GPT和工业设计软件产业分析

atGPT用于生成工业研发设计软件代码CD&CE：工业研发设计软件重要组成CD和CE是工业研发设计软件的重要组成部分（Compter-adddsign计算机辅助设计）侧重设计，利用计算机及图形设备辅助设计人员进行设计工作，用自动化的流程替代手动制图。C（CompterAdedEngneering，计算机辅助工程）侧重于分析，基于有限元分析理论，产品对现实世界中的力、振动、热、流体流动和其他物理效果做出的反应，判断产品是否会断裂、磨损或者是否在按照设计的方式工作。图表：CD和CE是工业研发设计软件的重要组成部分……DMMCM…CETCemesDassauttskCDnss研发设计软件生产控制软件研发设计软件生产控制软件数 数 信 数据 据 号 据建 反 控 反模 馈 制 馈管理指令信息管理软件 嵌入式软件信息管理软件嵌入式软件数据反馈资料来源：各公司官网、CatGPT：能够生成代码的大语言模型ChatGT是OpenI开发的生成式人工智能大语言模型GT系列模型诞生于8年的G-1，先后经过G-4等多个大版本，模型参数量、性能不断优化。21年8月在数十亿行代码的训练下基于G-3的Codx具备了代码生成能力并不断进行优化最终由ChaGT继承2年3月最新版G-4发布ChaGT开始基于G-4对外提供服务，代码生成能力进一步提升。图表：GPT系列模型发展路径hatGPT2022.1约20基于InstructGPTGP32020.51750亿Cdex2021.8120亿超570G数十亿源代码InstructGPT2022.313基于GP3GPhatGPT2022.1约20基于InstructGPTGP32020.51750亿Cdex2021.8120亿超570G数十亿源代码InstructGPT2022.313基于GP3GP22019.215亿40GGP12018.61.17亿7000发表书籍参数量

GP42022.3GP42022.3未公布-1-1-2-3atGPT-4 数据集模参数据集数集大取微调增加资料来源：OAI官网、

模参加大数集大变为wst

参量降了专应于成码训集入量码

引入RF参量大训效更人思维

对交式

支多态入生性提升技细不公布CatGPT在CD中的应用：生成代码ChatGT能够按照开发者的自然语言指示生成CD代码并给出相应的解释目前在CD领域，ChaGT能够支持utodsk公司开发的sualLIPutoIP语言、Ma核心脚本语言M、3sMx相关产品的通用脚本语言Xcrp，以及用于utCD平台二次开发软件包ObjectRX的suC+语言等例如询问ChaG“编写bjectRX以实现utCD选择矩形的中心ChaGT将返回相应代码并给出相应解释辅助开发人员进行开发。图表：haGPT返回的部分代码及相的解释（代码未经验证）询问询问at：编写bet以实现uto选择矩形的中心询问at：创建e脚本将所对象纹理改为个纹理资料来源：Atdsklog、ChatGT生成的代码未能达到直接使用的水平，仅能做辅助参考。虽然ChaGPT能够按照开发人员要求生成代码，但是从实际效果来看，并未达到直接使用的水平。例如，在utodsk3sMax社区，有开发者利用ChaGT生成了一段MXscrpt代码，但是未能成功运行其它开发者则指出生成的代“与正确的Xscrpt语法相去甚远甚至存在编造“函数名和语法”情况。这一现象或是大语言模型常出现的“幻觉”现象，即生成一些看似有道理但实际并不正确的内容。ChaGT生成的代码或只能作为辅助参考使用。图表：haGPT生成的代码存在较多误用户基hat生成部代（） 题 翻译：这与正确的mscipt语法相去甚远，不要浪费时间。如果ChatGPT和您自己都不知道最简单的事情的正确语法，您将如何调试它或要求ChatGPT修复错误…翻译：与正确代码相比，有更多的错误，ChatGPT甚至编造函数名和编造语法…资料来源：Atdsk官方社区、人工智能已广泛应用于CD和CE软件CD和CE软件中已集成了人工智能相关功能，创成式设计是重要方向。创成式设计（GeeratieDesgn）是人工智能在CD和CE等研发设计软件中重要的应用方向，创成式设计可以让设计师和工程师专注于“设计”本身，而将具体的实现交给人工智能、云计算和机器学习，大大提高产出效率。此外，我们还研究了全球CD和CE龙头公司，包括utds（欧特克Dassa（达索eme（西门子TCnss等发现人工智能技术已在各公司旗下的产品中得到了实际应用，主要形式包括建筑等专业领域的设计规划、嵌入软件中的助手工具或插件、草图绘制、创成式设计等。创成式设计：基于I的大规模生成式设计方法创成式设计基于云计算和机器学习技术提供更多更有效的工业设计方案在I和云计算能力的支持下，创成式设计技术能够根据现实世界的制造约束和产品性能要求，快速循环测试和生成多个CD就绪解决方案产生设计师和工程师难以有效发现和建模的选项，并筛选出最优结果。制造约束和产品性能要求包括尺寸、重量、强度、风格、材料、成本、进度、可制造性等。创成式设计的优点在于：生成更多可替换方案创成式设计能够提供大量的设计方案简化了设计流程使设计师能够快速缩小选择范围，并专注于发现符合可用材料或制造能力的可行替代品。生成更具特点的方案在人工智能和机器学习的支持下创成式设计平台可以模仿自的进化设计方法，从参数设置出发，开发出独特的解决方案和零件几何形状，超越人类想象。消耗更少的时间。设计师可以在更短的时间内探索更多的选择，选择更优的解决方案，并在没有常规验证的情况下进行方案完善。图表：传统设计与创成式设计对比原理 可制造性产品对给定的模型进行据边界条件进行有限元分析，然后对模型变形或删减来优化。

有效性评估迭代阶段 设计到品阶段创成式计大量有效的可制造选可制造性产品根据一些初始参数通过迭代并调整来找到优化模型。

迭代阶段 设计到品阶段 生产性长资料来源：Atdsk官网、utodesk：将I应用到施工与建筑设计中utodesk与DIY合作提高施工设计流程的效率。DasAI是第一款由人工智能（）提供支持的木材设计CD软件，可在0分钟内生成符合规范的最佳设计，每天为工程师节省2-3小时减少%木材浪费。utdsk的rats研究项目则使用I方法快速评估包括混凝土在内的多种材料的结构设计2年rats与DISY合作使用rats计算木结构中的承重墙，并将结果输出给Dasy来生成详细的平面图，减少了地基中使用的混凝土，并用来设计房子的地板部分。图表：uodek与DISY合作提高工设计流程的效率计计算木结构的承重墙生成详细平面图实际效果资料来源：Atdsk官网、utodesk与Obaashi合作将人工智能用于建筑中的体积设计和规划。Obaashi是日本建筑、工程和房地产开发公司。1年，Obaashi与utodskReserch合作开发了人工智能解决方案，让建筑师输入建筑的基本参数，并在最少的人类指导下，获得体积估计和室内布局。该应用程序的人工智能主要用于办公空间，使用Obaashi的200多个utodskRet文件组合中的子集进行训练。人工智能工具可以理解程序之间的抽象关系以及建筑体积中所需的连接、大小和比例，人类只需要用简单的语言指定建筑元素及其位置关系等。图表：I平台实现建筑中体积估计和内布局资料来源：Atdsk官网、Dassaul：推出基于I的设计助手Dassault在云解决方案DXPRIENCE中推出设计助手Desgnssitant。Desgnssstat包括四个工具，使用内置的机器学习算法，根据设计人员的工作流程提供设计帮助，帮助完成耗时和重复的任务，让设计人员更加关注创造力工作。electionHelper根据当前的工作状况识别相似对称长度相当或位于附近的其他等元素，并预测设计人员可能选择的其他边、圆角或倒角。若设计人员手动添加某些选项后，eectonHelpr将进一步细化结果。最后，当设计人员同意结果，eectonHepr将自动执行相应操作。MateHelper能够识别重复零部件的位置并提出建议自动将多个零部件实例插入到部中，提高效率并减少安装重复组件（如紧固件）所花费的时间。ktchHelper下一步要绘制的草图并将选定的草图对象和实体快速复制到具有相似围特征的多个位置。martMate：当设计人员拖动某个零部件到能够与周围其他部件结合的地方时，marte能够自动识别结合处，并动态生成相应的零件与结合处完美结合。图表：ult在云解决方案XIEE中推出设计助手gnsint SelectionHelper MateHelper 根据几何体的大小、形状和方向为用户建议一系列选择，图中黄色部分 识别重复组件的其他实例，并将自动放置组件，如图中黄色所示 SketchHelper SmartMate 可识别与周围几何图元相关的现有草图几何图元，并建议放置草图图元的其位置，如图中红色圆圈

实现元件的拖拽和结合资料来源：Dasslt官网、OLIDWORKSisualize208P3引入了IDenoisr降噪器IDenser由NIDIA和Dassat合作提出基于机器学习和人工智能经过数千张图像和示例项目文件的训练，能够可视化并消除场景中的噪点并将渲染完成速度提高0倍能够用于静止图像动画-R等场景。图表：Inoir使用前后对比图注：左侧为使用前，右侧为使用后资料来源：Dasslt官网、Siemes：业界首个I驱动的CD草图绘制技术iemens推出业界首个人工智能驱动的CD草图绘制技术。在当前的设计环境中，大多数概念草图是在CD软件之外进行的因为用户必须预先决定并构建到草图中的规则和系级别0年6月emns推出的NXketch软件基于人工智能即时的进行关系推断，用户将要拖动或修改的内容，并根据周围的几何图形识别几何关系，支持用户在没有预定义参数、设计意图和关系的情况下进行草图绘制，摆脱纸质手绘草图。该技术在概念设计草图绘制方面提供了极大的灵活性，能够处理导入的数据，并对旧数据进行快速迭代，实现单个草图中处理数万条曲线。图表：Simns推出的I驱动CD草图绘制技术SketchSketch（草图）功能：在当前应用中创建草图。利用DiretSketch工具来添加曲线、维度、约束等。资料来源：Siems官网、iemens在新版NX软件中利用了人工智能和高级仿真功能等先进技术。X是emes的高端CD软件也是Xcerator软件和服务产品组合的一部分2年0月iemes在发布的NX中引入人工智能和高级仿真功能等先进技术基于人工智能和机器学习在选择相似命令中利用形状识别来快速识别几何相似的组件此外X语音命令辅助允许用户调用命令导航多级菜单和操作甚至通过教给系统单词或短语来让系统执行常见任务。例如询问N“Haeedonesometnglkethsbfore?NX将使用emes的Geus技术实现形状搜索。图表：X软件中利用了人工智能和高仿真功能资料来源：Siems官网、PT：引入I驱动的创成式设计TC通过I驱动的创成式设计提高工程生产力TC借助I驱动的创成式设计软件使得工程师可以交互式地指定要求和目标，包括首选材料、制造工艺等，创成式引擎将自主创建最佳设计。创成式设计的优点在于：）允许用户在短时间内探索许多设计备选方案；通过考虑材料制造工艺和性能要求等多种因素创成式设计可以帮助用户创建针对特定目标进行优化的设计可以通过自动化设计过程和快速探索许多设计备选方案来大大减少设计产品或组件所需的时间。图表：使用创成式设计来设计办公椅支架注：使用创成式设计来设计办公椅支架之前（左）和之后（中）对比。最右边为将零件组装起来的示意图资料来源：PTC官网、TC的Cro集成了创成式拓扑优化扩展和基于云的创成式设计扩展。创成式拓扑优化扩展（GeerateooogyOptmation，GO）能够快速探索创新设计选项，从而减少开发时间和费用；基于云的创成式设计扩展（GeeratieDesgnxteson，GDX）能够使用不同的材料和制造方案同时创建多个设计并突出显示更好的选项供用户查看比较GO和GX，前者更适合针对特定材料和制造设计流程优化模型，后者更适合快速开发和并行比较多个方案。图表：ro集成了创成式设计功能eneratieDesig（创成设）能栏资料来源：PTC官网、nss：基于I的流体求解器和数字孪生ctivationNet或将被整合到结构和流体求解器中以提高接触的D表面质量2年5月nss团队提出了基于D卷积神经网（CNN的新架构—ctatonNetctvatonNet算法为产品模型中的每对D表面接（sufacecotact计算1到0之间的分数得分0及以上的表面相互作用模型为可信任结果，可以用来进行准确的仿真；得分0以下相互作用模型可以直接删除得分2-0的相互作用模型应进行复查或重塑在通过nss软件开发团队的测试后，据nss信息，ctatonNet算法或将被整合到结构和流体求解器中，以提高接触D表面的质量。图表：ciiont算法能够准确评估各类表面接触建模质量资料来源：Ass官网、nsys的winBuilder软件帮助创建设备或流程的数字孪生，以使用I实现自动化。Mcrosoftrojectonsai通过图形连接已经编程并用于执行某些I功能的软件模块，帮助工程师在不使用数据科学的情况下创建人工智能自动化。但是，仅在物理世界进行训练成本过高。因此，Mcrosoftrojectonsai与nssinBuidr合作，通过同时运行机器或应用程序的数百个虚拟模型，并将数字孪生生成的数据直接进行优化，大大降低了训练时间和成本。此外，虚拟模型还支持工程师引入极端情况，提高训练性能。图表：人工智能在混合数字孪生中发挥关键作用系统模型人系统模型人工智能机器学习混合数字孪生数据规模运行时间3模型3几何学资料来源：Ass官网、atGPT对工业软件的影响探讨除了使用ChatGT生成代码来辅助开发者开发外，hatGT还可能在其他方面对工业软件产生影响。信息搜索与归纳类于微软新n内嵌或集成在工业软件中实现快速在海量的网上数据中搜索到用户感兴趣的信息，并进行归纳整理，而不需要依赖用户的搜索技巧、知识储备、文档整理、外语等其他方面。软件需求分析和设计用户输入需求信息ChaGT能够生成UML组件（构件图，用来描述在软件系统中遵从并实现一组接口的物理的、可替换的软件模块。此外，在规范软件分析和流程中能够帮助开发人员完成文档工作在软件设计阶段利用ChaGT获得接口定义，模块划分，技术选型等知识和帮助。优化工业软件设计和研发参数。利用ChaGT的大模型技术，添加少量的工业软件设计和研发参数信息作为训练数据，迁移训练出针对性的小模型，节约算力资源、实现参数优化、提高优化效率。更智能“opilo助手借鉴微软Ofce5和Copiot经验工业软件也可以训练出更智能的软件助手，让用户通过自然语言的形式，指导软件进行相关操作和设计，并能够针对当前的设计情况进行提炼和分析，并预测用户的下一步指令等。相关标的从I技术发展来看技术的变现都