面向特定场景构建的 AI系统优势｜工业专用 AI 与通用大模型差异解析
AI 模型与系统背后的科学原理和数据至关重要。正因如此，我们的 AI 基于数十年工程领域专项研究与专业经验完成训练。
人工智能已经在工程领域站稳脚跟。从氛围编程（Vibe Coding）到工作流自动化等诸多场景，该技术已经在程序员与开发人员群体中得到应用。但并非所有 AI 工具与系统的构建标准都完全一致，也并非全部都能够完成工程团队所需的各类任务。
面对高度复杂的工程图纸、设计、建模与仿真任务，面向特定场景构建的 AI 系统至关重要。工程师需要高度专业化、可信赖的工具，充分理解实体零部件数字化绘图背后全部物理规律与运行机理。针对这类任务，应当选用专为工程师打造的工业生成式 AI 工具。
通用大语言模型存在哪些短板？
大语言模型展现出越来越强的智能水平。它们可以调取海量信息、解读数据、简化复杂概念，有时甚至可以正确数出单词 “strawberry” 中字母 “r” 的数量。但是面对专业工程任务，它们往往能力不足。
“尽管大语言模型展现出优秀的推理能力，但本质上它们并不感知真实物理世界。缺少对客观物理现实的基础理解。这类模型主要通过文本感知世界，当面对现实世界约束条件时，就会产生AI 幻觉（hallucinations）。” 达索系统 3D 模型‑仿真一体化（MODSIM）与 AI 技术总监埃卢瓦・梅尔解释道。
事实上，近期一项研究表明：多模态大语言模型（不仅可以生成文本，还可以生成视频与图像）“在空间推理任务中会遇到相当大的挑战”，尤其体现在 “精准推断三维空间位置与姿态方向，进而引发几何构建错误”。单例错误或许只是令人困扰；当问题大规模出现时，则会阻碍项目推进。
对于普通大众，聊天机器人是简单实用的工具。对于工程师，它在部分场景下可以提供帮助，但并不一定能够对复杂工作流形成有效增益。它属于锦上添花的附加功能，并无法实现依托物理规律的 CAD 能力；这一点与面向特定场景构建的工具不同，后者经过训练，熟悉独有的产品设计、零部件供应链、环境条件以及各类约束条件。
即便 AI 聊天机器人智能程度很高，依旧会产生幻觉、输出错误结果。当用户指出问题，模型通常会致歉，并且会尝试修正之前输出内容。很多交互场景中这类失误只是恼人小事，但如果涉及机械工程原理、产品开发设计相关对话，其造成的影响会被放大。
面向工程师的专用 AI 工具具备哪些核心组成部分？
面向工程师的专用 AI 工具依托我们的行业世界模型（Industry World Models）、源自领域专业知识的专项训练数据以及工业世界推理能力，输出可靠结果。达索系统行业世界模型建立在三大支柱之上，沉淀数十年工程专业经验。
第一，行业世界认知是必不可少的。它并非单一模型，而是一套完整的工业专用 AI 模型生态体系。
“我们将 AI 从简单的模式匹配，提升到结构化综合以及具备物理感知的行为能力。” 达索系统 3D 模型‑仿真一体化（MODSIM）与 AI 技术总监埃卢瓦・梅尔表示。这保证模型输出结果符合现实世界行为规律。数十年的领域专业经验为此提供支撑。在虚拟孪生内部执行生成计算时，温度、扭矩约束条件能够被考虑并且正确应用，让用户真正信任模型输出。
其次，我们将客户自身知识与达索积累的工业专业知识注入模型，并且做到全程可追溯。这些信息输入模型，生成可信、符合现实行为规律的虚拟孪生。领域专业认知、公差叠加（tolerance stacking）以及材料特性，全部会在模型构建与训练阶段纳入考量。这正是通用 AI 工具和专为机械工程师打造的工具之间的本质区别。用户无需自行训练模型掌握有限元分析（FEA）边界条件或者几何尺寸与公差（GD&T）；这些核心能力已经内置在工具当中。
最后是工业世界推理这一关键组成部分。该能力借鉴大语言模型所擅长的推理能力，统筹调度 AI 模型、物理求解器与建模引擎，实现复杂工作流。
“我们不再停留在推测式 AI 的层面，正在搭建一套多模态框架，将 AI 提升至复杂工业场景级别，使其不仅具备生成能力，更能够在真实工业环境中做到可信、可落地执行。” 梅尔说到。
为什么工程领域 AI 必须重视可信度？
在工程、设计与制造这类领域，容错代价极高。设计计算微小错误、制造流程缺陷，都可能引发灾难性故障、代价高昂的产品召回以及重大安全风险，不允许出现差错。准确度、精度与可靠性是硬性要求。无论是桥梁设计、医疗器械开发还是飞机装配，每一个零部件与计算结果都必须完全无误。信息来源与所使用的工具必须具备毋庸置疑的可信度。
这正是行业世界模型真正价值的体现。达索系统工业 AI 方案通过下面几大核心支柱建立并维持可信度：
- 经过筛选的专项训练数据集：不依赖互联网公开数据，AI 模型使用高度专业化的专有数据开展训练，数据源自数十年科学研究、行业仿真项目与真实工程案例。保证 AI 知识库具备相关性并且经过验证，输出结果值得信赖。
- 数十年的研究积累与领域专业知识：达索系统深耕工程设计软件超过 40 年。我们不断丰富的 AI 解决方案，是数十年知识与经验沉淀的产物。这套对物理世界的深度理解被嵌入 AI 内部，使其能够捕捉通用模型无法理解的工程复杂细节。
- 契合行业标准与作业规范：我们的 AI 在工程与制造业严格的框架、法规体系下运行。能够理解并遵循现行标准，保证给出的建议不仅技术可行，同时符合规范、能够落地于真实业务。
依托上述核心原则，我们打造出可以信赖的 AI 协作伙伴，增强工程师与设计师能力，同时不会损害工作成果的完整性与安全性。
“仅仅拿到 60%、70% 甚至 80% 符合预期的结果远远不够。只有将生成式 AI 与知识、语义能力集成在一体化模型‑仿真一体化（MODSIM）环境，也就是3DEXPERIENCE平台之中，才能够创造显著业务价值。” 梅尔表示。
工业与工程领域 AI 的未来
人工智能，特别是工业 AI，现在以及未来都将是工程领域的关键组成部分。使用得当，它有潜力推动前所未有的技术进步，但正确应用存在前提条件。如果不想陷入和聊天机器人反复拉锯的痛苦体验，就应当选用专为工程师打造的专用 AI 工具。
具备工程领域专业认知、输出结果可信可直接交付制造的 AI 平台，将在行业中占据主流地位。
以达索系统全新推出的虚拟助手（Virtual Companions）为例。里奥（Leo），名字取自博学家列奥纳多・达・芬奇，专为处理复杂工程难题提供协助。玛丽（Marie），命名源自玛丽・居里，经过化学、材料科学等多领域深度科学专业知识训练，提供深度知识，助力实现技术突破。这些虚拟助手专为推动对应行业进步而设计，充当工程师、科学家、设计师等人的权威知识来源。
当然，通用大语言模型在行业内依旧有其适用场景。但随着各类面向细分专业的专用产品陆续推出，它的应用空间会随之变化。对于要求高可信度、高一致性的任务，专为工程师打造的方案将持续占据主导。
常见问题解答
面向特定场景构建的 AI 与通用大语言模型有什么区别？
面向特定场景构建的 AI 系统基于行业专项专用数据开展训练，而非互联网公开数据。应用于工程领域时，这类 AI 能够理解通用大模型无法掌握的物理约束条件、材料特性与严格行业法规。
我可以使用通用 AI 工具完成机械工程工作吗？
通用 AI 工具可以辅助基础文本生成或者代码编写，但并不适合复杂机械工程任务。它们缺少物理感知行为能力，面对真实工程约束条件时经常输出不准确结果。
AI 如何改善产品开发？
AI 帮助团队更快设计出性能更优的产品。面向特定场景构建的 AI 不仅可以评估物理行为，还能够评估制造工艺、成本因素、设计规则、材料选型与行业标准。在开发早期纳入现实约束条件，帮助减少返工、理顺决策流程，在投产之前提升产品质量。
