一、生成式AI輔助汽車(chē)造型設計

隨著(zhù)科技的不斷進(jìn)步，人工智能（AI）逐漸滲透到我們生活的各個(gè)領(lǐng)域，尤其是在汽車(chē)設計行業(yè)。生成式AI的出現為設計師們提供了全新的工具和思維方式。在ChatGPT發(fā)布之前，特斯拉、寶馬、奧迪和福特等汽車(chē)制造商已經(jīng)開(kāi)始利用AI進(jìn)行汽車(chē)造型設計、性能優(yōu)化和用戶(hù)體驗分析。AI能夠通過(guò)分析大量的設計數據和市場(chǎng)趨勢，生成獨特的汽車(chē)造型。這種創(chuàng )意的多樣性為設計師提供了新的靈感來(lái)源，幫助他們突破傳統設計的限制。通過(guò)AI生成效果圖，設計師可以減少傳統手繪或3D建模所需的時(shí)間和成本，從而使設計過(guò)程更加經(jīng)濟高效。

在汽車(chē)設計的初期創(chuàng )意階段，為滿(mǎn)足市場(chǎng)對汽車(chē)造型推陳出新的多樣性要求，設計師需要繪制大量的草圖和效果圖，以探索不同的造型和風(fēng)格。這一階段的工作量相對較大，因為設計師需要嘗試多種設計方向。

隨著(zhù)人工智能繪畫(huà)技術(shù)的不斷成熟，越來(lái)越多的設計師開(kāi)始使用AI來(lái)輔助他們的創(chuàng )意設計。這種技術(shù)大大減輕了設計師的手繪工作量。

目前，許多汽車(chē)設計中心已經(jīng)開(kāi)始探索使用AI進(jìn)行創(chuàng )意設計。為了避免知識產(chǎn)權糾紛，他們根據已有車(chē)型素材訓練了符合品牌DNA的AI大模型，并通過(guò)文本生成圖像的方式生成效果圖。然而，他們發(fā)現這種方式生成的效果圖比較隨機，且造型不可控。因此，他們在文本生成圖像的基礎上引入草圖控制，即設計師首先繪制二維草圖，然后用草圖來(lái)指導AI生成效果圖，這樣AI就不會(huì )隨機生成不符合要求的造型方案。

然而，設計師繪制的這些二維草圖往往為表達效果而夸張變形，且空間透視不準確。此外，這些草圖是在二維平面下繪制的，無(wú)法參考三維工程模型，因此AI參考的二維草圖生成的效果圖也常常失真。

二、達索系統CATIA助力AI的價(jià)值三維草繪

達索系統基于3DEXPERIENCE平臺的CATIA三維草繪技術(shù)有效解決了上述問(wèn)題。設計師可以直觀(guān)地參考工程總布置進(jìn)行創(chuàng )意手繪，在三維空間中探索造型方案。這種三維草圖不僅符合工程要求，而且在空間占位和比例透視上也更加準確。這不僅解決了二維草圖不準確的問(wèn)題，還為下一步的三維建模提供了直觀(guān)的參考依據。

在全三維的設計空間中，設計師可以方便地修改造型方案，輕松調整視角和透視，以獲得不同視角的設計方案?；趨⒖挤桨覆輬D，AI能夠在幾秒鐘內生成效果圖供設計師挑選，這大大節省了設計師繪制不同視角草圖的時(shí)間?；?DEXPERIENCE平臺的CATIA真正幫助設計師減少工作量、提升設計效率，并縮短設計周期。

三、達索系統CATIA助力汽車(chē)造型設計的價(jià)值協(xié)同設計

工業(yè)設計與其他設計的最大區別在于，設計出來(lái)的產(chǎn)品需要進(jìn)行批量生產(chǎn)，因此設計必須滿(mǎn)足工程要求。在將創(chuàng )意轉化為產(chǎn)品的過(guò)程中，汽車(chē)造型數模工程師能夠直觀(guān)地參考設計師的三維草繪，采用CATIA細分建模技術(shù)（SUBD）快速將三維草繪轉換為三維模型。與其他CG類(lèi)多邊形建模軟件（如3ds Max、Maya、Blender）不同，CATIA細分建模生成的是工程可用的NURBS曲面，能夠在其上添加工程或造型細節（如圓角和分縫），使設計模型能夠被工程部門(mén)有效利用。

使用基于3DEXPERIENCE平臺的CATIA進(jìn)行汽車(chē)造型設計的最大價(jià)值在于其一體化實(shí)時(shí)協(xié)同設計能力：

設計師參考2D效果圖和總布置進(jìn)行三維草繪（2D 轉 3D）；

AI根據3D草繪生成多方案效果圖（AI效果圖）；

設計師根據AI效果圖探索造型，并確定造型方案（造型方案確定）；

數模師參考3D草繪方案進(jìn)行概念建模（CAS模型）；

總布置工程師實(shí)時(shí)參考造型模型，校核造型方案（第一輪校核）；

總布置校核點(diǎn)通過(guò)模板快速完成，無(wú)需大量重做工作（總布置修改）；

設計師實(shí)時(shí)參考新的總布置方案進(jìn)行造型更新（3D草繪修改）；

數模師實(shí)時(shí)參考修改后的3D草繪進(jìn)行概念模型更新（CAS更新）；

總布置工程師實(shí)時(shí)檢查新的造型方案是否滿(mǎn)足工程要求（第二輪校核）；

同樣的協(xié)同設計方法可擴展應用于早期的仿真分析和其他工程校核。

通過(guò)實(shí)時(shí)在線(xiàn)協(xié)同設計，造型校核工作無(wú)需像過(guò)去那樣進(jìn)行多輪數據轉換與修改。設計師無(wú)需依賴(lài)總布置截圖在Photoshop中修改造型方案，然后再將截圖分享給數模師在其他軟件中修改CAS模型?；?DEXPERIENCE平臺的一體化造型設計解決方案，所有設計與校核工作都在同一平臺上實(shí)時(shí)協(xié)同完成，避免了不同軟件之間的數據轉換與處理工作，從而縮短研發(fā)周期，提高設計質(zhì)量。

四、達索系統CATIA助力汽車(chē)造型設計的價(jià)值軟參數化CAS/A面設計

除了在早期的造型設計階段，基于3DEXPERIENCE平臺的CATIA在后期的CAS、A面和渲染評審階段也提供了功能強大的應用工具。例如，達索系統與本田汽車(chē)共同開(kāi)發(fā)的軟參數化造型設計工具ICEM Design Experience (IDX)。IDX集成了ICEM高質(zhì)量曲面技術(shù)、CATIA軟參數化技術(shù)、全能智能建模技術(shù)和全新用戶(hù)界面。得益于全能智能建模技術(shù)和友好的用戶(hù)界面，其建模效率遠高于現有的ICEM Surf軟件；同時(shí)，強大的軟參數化技術(shù)使其修改效率顯著(zhù)提升。

五、達索系統CATIA助力汽車(chē)造型設計的價(jià)值邊評審邊修改

邊評審邊修改是汽車(chē)造型設計追求的重要目標之一?，F有設計流程中，每次造型評審都需要記錄并下發(fā)更改工作流，重新修改完成的造型方案需要導入可視化軟件進(jìn)行渲染評審準備，然后再次發(fā)起評審流程。一個(gè)簡(jiǎn)單的造型修改往往需要一天到一周的時(shí)間才能完成評審決策。由于現有設計流程使用不同的設計工具，無(wú)法實(shí)現邊評審邊修改?；?DEXPERIENCE平臺的CATIA集成了強大的STELLA渲染引擎（達索系統收購RTT的渲染技術(shù)），能夠提供接近真實(shí)的可視化渲染和虛擬現實(shí)（VR）體驗?？梢暬脩?hù)無(wú)需進(jìn)行數據準備，可直接基于造型數據開(kāi)展可視化設計工作。在設計評審時(shí)，設計師可根據評審意見(jiàn)現場(chǎng)修改造型設計方案，高質(zhì)量的渲染效果和VR體驗立即更新，避免了重新準備可視化工作的繁瑣過(guò)程。

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8月22日 14:00 等你來(lái)看！