智能制造赋能工业造型设计创新发展研究

智能制造赋能工业造型设计创新发展研究

刘同轩 李佳琦 陈邵然

山东协和学院

摘要：

本文深入探讨智能制造在工业造型设计中的应用，剖析其如何借助数字化设计、人工智能、增材制造以及虚拟和增强现实等关键技术变革设计流程、激发创新活力并优化用户体验。同时，对智能制造与工业造型设计融合面临的技术集成、人才及数据安全等挑战展开讨论，并展望未来发展趋势，旨在为工业造型设计领域借助智能制造实现转型升级提供理论支撑与实践指导，推动相关学术研究与产业实践的进步。

关键词：智能制造；工业造型；技术集成；增材制造

引言：

工业造型设计作为产品开发的核心环节，旨在融合功能、美学与用户需求，塑造具有竞争力的产品形象。在当今科技飞速发展的时代，智能制造技术的兴起为工业造型设计带来了颠覆性的变革机遇。智能制造以其数字化、智能化与网络化的特质，正逐步重塑工业造型设计的传统范式，引领产品设计迈向新的高度。

一、智能制造技术在工业造型设计中的应用

（一）数字化设计工具与平台

数字化设计工具如计算机辅助设计（CAD）软件在工业造型设计中占据基础性地位。CAD 软件可精确构建二维和三维产品模型，有效提升设计的准确性与效率，相比传统手绘设计优势显著。例如，在航空航天产品造型设计中，设计师运用 CAD 软件细致雕琢飞行器外形，精准把控各部件的尺寸与形状，同时借助其强大的模拟分析功能，对飞行器的气动性能、结构强度等进行预先评估，从而优化设计方案，确保产品在性能与外观上达到卓越水准。产品数据管理（PDM）平台则有力促进了设计团队的协同合作。PDM 平台集中存储与管理设计数据，包括 CAD 模型、工程图纸及技术文档等，实现团队成员实时共享与更新数据。以船舶设计为例，涉及多个专业领域和众多设计人员，PDM 平台使各专业设计师能高效协作，避免数据不一致与版本冲突，显著加速产品研发进程。

（二）人工智能辅助设计

人工智能在工业造型设计的设计生成与评价环节发挥着关键作用。在设计生成方面，基于人工智能的算法如遗传算法等，能够依据预设的设计要求与约束条件自动生成多样化设计方案。遗传算法模拟生物进化过程，对设计方案进行交叉、变异等操作，筛选出满足要求且具有创新性的设计。如在电子产品外壳设计中，输入体积、重量、散热要求等参数，遗传算法可生成多种不同外形与结构的设计方案，为设计师拓宽创意空间。

在设计评价方面，人工智能系统依据大量设计数据学习构建评价模型，对设计方案进行多维度评估。在家具设计中，人工智能可从美学、人机工程学、材料成本等多方面对设计方案进行量化评价，分析家具的外形比例是否美观协调、尺寸是否符合人体使用习惯、选用材料是否经济合理等，为设计师提供改进依据，提升设计质量与市场竞争力。

（三）增材制造技术（3D 打印）

增材制造技术（3D 打印）为工业造型设计带来前所未有的变革。传统制造工艺受模具与加工工艺限制，难以实现复杂形状产品的高效制造，而 3D 打印基于逐层堆积原理，突破传统局限，可直接将数字化模型转化为实体产品。

在原型制作阶段，3D 打印展现出快速、低成本的优势。设计师可快速获取产品原型，直观感受产品的外观、质感与装配关系，及时发现并修正设计缺陷，大幅缩短设计迭代周期。例如在玩具设计中，设计师可根据创意快速打印出玩具原型，测试其趣味性与可玩性，根据测试结果调整设计，提高产品吸引力。

（四）虚拟和增强现实技术

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在工业造型设计中的应用日益广泛。在设计阶段，VR 技术创建的沉浸式虚拟环境为设计师提供独特体验。在汽车内饰设计中，设计师佩戴 VR 设备可身临其境地感受内饰空间布局、色彩搭配与材质质感，提前发现设计中可能存在的视线遮挡、操作不便等问题，并进行优化调整。

二、智能制造对工业造型设计的影响

（一）优化设计流程

智能制造技术推动工业造型设计流程向智能化、协同化转变。传统设计流程多为线性串行模式，信息流通不畅导致设计变更频繁、周期长。而在智能制造环境下，数字化设计工具、PDM 平台与人工智能辅助设计等技术实现设计数据实时共享与协同处理。例如，设计师进行外观设计时，工程部门可同步开展结构设计与可行性分析，制造部门提前规划生产工艺，设计方案变更时相关部门能迅速响应，减少设计迭代时间与成本，提高产品开发效率。

（二）提升设计创新能力

智能制造为工业造型设计创新提供强大动力与丰富灵感。数字化设计工具与人工智能算法助力设计师突破传统思维，快速探索多元设计方向。例如，参数化设计软件通过调整参数生成多种产品造型，实现产品多样化设计。增材制造技术为复杂造型设计提供可能，如具有仿生结构、参数化曲面的产品借助 3D 打印得以实现，为创新提供新路径。此外，智能制造促进跨领域融合，材料科学、电子技术与工业造型设计融合催生新型产品功能与设计概念，进一步提升创新能力。

三、智能制造与工业造型设计融合面临的挑战

（一）技术集成难度大

智能制造涉及多种先进技术集成，如人工智能、大数据、3D 打印、VR/AR 等，各技术体系复杂、标准不一，整合到工业造型设计流程困难重重。不同技术接口兼容性、数据格式统一及数据传输准确性与实时性问题亟待解决。例如，将人工智能生成的设计方案导入 3D 打印设备时，常因模型格式不兼容导致数据错误或丢失，影响原型制作。此外，智能制造系统与企业现有信息系统（如 ERP、MES 等）集成也面临挑战，需企业投入大量资源研发调试，增加技术集成复杂性与难度。

（二）人才短缺

智能制造与工业造型设计融合所需的复合型人才匮乏。这类人才需兼具工业造型设计专业知识，如美学、人机工程学、设计流程等，以及智能制造技术知识，如人工智能算法、3D 打印技术、VR/AR 开发等。当前工业造型设计教育侧重艺术设计，对智能制造技术涉及较少；智能制造专业人才培养注重技术研发与工程应用，缺乏造型设计素养与审美能力。企业招聘与培养此类复合型人才难度大，人才短缺成为制约融合发展的重要因素。

四、智能制造在工业造型设计中的发展趋势

未来智能化设计平台将更趋集成化、个性化与智能化。一方面，整合多种智能制造技术与设计工具，实现数据无缝流通与协同工作。如将人工智能设计辅助系统、3D 打印驱动程序、VR/AR 设计模块深度集成，设计师可在同一平台完成全流程设计工作，提高效率与质量。另一方面，根据设计师风格、习惯与项目需求提供个性化设计环境与工具配置。

五、结论

智能制造在工业造型设计中的应用已开启创新发展新篇章，数字化设计、人工智能、增材制造及虚拟和增强现实等技术在优化流程、激发创新与提升用户体验方面成果显著。然而，融合进程面临技术集成、人才短缺与数据安全等挑战。展望未来，智能化设计平台深化、人机协同创新与绿色设计推进将引领智能制造在工业造型设计领域持续变革，推动产品向智能化、个性化与绿色化迈进，为满足用户需求与社会可持续发展注入强劲动力。相关领域应积极应对挑战，加强合作创新，共促智能制造与工业造型设计深度融合与协同发展。

六、参考文献

[文献 1]：李乐山.CAD 技术在工业设计中的应用与发展趋势[M].机械工业出版社,2018.

[文献 2]：张宇.航空航天产品造型设计中的数字化技术应用[J].设计艺术研究,2020,10(03):56 - 62.

[文献 3]：王军.现代产品数据管理（PDM）技术及应用[M].清华大学出版社,2019.

[文献 4]：赵强.基于遗传算法的工业产品造型创新设计方法[D].上海交通大学,2021.

[文献 5]：孙悦.人工智能驱动的工业设计评价体系研究[J].包装工程,2022,43(12):1 - 7.

[文献 6]：陈晨.3D 打印技术在工业设计原型制作中的应用[M].电子工业出版社,2017.