2月13日，窗外天色剛剛亮起，陽光撒在美國田納西州因貓王Elvis Presley而聲名大噪的鄉村音樂之都Nashville，揭開達梭系統3D軟體全球用戶大會的序幕。清晨8點不到，大會現場陸續出現人潮，他們迫不及待想參與這場睽違2年的實體活動。
今年，達梭系統的全球用戶大會人氣爆棚，現場不僅有5千多位來自全球各地的工程師、設計師及媒體齊聚一堂，還有許多未能到場的民眾，透過線上直播同步參與；二者相加，總參加人次超過1萬，大家就是想在第一時間搶先看到3D設計科技的最新發展。
數位分身 進軍汽車產業
法商達梭系統是最早提出數位分身（Digital Twins）的廠商，全球最大的雙引擎廣體客機波音777，就是利用數位分身技術協助打造而成；此外，包括半導體先進製程、電動車等產業的領導廠商，也都使用達梭系統數位分身，透過AI模型模擬、分析設計等功能完成精準兼具高效率的製造。
不僅波音（BOEING），航太業的空中巴士（Airbus）與漢翔等公司，也是達梭系統的合作夥伴。近幾年，達梭系統積極進軍汽車產業，陸續打進特斯拉（Tesla）、豐田（TOYOTA）、福特（Ford）、雷諾（Renault）等汽車供應鏈。業界人士透露，達梭系統結合3D建模、模擬（虛擬＋真實）、資訊智慧和社群／協作技術為一體的3D設計平台，已滲透11個不同產業，造福近300萬名客戶，這當中包括台灣的台積電、日月光、鴻海與台達電等科技大廠。
「達梭系統在3D模擬軟體導入人工智慧已有多年，2、3年前達梭系統就已針對生成式AI展開相關技術的部署。」達梭系統3DEXPERIENCE Works部門執行副總裁Gian Paolo BASSI向本刊透露這個鮮為人知的祕密。
達梭系統副執行長暨營運長Pascal Daloz更指出，達梭系統合作已久的汽車大廠雷諾就受惠於這項技術，不到30天就讓汽車投入生產，比傳統模式節省許多時間。
BASSI解釋，3D模型的生成，第一步通常都從材料開始，透過思考如何結合不同材料、塑造出一個固定的幾何圖形，並從中進行測試、開發，優化成最終的產品，而此過程必須搭配許多設計的參數資料做為研發基礎。
優化產線 建一條龍平台
另外一種作法則是基於不同的模型，以逆向工程的方式，生成出一個新的模型；過程中，須同步建立一個優化過的工程規範來創造產品。
BASSI指出，開發商能快速在幾小時或幾天的時間，掃描出整個產線動態，製作出一個虛擬的數位分身工廠，以便重新配置製造設備、對新設備進行虛擬調試等。
憑藉達梭系統3DEXPERIENCE雲端平台的敏捷性，Daloz表示，達梭系統在短短一個月內，就為雷諾建立好從採購、財務、成本核算、財務規劃與分析（FP&A）等一條龍的溝通平台，讓來自不同職能部門的員工能在線上互通有無，即時解決製程中的相關問題。
一般的公司，通常都將3D建模、模擬、採購、財務規劃與分析等相關資訊拆分成不同平台管理，因此在不同數據的串接、人員間溝通與成本上的管控，通常費時且較無效率。「因為雷諾串聯從技術到財務的3D設計平台，能即時預測原材料成本和零件成本變化的影響，從中確保供應鏈的穩定與利潤，此舉也間接取代公司每天需要和供應商互換近10萬筆文件。」雷諾執行長Luca de Meo說道。
AI助攻 工作效率倍增
日前接受本刊採訪時，AI高效算力與雲端服務商台智雲總經理吳漢章表示，在ChatGPT出現前，大家對於生成式AI的期待，大多關注在智慧城市、智慧製造等相關領域的數位分身應用，這印證了達梭系統所涉及的市場，正是生成式AI最好的發揮場域。
說巧不巧，達梭系統全球用戶大會活動第2天，針對ChatGPT生成式AI技術將為3D設計帶來哪些全新改變，達梭系統3DEXPERIENCE Works策略與事業發展副總裁Suchit Jain，就以「What's Next Big Thing:ChatGTP」為題，勾勒其對未來生成式AI的想像。
「ChatGPT是基於文字分析的AI，並非供3D模型設計所使用的AI。」Jain一針見血地點出其中差別。但同時，他也在活動現場，當場示範透過ChatGPT實現自動化設計的可能。
Jain問：「你懂熱門的CAD（電腦輔助設計）軟體SOLIDWORKS的「巨集」（Macro）嗎？」ChatGPT隨即回應知道。達梭系統專家解釋，所謂的巨集，就是在做3D模型時，軟體工程師需要撰寫的一套代碼（零件腳本），用該腳本點出零件特徵。
Jain又問：「你能做一個椅子的腳本嗎？」問完當下，ChatGPT立刻撰寫出椅子的腳本。
令人驚訝的是，ChatGPT不僅1分鐘就寫出常人需要3、4小時才能完成的腳本，當Jain將ChatGPT撰寫出的腳本貼到SOLIDWORKS軟體平台上，準確率竟高達9成，令人咋舌，設計人員只需稍微修改就能使用。
「可以說，ChatGPT在很多情況下讓我的工作效率提高10倍。」Jain興奮地向現場媒體分享使用心得。他也認為，ChatGPT對於文本程序上的處理，肯定能為製造業、SOLIDWORKS開發、程序編製助上一臂之力。
放眼未來 人力恐遭取代
當有與會記者問道：「製造業什麼時候才能擁有像 ChatGPT 這樣的東西？」達梭系統SOLIDWORKS執行長暨研發副總裁Manish Kumar停頓了一下，半開玩笑地說：「如果我告訴你，我就得殺了你。」隨即語帶玄機地說：「我們確實已在開發這個技術。」
Kumar接著進一步說明，未來電腦輔助設計與生成式AI結合的想像。他舉例，未來設計師若要做出一張椅子，只需在3D設計平台下達做椅子的指令，隨即就會有多種不同形式的椅子模擬出現，讓設計師依照需求選擇，進而在修正後，讓AI來達成完整的設計。
對此，吳漢章表示：「目前在模擬製造流程的軟體設計上，在圖像化的過程，仍需借重軟體工程師來設計。但隨著資料庫更完整，生成式AI建構出的圖像軟體面世，就不需要人工，只要借重生成式AI幫忙，便能更精準、普及。」一席話，似乎暗示許多軟體工程師未來可能面臨失業的隱憂。
實現願景 三步驟研發中
不過這樣的願景並非一蹴可幾，Kumar點出實現所需的三步驟。首先，設計師需先提供物理性限制或需求特性，也就是設計參數，讓AI在此範圍內做出變化，自動生成接近或是等同於需求的設計物。
第二階段的重點，則是要讓系統自動生成設計特徵，其特徵要讓AI自動根據設計的最終用途去判斷。換言之，在設計圖上螺絲孔的尺寸、位置、比例等特點，都須由AI判斷。
此外，這個階段也可以導入逆向工程，也就是提供AI已經完成的圖像或成品，讓它去學習、分析設計的相關參數，來生成設計師真正需要的設計圖。
第三階段，讓AI在設計時，考量採用現有的零組件。因為使用AI生成的設計經常與原有的零組件差異較大，即便能以3D列印補足此問題，但考量到成本、製造與出貨速度等因素，Kumar認為，一開始就讓生成AI的運算以既有零組件作為基礎，並搭配相關資料庫，會是較理想的做法，不僅能讓設計更容易投入生產，還能大幅減少原物料的浪費。Kumar不諱言說道，現在相關技術都還在研發中，達梭系統正朝向最後目標邁進。
根據研調機構Gartner指出，生成式AI能運用在許多產業上，其應用場景橫跨公司營運、客戶體驗，以及產品與服務的創新，如在汽車、航太、國防等產業已開始嘗試以生成式AI來設計零組件。此外，生成式AI也能用於晶片製造，運用強化學習來優化半導體晶片設計，將產品開發生命週期時間，從人類專家的數週縮短到生成式AI的數小時，應用潛力遠超我們的想像。
3D列印 靈活突破傳統
對此，通用汽車增材設計和製造總監Kevin Quinn表示，生成式設計就是工程師綜合運用電腦、雲端和人工智慧來探索車輛零件的各種不同設計。綜合運用這些手段，可以得出全新的零件設計方案，這在過去，光靠工程師或電腦不可能做到。
Quinn興奮地說：「生成式AI與眾不同的設計特性，若結合增材製造（3D列印），將為汽車行業帶來全面的顛覆性變革。」他接著補充說明，汽車產業一直以來受到傳統製造工藝的限制，只能製造簡單的幾何圖形，靈活性低且成本高昂。如今採用生成式設計和增材製造，僅需要一個軟體，搭配一台3D列印機，就能生產無數零件，形狀也不受限制，有機形狀、內部柵格都不成問題，這只有靠增材製造才能做到。
生成式AI技術的研發，已經成為3D軟體設計業的兵家必爭之地，不僅達梭系統，其競爭對手如參數科技（PTC）、歐特克（AutoDesk）等也積極投入，期望在這場AI模型大戰中脫穎而出，搶占世代工業設計市場大餅。
