人工智能前沿 2025年影響工程的頂級趨勢

人工智能在重塑工程范式方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它提供的工具和方法可提高各個領(lǐng)域的精度、效率和適應(yīng)性。想要在人工智能競賽中保持領(lǐng)先的工程領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)注四個關(guān)鍵領(lǐng)域的進步：生成式人工智能、驗證和確認、降階模型（ROM）和控制系統(tǒng)設(shè)計。

趨勢一：GenAI轉(zhuǎn)向框圖、3D模型和流程圖

雖然最初對基于文本的 GenAI 的關(guān)注繼續(xù)影響以軟件為中心的工作流程，但它對具有更高級別抽象的工程工具的影響卻顯滯后。到 2025 年，我們預(yù)計GenAI在“無代碼”工程工具（如框圖、3D 模型和流程圖）中的應(yīng)用將繼續(xù)取得進展。這些工具使工程師能夠以圖形方式表示復(fù)雜的系統(tǒng)，毫不費力地編輯組件，并管理固有的復(fù)雜性。此外，它們對于工程師的工作效率至關(guān)重要，并驗證了工程師對系統(tǒng)級性能的信心。將 GenAI 與這些工具相結(jié)合將進一步提高他們的生產(chǎn)力，同時保持最終用戶熟悉的界面。該領(lǐng)域的更多工具將集成AI助手，使其能夠理解工程模型并協(xié)助其設(shè)計和管理。

汽車工程師將把GenAI應(yīng)用于“無代碼”工程工具，例如框圖、3D模型和流程圖

趨勢二：工程師利用驗證和確認實現(xiàn)AI合規(guī)性

隨著人工智能與汽車、醫(yī)療保健和航空航天應(yīng)用中安全關(guān)鍵型系統(tǒng)的融合加速，行業(yè)管理機構(gòu)正在推出人工智能合規(guī)的要求、框架和指導(dǎo)。作為回應(yīng)，工程師必須現(xiàn)在就優(yōu)先考慮驗證和確認（V&V）過程，以確保其 AI 組件已準備好在任何條件下部署，并滿足潛在的可靠性、透明度和偏差合規(guī)標準。

V&V 對于驗證深度學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)健性和檢測分布外（out-of-distribution，OOD）場景至關(guān)重要，特別是在安全關(guān)鍵型應(yīng)用中。穩(wěn)健性驗證至關(guān)重要，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會對帶有微小的、難以察覺的變化（稱為對抗性示例）的輸入進行錯誤分類。例如，胸部 X 光圖像中的一個細微擾動可能會導(dǎo)致模型錯誤地將肺炎識別為正常。工程師可以提供模型一致性的數(shù)學(xué)證明，并使用形式化驗證方法（例如抽象解釋）測試這些場景。此過程通過識別和解決漏洞來增強模型的可靠性并確保符合安全標準。

分布外檢測同樣重要，因為它使人工智能系統(tǒng)能夠識別并適當?shù)靥幚聿皇煜さ妮斎?。這種能力對于保持準確性和安全性至關(guān)重要，尤其是當意外數(shù)據(jù)導(dǎo)致錯誤預(yù)測時。辨別分布內(nèi)和分布外數(shù)據(jù)的能力確保人工智能模型可以將不確定的情況交給人類專家，從而防止關(guān)鍵應(yīng)用程序中出現(xiàn)潛在故障。

專注于 V&V 允許工程師遵守 AI 框架和標準，同時推動其行業(yè)內(nèi)的產(chǎn)品開發(fā)。主動的合規(guī)方法可確保人工智能系統(tǒng)可靠、安全且符合道德規(guī)范，從而在快速發(fā)展的環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢。

分布外檢測使人工智能系統(tǒng)能夠管理不熟悉的輸入，例如跑道上的煙霧狀況

趨勢三：基于人工智能的降階模型在工程領(lǐng)域的興起

隨著人工智能技術(shù)和計算能力的進步，使用基于人工智能的降階模型（ROM）的趨勢預(yù)計會增長。工程師利用這些模型將提高系統(tǒng)性能和可靠性，以及系統(tǒng)設(shè)計和模擬的效率和功效。

這種轉(zhuǎn)變背后的主要驅(qū)動力是工程師需要管理日益復(fù)雜的系統(tǒng)，同時保持高精度和速度。傳統(tǒng)的計算機輔助工程（CAE）和計算流體動力學(xué)（CFD）模型雖然準確，但計算量大且不適合實時應(yīng)用?；?AI 的 ROM 通過減少計算需求同時保持準確性來解決這個問題。工程師可以使用這些模型更快地模擬復(fù)雜現(xiàn)象，從而實現(xiàn)更快的迭代和優(yōu)化。

此外，基于 AI 的 ROM 具有適應(yīng)不同參數(shù)和條件的高度通用能力，增強了其在不同場景中的適用性。這種適應(yīng)性在航空航天、汽車和能源領(lǐng)域尤其有價值，因為這些領(lǐng)域的工程系統(tǒng)通常涉及需要詳細建模和模擬的復(fù)雜物理現(xiàn)象。例如，設(shè)計和測試飛機部件（如機翼或發(fā)動機）的工程師可以更有效地模擬空氣動力學(xué)特性和應(yīng)力因素，從而幫助工程師快速迭代和優(yōu)化設(shè)計。此外，基于 AI 的 ROM 可以適應(yīng)各種飛行條件，使其成為使用同一模型測試多種場景的多功能工具。此功能可加速開發(fā)過程、降低成本并提高最終產(chǎn)品的可靠性。

降階建模通過簡化復(fù)雜的CFD/CAE/FEA模型來加速模擬，平衡保真度和速度，實現(xiàn)高效的工程設(shè)計

趨勢四：人工智能打破復(fù)雜系統(tǒng)控制的障礙

人工智能與控制設(shè)計的持續(xù)融合將改變該領(lǐng)域，特別是在管理復(fù)雜系統(tǒng)和嵌入式應(yīng)用程序方面。傳統(tǒng)上，控制系統(tǒng)設(shè)計依賴于第一性原理建模，這需要對系統(tǒng)有豐富的知識和深入的了解。數(shù)據(jù)驅(qū)動建模僅限于在設(shè)計范圍內(nèi)的一小部分中有效的線性模型。人工智能正在通過從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建精確的非線性模型來改變這種狀況。這使得創(chuàng)建結(jié)合第一性原理和數(shù)據(jù)且在整個操作范圍內(nèi)有效的高精度模型成為可能。這一進步使得人們能夠更好地控制復(fù)雜系統(tǒng)。

同時，微控制器不斷增強的計算能力也促進了人工智能算法直接嵌入到系統(tǒng)中。這種集成在消費電子和汽車行業(yè)尤其具有影響力，因為高響應(yīng)系統(tǒng)正在成為常態(tài)。例如，人工智能嵌入電動工具中以監(jiān)測和應(yīng)對環(huán)境變化，例如可能帶來安全風險的突然材料密度變化。這些工具使用嵌入式人工智能來自主調(diào)整其操作，從而提高安全性和性能。

人工智能與復(fù)雜系統(tǒng)控制和嵌入式系統(tǒng)的融合開創(chuàng)了更為穩(wěn)健、自適應(yīng)和智能的控制設(shè)計時代。工程師現(xiàn)在可以創(chuàng)建實時學(xué)習(xí)和適應(yīng)的系統(tǒng)，提供前所未有的精度和效率。這創(chuàng)造了一個環(huán)境，在其中，人工智能驅(qū)動的解決方案解決傳統(tǒng)控制問題的環(huán)境，并為在各個工程領(lǐng)域中建立更智能、更集成的系統(tǒng)鋪平了道路。

工程師應(yīng)該對人工智能的持續(xù)成熟和進步感到興奮。物理見解與人工智能模型的融合將增強透明度和適應(yīng)性，減少傳統(tǒng)方法的“黑箱”性質(zhì)。人工智能工具的普及使工程師能夠更輕松地獲取和使用高級功能。這些進步將提升人工智能在工程中的作用，并使技術(shù)專業(yè)人員能夠更快、更有效地構(gòu)建更好的工程系統(tǒng)。

將機械、電氣和控制系統(tǒng)與人工智能相結(jié)合，實現(xiàn)風力渦輪機的優(yōu)化