайните, които трябва да бъдат тествани в тези клиники. Генеративните AI модели създават нови дизайни на автомобили въз основа на подсказките на дизайнерите, докато прогнозните модели могат да прогнозират реакциите на потребителите към дизайните.
Както Джон Р. Хаузър, професор по маркетинг в MIT Sloan School of Management, е казалдизайнът на автомобила наистина оказва значително влияние върху решенията за покупка на потребителите. С напредъка на AI технологията производителите на автомобили могат да разработят атрактивни модели, които отговарят на търсенето на пазара по-ефективно и икономично. Използвайки AI, производителите на автомобили могат да поддържат високо качество на дизайна, като същевременно значително намалят разходите за дизайн. Например, инвестицията в дизайна на типичен модел може да надхвърли 1 милиард долара, а основен редизайн може да струва до 3 милиарда долара. С помощта на AI се очаква тези разходи да бъдат значително намалени.
AI постигна успешен затворен цикъл в автомобилния дизайн
Анализ на данни и потребителски предпочитания
AI може да анализира огромно количество потребителски данни, включително история на покупките, пазарни тенденции и обратна връзка от социалните медии, за да разбере потребителските предпочитания и нужди. Тези данни могат да помогнат на дизайнерите да вземат по-информирани решения при проектирането на нови модели.
Генериране на дизайнерски скици
Технологиите за генериране на изображения, базирани на задълбочено обучение (като GAN), могат да създадат множество дизайнерски скици, помагайки на дизайнерите да изследват бързо различни опции за дизайн. Това позволява на дизайнерския екип да придобие повече креативност и вдъхновение в ранните етапи.
Виртуална реалност (VR) и разширена реалност (AR)
В комбинация с VR и AR технологиите, AI може да създава виртуални модели на автомобили, които дизайнерите и клиентите да разглеждат и взаимодействат с тях във виртуална среда. Това спестява разходите за производство на физически прототипи и ускорява процеса на преглед и модификация на дизайна.
Оптимизиране на процеса на проектиране
AI може да оптимизира различни етапи от процеса на проектиране, от избор на материал до аеродинамичен анализ. Алгоритмите с изкуствен интелект могат бързо да симулират и оценят ефективността на различни дизайнерски опции, помагайки на дизайнерите да вземат по-ефективни и точни решения.
Персонализиране на потребителя
AI може да се използва и за персонализирани услуги за персонализиране, като предоставя персонализирани дизайнерски решения и опции за конфигурация, базирани на специфичните нужди и предпочитания на потребителите. Това не само повишава удовлетвореността на потребителите, но и повишава конкурентоспособността на марката.
Toyota прилага генеративна AI технология в автомобилния дизайн
Изследователският институт на Toyota (TRI) въведе генеративна AI технология, за да подобри възможностите на автомобилните дизайнери. Тази технология съчетава инженерните силни страни на Toyota с усъвършенстваните функционалности на съвременния генериращ AI, позволявайки на дизайнерите да намалят броя на итерациите въз основа на първоначалните скици на дизайна и инженерните ограничения. Тази технология не само вдъхновява дизайнерите, но също така интегрира практически инженерни съображения и съображения за безопасност в процеса на проектиране.
1. Включване на инженерни ограничения в процеса на проектиране
Новата технология на TRI включва точни инженерни ограничения в процеса на проектиране, като аеродинамично съпротивление и размери на шасито. Съпротивлението оказва влияние върху горивната ефективност, докато размерите на шасито (като височина на возене и размер на кабината) влияят върху управлението, ергономичността и безопасността. Тези инженерни ограничения вече могат да бъдат имплицитно включени в генеративния AI процес, позволявайки на дизайнерите да оптимизират показателите за производителност, като същевременно вземат предвид стилистичните атрибути.
2. Подобряване на творческите възможности на дизайнерите
Новата генеративна AI технология позволява на дизайнерите да поискат набор от дизайни, базирани на първоначални скици на прототип чрез текстови подкани, със специфични стилистични атрибути като „стилен“, „подобен на SUV“ и „модерен“, като същевременно оптимизират количествените показатели за ефективност. Чрез намаляване на броя на итерациите, необходими за съгласуване на дизайнерските и инженерните съображения, тази технология помага на дизайнерите да завършат дизайна по-бързо и по-ефективно.
3. Подобряване на ефективността на дизайна на електрически превозни средства
Чрез директно включване на инженерни ограничения в процеса на проектиране, новите инструменти на TRI помагат на Toyota да проектира електрически превозни средства по-бързо и по-ефективно. Такеро Като, президент на фабриката за BEV на Toyota, заяви: „Намаляването на съпротивлението е от решаващо значение за подобряване на аеродинамичните характеристики на BEV и максимизиране на техния пробег.“ Тази технология подобрява обхвата и цялостната ефективност на дизайна на електрическите превозни средства чрез оптимизиране на аеродинамичните характеристики.
Пробивите и иновациите на GAC в автомобилния дизайн с изкуствен интелект
1. Оптимизация на дизайна, управлявана от AI
GAC Group направи значителни пробиви в автомобилния дизайн с изкуствен интелект, особено в оптимизацията на дизайна. Чрез използването на технологията за изкуствен интелект GAC може бързо да генерира и оцени множество опции за дизайн. Това не само ускорява процеса на проектиране, но също така гарантира, че всеки дизайн постига оптимална естетика и функционалност. AI моделите могат да анализират огромно количество данни, за да предскажат пазарните тенденции и потребителските предпочитания, като помагат на дизайнерите да вземат по-информирани решения.
2. Интелигентна система за подпомагане на дизайна
GAC разработи интелигентна система за подпомагане на дизайна, която съчетава машинно обучение и технология за компютърно зрение. Дизайнерите трябва само да въведат основни параметри и изисквания за дизайн, а системата може да генерира множество скици на дизайн, които отговарят на тези критерии. Тези скици включват не само екстериорен дизайн, но също така вземат предвид фактори като аеродинамика, използване на материали и производствени разходи. Тази интелигентна система за подпомагане значително подобрява ефективността и качеството на дизайна.
3. Приложение на технологиите за виртуална реалност и добавена реалност
За да подобри още повече изживяването при проектиране, GAC също интегрира технологиите за виртуална реалност (VR) и разширена реалност (AR) в процеса на проектиране. Дизайнерите могат да преглеждат и променят дизайна на автомобили във виртуална среда, а клиентите могат да преглеждат персонализирани модели чрез AR технология. Това завладяващо изживяване не само подобрява интуитивността на дизайна, но също така ускорява процеса на преглед и модификация на дизайна, давайки на GAC предимство на силно конкурентен пазар.
В заключение, интегрирането на AI в автомобилния дизайн поставя началото на нова ера на иновации и ефективност. Използвайки модели на машинно обучение, производителите на автомобили могат да предвидят предпочитанията на потребителите и да генерират естетически приятни дизайни по-бързо и рентабилно от традиционните методи. Тези подобрения не само подобряват творческите възможности, но и оптимизират ефективността на дизайна, като гарантират, че новите модели отговарят както на естетически, така и на функционални стандарти. Тъй като AI продължава да се развива, неговата роля в автомобилния дизайн вероятно ще се разшири, позволявайки на производителите на автомобили да произвеждат авангардни превозни средства, които резонират с потребителите и поддържат конкурентно предимство на пазара.
Свързани
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта