人工智能（AI）在3D产品设计领域的运用正在不断产生深远的影响，尤其在图像创作、头脑风暴和概念构思的初期阶段。各种AI艺术生成器，如Midjourney、Stable Diffusion和DallE 3，以及像ChatGPT这样的聊天机器人，为生成各种设计理念提供了快速的途径。Midjourney中的“chaos”提示等独特功能特别有助于生成不寻常而富有想象力的设计。使用更高chaos数值可能产生更加创新和非传统的想法，挑战传统设计的规范。
3D产品设计涉及使用专业软件应用程序来制作有形物品的3D模型。与其2D对应物不同，3D设计考虑了深度，除了宽度和高度之外，还提供了更全面的对象视图。这种方法在多个行业中至关重要，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过程之前，创建全面的概念和最终设计。近年来，3D打印已经彻底改变了如何创建3D设计原型和样机，以及使用碳纤维、铝、尼龙等材料制作最终零部件。不久的将来，自动化可能使最初由AI生成的设计概念无缝过渡到计算机辅助设计（CAD）软件中，然后将其转化为最终的制造规格，并传送到生产线。
需要强调的是，由AI生成的设计作为一个起点，而非最终产品。这些初步概念加速了草图绘制和头脑风暴阶段，但最终需要人类的精湛技巧进行完善。在类似Midjourney的平台上，像“混合（remix）”和“变化区域（vary area）”这样的工具有助于对AI生成的设计进行反复迭代，特别是当需要重新审视特定特征，如不规则的边缘或角落时。
3D产品设计的一个重要优势之一是其迅速的原型制作能力。设计师可以在数字环境中迅速循环进行多次产品迭代，调整尺寸、材料和其他属性，然后再进行物理生产。这种效率既节约了时间又节省了资源，使公司能够加快上市时间。此外，3D模型便于在不同团队或组织之间进行共享，增进协作，减少可能源自2D表示的误解。
运用AI进行3D产品设计
一旦设计方向确立并概念清晰，AI的作用逐渐减弱。虽然AI可以快速帮助确定设计要求，但它不适合交付符合所有制造、成本和用户体验标准的产品。在这个阶段，更加传统的设计工具接管了主导地位，尽管一些基于AI的生成设计工具仍然可以用于特定任务，比如材料优化或应力测试。基本上，目前AI在设计过程的初期阶段效果最显著，为灵感提供了大量的想法，有可能引导设计师朝着他们未曾考虑过的创新解决方案前进。
AI如何在3D产品设计中使用
- 自动化与效率：AI的最直接影响之一是自动化常规任务。例如，AI算法可以根据特定标准自动生成设计选项，节省时间，让设计师有更多精力专注于设计过程的更复杂方面。
- 生成式设计：这是一种由AI驱动的技术，设计师将特定的设计目标和约束输入到软件中，AI算法生成满足这些条件的多种设计可能性。这种方法可以探索比单独人类更大的设计空间，可以产生创新的、通常是意料之外的解决方案。
- 材料优化：AI可以实时分析各种材料组合及其对产品性能的影响。这可以导致设计最大程度地利用材料，减少浪费并降低成本。
- 模拟与测试：AI算法可以快速模拟各种工作条件，以测试产品的性能。这加速了设计的迭代过程，因为设计师可以基于可靠的预测快速进行调整。
- 个性定制：AI实现了更高效的设计个性化，允许产品更容易地根据个别客户需求进行定制。机器学习模型可以根据过去的行为预测客户的喜好，从而提供更个性化的设计选项。
- 协作：AI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头语言转化为设计参数，使非专业人士更容易参与到设计过程中。
- 质量控制：机器学习算法可以被训练用于发现三维模型中可能被人眼忽略的不一致性或缺陷，从而提高设计的质量和可靠性。
- 供应链整合：AI还可以将其能力扩展到设计之外，包括实时库存检查和供应链物流，使从设计到生产更加容易。
擅长利用AI工具的设计师很可能在未来更受雇主欢迎。其中的主要优势在于速度和概念的多样性，这些概念可以进一步完善为最终解决方案。每当将提示输入到AI生成器中，都会产生不同的结果，拓宽了可能性的边界。这些生成的概念可以快速与客户共享，或在诸如Photoshop等软件中进一步完善，以获得更加逼真的呈现。