工程團隊面臨前所未有的壓力：必須在資源更有限、開發時程更緊迫的情況下，更快打造出更優質的產品。AI 產品設計正從根本改變產品開發的可能性。根據 McKinsey 的資料，將 AI 融入產品開發流程的企業，產品上市時間最多可縮短 30%，同時提升設計品質。對航太及國防工業、汽車、醫療器材、電子及工業設備製造商而言，這不只是漸進式改善，更是能夠建立結構性的競爭優勢的關鍵。
本文將深入解析 AI 產品設計的定義、實際工作流程運作方式、目前受影響最深的產業，以及組織在擴大採用前需解決哪些挑戰。
AI 產品設計是指運用人工智慧(AI)，包括大型語言模型(LLM)、機器學習、生成式演算法及 AI 輔助模擬技術，於設計流程的每個階段支援工程師。不同於傳統 CAD 工作流程設計師需手動定義幾何形狀與設計約束，AI 驅動的產品設計工具能協助引導、提出建議、生成並評估設計概念，其速度與迭代規模遠超過以人工所能達到程度。
這項轉變之所以重要，因為設計複雜度的成長速度已超越工程團隊的處理能力。單一組件在組裝體中，可能涉及數千項彼此相互交錯的約束條件，包括結構載荷、熱力需求、材料供應情況、製造公差及法規認證要求。產品設計 AI 不會取代工程師的判斷，而是透過協助團隊更快速、更有信心地從早期設計概念邁向正式量產核准。
AI 能夠即時提供工作流程的指引，透過逐步說明協助新進與資深工程師。AI 工具能在設計逐漸成形過程中加以分析，執行結構、熱力或模態模擬，並在問題導致高成本返工前，找出製造、公差及干涉問題。這個持續運作的回饋機制，能讓工程師在做出決策的當下獲得準確資訊，而非在數週或數月後的設計審查中才發現問題。
AI 設計能同時評估數千種設計配置，找出符合結構、熱力或模態需求的幾何形狀，同時降低重量與材料用量。工程師只需設定設計目標、設計限制、材料及製造流程後，AI 便能產生一個或多個設計方案供工程師評估或選擇。這種方法在 CAD 領域中通常稱為生成式設計，能持續發掘原本可能未被考慮的設計解決方案。
機械工程領域的 AI 應用還包括內嵌式模擬功能，可預測設計在真實世界環境下的表現，包括應力載荷、位移、熱力行及流體動力學。藉助 AI，工程師能比使用傳統有限元素分析 (FEA) 更快速地評估多種情境，並將時間聚焦於最具潛力的方案。
AI 透過處理公差分析、特徵查找、零件生成及變型配置等重複性工作，重新塑造工程工作流程，讓工程師能專注於高價值活動。這些工具可消除例行流程帶來的認知負擔及潛在的人為錯誤，確保一致性與精確度，同時大幅提升生產力。工程師因而能取得更多寶貴時間，投入創意問題解決、創新設計探索，以及更有價值的跨部門協作。這項轉變不僅提升個人績效，也能塑造以創新與生產力為導向的合作模式，在不犧牲品質的前提下如期完成工作。
AI 產品設計是快速的發展的過程，部分功能現已實際可用，其他功能即將推出。它也是工程師與 AI 系統之間有組織的協作模式，雙方各自發揮不同優勢：工程師提供背景知識、限制條件及專業判斷；AI 則提供大規模運算能力與高速處理效能。
例如，典型的生成式設計工作流程可能包含以下五個階段。
整個流程始於工程師明確定義設計必須達成的目標，包括功能需求（承載能力、熱效能、目標重量）、製造限制條件（偏好的材料、製造流程），以及目標產業所要求的任何法規或認證規範。
設定約束條件後，生成式 CAD 工具會運用模擬探索設計空間，產生數百甚至數千個幾何設計候選方案；每個方案皆以不同程度滿足指定需求。系統會將最佳方案交付設計工程師進行評估。演算法可能生成超出傳統設計思維的方案，而這正是生程式設計的目的所在。
工程師會審查生成的設計方案，並運用專業判斷縮小選擇範圍，綜合考量可製造性、成本、外觀、後續組裝及其他 AI 無法獨立完整評估的因素。接著，可進一步精修入選設計方案，並透過AI 輔助的高精度模擬進行分析，以更精確的效能評估。
在不久的將來，AI 工具將支援從概念幾何圖形到詳細模型的轉換，可能自動化特徵建立、公差傳遞及工程圖註解。以 AI 為基礎的原型製作工具，或許能找出從 CAD 模型到實體原型的最快路徑，並依據設計幾何形狀與生產需求，推薦製造策略或模具製作方法。
最終決策由工程師做出。AI 驅動的產品設計是旨在輔助人類決策，而非取而代之。工程師會依據所有需求驗證最終設計、解決尚未處理的衝突，並將模型發布以供製造，或在組織的產品生命週期管理 (PLM) 系統中進行後續治理。
AI 在產品設計中的商業效益已獲充分確立，且持續提升。使用 AI 輔助設計工具的組織，持續回報在設計週期時間、缺陷率及工程產能方面有所改善。這些效益主要集中於四個領域。
生成式設計與 AI 輔助模擬，將傳統上需要數週的設計週期縮短為數天。透過平行化自動探索取代循序的人工迭代，讓工程師能更快速評估更多選案，並更早得出更完善的解決方案。隨著製造商面對日益縮短的產品開發時程，這項速度優勢將在整個產品組合中持續累積並擴大。
人類工程師往往依賴根據經驗與過往成功案例，所建立的既有的幾何形狀與設計模式。生成式設計可探索更廣泛的可能性，經常找出經由人工設計難以或不太可能開發的最佳化解決方案。其成果不僅是加速設計探索，也能提升產品效能。
在 CAD 模型中發現設計錯誤，其修正成本遠低於在生產現場或實際使用環境中發現錯誤的成本。能夠即時分析設計的 AI 工具，在結構弱點、公差問題及組裝衝突進一步影響至後續的模具開發、採購或製造流程前及早識別。將品質管控重心提前至產品設計階段，是 AI 投資在工程領域最明確的報酬之一。
透過自動化耗時的重複性工作、變型生成、文件作業及工程圖建立，AI 讓工程師能專注於高價值工作。根據 McKinsey 的職場超級代理人報告，能有效部署 AI 的組織，可讓員工重新取得 20% 至 30% 的工作時間，用於更高價值的活動。對於在人力編制持平的情況下管理日益複雜設計的工程團隊而言，這些釋出的產能可直接加速開發計畫。
AI 產品設計正廣泛應用於整個製造業。AI 驅動的指引可針對新的與不常使用的設計流程提供逐步建議，提升工程設計生產力。對於 AI 驅動的生成式設計，其影響在設計複雜度、法規要求壓力與市場競爭度交會的產業中最為顯著。
製造商正運用生成式設計減輕結構組件的重量，進而直接提升燃油效率與酬載能力。AI 模擬也正在加速飛行關鍵零件認證流程中的分析階段。
原始設備製造商 (OEM) 與一階供應商 (Tier 1) 開始將 AI 驅動的產品設計應用於內部結構、傳動系統組件、電動馬達支架及熱管理系統等領域。在這些領域中的重量、安全性、永續性與效能之間的取捨極為複雜，且受到嚴格法規規範。
AI 工具正協助加速植入式醫療元件和手術器械的設計迭代；在這些應用中，尺寸精度與效能均不容妥協嚴格要求。以 AI 為基礎的原型製作可明顯縮短設計驗證時程。
重型設備製造商正運用生成式 CAD 工具最佳化機架結構與零件幾何形狀，在不犧牲結構完整性的情況下，減少材料使用量與加工時間。
產品微型化的壓力正促使工程設計團隊採用 AI，在元件層級進行熱分析與效能分析；在此情況下，傳統人工分析方法難以跟上開發週期日益加快的速度。
AI 帶來效益確實存在，但導入過程也面臨不少障礙。若組織在未解決這些挑戰的情況下，貿然投入 AI 產品設計，可能導致投資效益有限，並使工程師對相關技術的應用感到挫折。
AI 系統是透過既有設計資料中進行學習。若 CAD 資料庫包含建模方式不一致的幾何資料、不完整的中繼資料，或 AI 工具無法有效解析的舊版檔案，所產生結果也會反映這些缺陷。依據所使用 CAD 系統的專業領域、標準化程度與結構而定，資料準備可能是導入 AI 產品設計時相當耗時的階段。
AI 工具無法單獨發揮其價值。它們必須整合至工程師既有的工作流程，理想情況是應當在 CAD 環境中直接運作，而非透過需要匯出及重新匯入資料的獨立應用程式來操作。與 PLM 系統整合可確保 AI 生成的設計，能與其他所有其他產品資料相同的變更控制、組態管理及核准工作流程中受到管理。
工程師必須信任 AI 所提供的結果，而這種信任需透過可解釋性、結果驗證與實際操作經驗逐步建立。許多設計工程師一開始會對 AI 與生成式設計的所產生解果抱持懷疑態度，正是因為其幾何形狀模型的外觀與傳統設計有所不同。解決技能落差並投入變革管理，是成功導入 AI 技術的先決條件。
目前的 AI 系統在定義明確的問題領域中表現良好，但面對高度創新的設計挑戰、不完整的需求條件，或需要廣泛背景知識才能進行權衡取捨的情況時，仍顯得力有未逮。工程師應將 AI 視為具備明確優勢與能力限制已有記錄的協作夥伴，而非將其視為能夠提供所有設計答案的權威工具。
在航太、國防或醫療設備等受法規嚴格規範產業的製造商，必須遵守設計資料存取及處理方面的嚴格要求。當 AI 工具在雲端環境中運作時，組織必須在部署前確認資料處理方式符合適用的出口管制、智慧財產權及資料在地儲存等相關法規要求。
產品設計領域中的 AI 的發展趨勢，正朝向 AI 系統與完整工程工具鏈之間更緊密的即時整合，涵蓋從早期概念設計到正式投入生產的整個流程。能夠理解產品完整規格、法規要求及製造環境的自主設計助理，已開始在研究環境中出現。在未來五到十年內，這類 AI 設計助理可能可能成為先進製造業的標準配備。
對於現階段正著手建立 AI 基礎的組織而言，最重要的一步並非採用市面上最先進的 AI 工具，而是建置資料基礎架構、工作流程整合與工程文化，讓 AI 功能隨著技術成熟持續創造累積性的價值。今日願意投資這些基礎的製造商，將在下一代 AI 驅動 CAD 工具問世時率先快速行動。
PTC 採用 ADVISE(建議)、ASSIST(輔助) 和 AUTOMATE(自動化) 架構來管理 Creo 中的 AI 功能。在此架構下，AI 在產品設計工作流程中承擔更多職責。在所有情況下，設計工程師都必須在實施任何 AI 驅動的變更之前，進行審查並核准。
PTC 的 Creo 將 AI 輔助與生成式設計功能直接整合至工程師日常使用的設計環境中。無須使用額外工具；無須匯出和匯入資料；不會中斷既有工作流程。Creo 的生成式設計讓工程師定義效能目標、材料與製造限制條件。AI 可探索數千種幾何方案，並依效能進行排序。即時設計指引與 AI 輔助模擬功能，則能協助工程師在設計進入製造階段前即早識別潛在問題。
Creo 豐富且一致的資料可直接對應至 PTC 的 Windchill—業界領先的 PLM 平台，確保 AI 生成的設計可在組織既有的變更控制與組態管理流程中進行追蹤、版本控管與管理。AI 驅動設計與由 PLM 治理的產品資料之間的連結，正是讓 AI 產品設計能夠在大規模營運下持續推行的關鍵。
準備好了解 AI 產品設計在您的工程環境中實際運作嗎？立即申請個人化 Creo 展示，探索 AI 驅動指引、生成式設計與模擬如何加速您的下一個開發計畫。
Steve is PTC’s Creo Product Marketing Director. In this role, Steve is focused on communicating the competitive advantages of PTC’s award-winning Creo, Creo Elements/Direct and Mathcad solutions. His career spans the aerospace, consumer appliances, and consumer electronics industries.
Steve is a certified Lean Six Sigma Black Belt and holds degrees in Mechanical Engineering from Purdue University and Business Administration from UCLA.