DVN 内饰编辑Olimpia Migliore 撰写
生成式 AI 是一种强大的工具，可以为复杂问题提供简单的解决方案。 使用这些类型的工具进行汽车零部件开发可能是一项具有挑战性但颇有前景的活动，尤其是当所涉及的零件是复杂的，例如必须具有安全性和舒适性的座椅，或者驾驶舱或门板，涉及到人体工程学、HMI 和可易于使用性。除此之外，由于需要在座舱内腾出更多空间，座椅需要变得比以往任何时候都更薄，驾驶舱必须尽可能具有介入性，其余的内饰需要传达舒适和诱人环境的感觉。并且，所有这些部件都需要使用可持续且易于拆卸的部件和材料制造，并且要尽可能轻。大多数时候，这种“不可能的任务”会导致设计组件时遇到大量困难，延迟时间表，开发人员和设计师之间无休止地讨论以在样式和工程要求之间找到正确的折衷方案。
生成式设计 （GD） 是终极解决方案吗？
可能不是，但可以肯定的是，生成式AI的帮助可以在更短的时间内以意想不到的创造性方式取得成果。
与传统设计流程不同，人类设计师需要手动创建和优化想法，而创成式设计则使用算法根据预定义的目标和约束条件（例如人体工程学、材料、安全性和美学）来探索大量设计排列。这使得创造功能强大、个性化和创新的汽车内饰成为可能。
AI 可以根据客户的偏好、身体尺寸和生活方式生成定制设计。例如，使用人体扫描数据，生成式设计可以开发符合人体工程学的优化座椅，确保根据驾驶员和乘客的个人资料提供最大的舒适度和支持。它还可以根据可用性、可访问性和安全因素自定义仪表板布局。生成式算法可以探索无数的座位配置、仪表板安排和存储位置，从而优化空间、舒适度和安全性。
此外，创成式设计使工程师能够轻松地将现有数据应用于新平台，以最大限度地发挥重用的优势，从而防止设计团队花费时间和资源手动重新设计可能已经存在的车辆系统。
GD 可以探索不同的材料组合（如皮革、织物、可持续材料），以创造符合审美和功能需求的独特内饰，提出平衡性能、成本和环境影响的可持续选择。它还可以创造身临其境的内饰体验，包括氛围照明和周围的音乐。
AI 驱动的生成式设计工具允许制造商使用 3D 打印快速创建汽车内饰的虚拟原型，从而实现快速迭代和测试不同的设计，而无需物理模型。
由于对技术和设计的积极影响，GD 业务似乎很快就会蓬勃发展：据估计，2022 年全球设计中的生成式 AI 市场规模为几亿美元，预计到 2032 年将达到数十亿美元。
这些数据让人倍感振奋………但事实真的是这样吗？
现在，生成式 AI 正处于起步阶段，依然存在许多挑战，例如隐私和数据安全、AI 与 IP 权利、偏见和错误以及对第三方平台的依赖。
尤其值得注意的是偏差和错误问题：由于向模型提供有缺陷的数据或数据量不足，它可能导致初始错误呈指数级放大，对于需要评估和验证模型结果的开发人员来说，这是一个噩梦般的场景。除了驾驶和评估模型之外，由于结果不切实际，极可能花费比最初想象的更多时间。这当然是最坏的情况，但实际上，我们已经有非常好的创成式设计在汽车内饰中成功应用的例子。
以下是几个有趣的示例：
丰田试验座椅结构的生成式设计
丰田一直在尝试一种最简单的方法来处理与座椅结构开发相关的所有变量，例如安全性、强度、重量和厚度，以找到正确的平衡。
丰田汽车公司洞察设计部内饰设计部项目经理 Shinsuke Omori 表示，“虽然目前的座椅框架设计可以满足强度要求和值得信赖的可制造性，但很难使其更薄”，因为“设计师通常不会在座椅框架本身上工作，而是为其添加材料。 这就是限制。”
但 Omori 的设计团队可以探索座椅的理想形状和功能，而无需关心展厅车架的当前形状。Omori 表示，“这一次，我们想设计一种新的车架，它可以在不久的将来影响并与商用车连接，即使它仍然是一项先进的发展”，并且“我们现在关注的是舒适性、可持续性、减重和设计之间的平衡，”
Omori 决定使用 Autodesk Fusion 360 中提供的基于人工智能 （AI） 的技术，这基本上是生成式设计。
设计新的座椅框架始于开发一个概念，以确保在座舱内获得更多空间。通常的矩形座椅框架具有扁平结构，但设计师测试了通过将核心结构朝向中心来优化框架的想法，以确保乘客腿前更宽的空间。
Omori 表示，生成式设计的输出“一开始通常是完全出乎意料的”。“但我们更进一步，并在进行过程中进行了轻微的修改。设计师想要做的事情和生成式设计创造的东西之间总是需要权衡取舍，看到设计师没有想到的各种形状图案很有趣。”
Omori 表示，该团队在设计座椅框架时考虑到了将其安装在量产车辆中的可能性。制造这种座椅框架需要 3D 打印，这会增加成本，因此需要进一步研究，以确保原型制作过程可以转化为大规模生产过程，同时还要融入生成式设计概念。
根据 Omori 的说法，用于大规模生产的令人上瘾的制造价值主张在未来的汽车中可能会发生变化：例如，通过这种类型的新设计，有可能使座椅的脊椎在各种座椅尺寸下保持相同，然后使用 3D 打印机使其余部分适合用户的体型。目前的座椅由完全不同的材料制成，例如金属框架、聚氨酯和皮革，但 Omori 表示，有可能通过生成设计来挑战单一材料。
其他 OEM 的生成式设计示例：
大众：下图是由大众和 Autodesk 生产的老式 Microbus 轮辋。大众汽车的California创新与工程中心对现有的“公共汽车”进行了改造，配备了电力驱动系统，为了减轻车辆的重量，一些组件转向了生成式设计：例如，生成式设计的轮辋，提供所需的结构和强度，同时将重量减轻了 18%; 这个轮辋示例也适用于座椅或驾驶舱横杆。
借助生成式设计，我们可以创建我们作为人类设计师和工程师无法通过其他方式创建的结构，大众汽车集团高级产品设计师 Andrew Morandi 表示，“对我来说，最大的惊喜之一是看到您可以从传统车轮结构中去除多少材料。”
大众还将生成式设计应用于侧视镜支架、方向盘和后排座椅支架。
Volkswagen Group 首席产品设计师 Erik Glaser 说：“我们想将一个生成式设计的物品放在人们可以触摸到的位置，因为它不仅复杂而美观，还能让人感受到这些部件的强度。
其他 OEM 举措：
宝马创成式设计来创建复杂的仪表板骨架，在不影响结构完整性的情况下最大限度地减少材料使用。这种方法可确保仪表板等部件既实用又具有视觉吸引力，同时保持轻质结构。
Designworks 宝马子公司：Designworks 总裁 Holger Hamps 和他的团队正在多个领域利用生成式设计技术，包括为各种应用设计新的轮辋和汽车座椅。“我们正在将技术参数和设计概念都输入到程序中。它具有学习能力，并在创建变体时考虑不同的规格。”
BMW 设计专家 Holger Hampf 继续说道：“人工智能正在推动采用新方法，而这在设计过程中还处于起步阶段。它已经在我们的日常通信中发挥作用，并且变得越来越重要。Hampf 不相信在可预见的未来，这种智力和创造性的输入可以通过机器自主工作来实现。
现代汽车通过与 Sundberg-Ferar 合作等合作伙伴关系，也将生成式设计整合到其车辆开发中。该公司正在研究创新的移动解决方案，包括使用该技术设计的内饰元素，从而优化空间和材料。
NVIDIA Omniverse 与宝马等汽车制造商合作，不仅支持使用生成式 AI 创建外部组件，还支持创建用户界面和内部设计。这些工具有助于探索新的纹理和材料，通过将 AI 生成的设计应用于门板和座椅等元素来增强用户体验。
Rivian：热衷于探索使用生成式设计等高级设计工具，为他们的电动 SUV 和卡车创造功能强大、可持续且美观的内饰。Rivian 专注于冒险和环保设计，使生成式设计非常适合创造符合其可持续性和耐用性品牌价值观的轻质和模块化内饰组件。
上述示例显示了汽车行业对一项有前途的革命性技术的热情，但我们仍远未证明生成式设计的完全可靠性。 特别是对于涉及人为因素、美学和大规模制造的高度复杂的设计，该技术仍然需要大量的改进和人工监督。
下一代汽车可能仍然如此，至少对于所有与高度创造性的任务有关、需要天赋和直觉的任务。只有时间才能证明，在遥远或不久的将来，算法是否能够以与人类技能无法区分的方式复制这些技能。
