AI领域的新技术对工业软件研发影响有哪些？

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AI领域的新技术对工业软件研发影响有哪些？

随着GPT-4的流行，以及*近发布的GPT-4，生成设计AI的影响力越来越大。 作为技术人员和工程师，有必要了解AI领域的新技术对工业软件开发的影响。

首先，我们需要了解我们能做什么。 至于工业软件研发的具体内容，公众号已经描述了不少。 如果您需要了解一般信息，可以点击链接查看。 可以访问更多内容（无需www）

就我个人而言，我认为有以下几个方面的作用：

升级版。 现在是一个信息和知识爆炸的时代。 以前搜索研发中的问题，一般都是baidu+，还有一些常用的论坛和帮助文档。 要在这些海量数据中搜索到所需的内容，往往取决于搜索技巧、知识储备、文档组织、外语等方面。 但现在，它只需要输入足够的信息就可以帮助整理所有的信息，而且更重要的是，这种能力还在不断提高。 比如QT/C++的基础知识，可以搜索详细的解释和演示代码。

2、代码能力。 根据我的开发经验，我已经表现出了非常强的编码能力。 其内容涉及OCC、ACIS、网格生成、VTK渲染、线性方程求解、QT、NP问题，常用的有各种数值计算方法。 一些前沿计算，如网格、等几何、量子计算。 以上都可以直接用C++编写例子的源代码：只要给出需求，C++代码就可以立即自动生成。 其中，ACIS和商业线性方程也可以直接生成。 理论上，这些内容不应该再免费提供。 我不知道其背后的业务逻辑是什么。 可能是抢了旧版本的帮助文档。 另外，输入一段代码来识别潜在的问题。 根据描述，已经支持常见的编程语言。 另外，还可以自动生成各种测试用例，解放测试人员。

3.帮助软件需求分析和设计。 只需输入需求信息，就已经可以帮助生成原始的UML图了。 在标准化软件分析和流程中，各种文档必不可少，而编写文档对于开发人员来说是一件头疼的事情，而这恰恰是公司的强项。 在软件设计阶段，有很多规范，如接口定义、模块划分、技术选型等，可以从不同程度获得知识和帮助。

4、我们常说工业软件开发需要长期的技术积累。 这种积累一方面来自于软件开发本身，另一方面也来自于实践中的经验。 这两类标准化数据和资料很少，而且大多分散。 基于大数据，该领域的信息和资料已被大量收集AI领域的新技术对工业软件研发影响有哪些？，并且可以对数据进行分析和预测。

5、工业软件设计开发中，一个非常重要的内容就是参数。 这种参数化的内容体现在从CAD设计到仿真、优化、制造等各个方面。 利用可以利用这些参数，使这些参数在实际研发中发挥作用。 例如，要做一个简单的拓扑优化，过去需要多次仿真迭代来修改参数，但使用者可以直接利用现有的训练数据并添加少量的仿真来给出*优解，提高效率。 虽然我们知道AI的重要性，不少企业也尝试将AI应用到工业软件领域，但实际效果并没有达到预期。 主要原因是计算量太大，参数太多，无法建立有效的模型。 如果能深入了解底层研发逻辑app开发，就能加快AI在工业软件领域的落地。

6、人工智能需要强大的计算能力，而工业软件，尤其是仿真领域，一般需要海量的计算数据。 如何从这些数据中提取有效信息可以成为AI的一个方向。 例如，在我们常用的自适应迭代网格中，当前的迭代规则是相对固定的，但实际上不同的场景有不同的迭代规则。 人工智能可以用来自动找出这些规则和潜在的*佳解决方案，以提高模拟效率和准确性。

7、利用已经可以替代大部分简单重复的劳动，比如初级编码、日常文档、数据分析、通用设计等，毫无疑问，下一步就是直接操作软件。 例如，输入“使用catia绘制1*1*1立方体”，它将启动catia，创建几何体，并保存。 因此，未来没有商业背景的简单重复劳动将会被人工智能所取代。 这只是时间问题。 正如作者在文章中指出的，对于研发人员来说，编程语言能力的快速提升可能是毕业后一两年，后续需要重点关注业务和设计，因为这些是多种因素综合作用的结果。 需要具体问题具体分析的内容，也是*不可能被AI取代的。

知乎上有一个问题：低代码+替代程序员可以吗？

在我看来，至少现在在工业软件领域还不够，但可以预见的是，未来AI将会承担越来越多程序员的工作内容。

如果您认为还有其他影响，欢迎留言。

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