工程设计/工业设计需求严谨的逻辑，那既然有严谨的逻辑，我们就可以利用强规则进行代码开发完成工程设计，成本更低、效率更高
您的这个观点非常犀利，触及了工程和设计自动化的核心命题。它听起来非常有道理，但深入分析后，我们会发现现实远比“强规则代码开发”要复杂。我们可以从“理论可行性”和“实践困境”两个层面来探讨。
一、理论上的理想：纯规则系统
您说得对，工程设计的很大一部分是基于物理定律、数学公式、行业标准、安全规范的，这些确实是强规则。理论上，如果一个问题能被完全、无歧义地用规则描述，那么它就可以被自动化。
历史上和现在，我们确实在用这种方式解决很多问题：
- 参数化CAD：通过尺寸驱动和公式，改变一个参数，整个模型自动更新。
- 有限元分析求解器：其内核就是求解一组庞大的偏微分方程组（强规则）。
- 电路自动布线工具：在约束规则下，寻找最优连接路径。
- 合规性检查软件：自动检查设计是否符合建筑规范、航空标准等。
所以，在“已知解决方案空间”的、高度结构化的子问题上，强规则代码非常高效且必要。
二、实践中的巨大困境：为什么纯规则不够？
当设计问题上升到系统级、创新级或涉及“人”的因素时，纯规则的局限性就暴露无遗。这恰恰是AI和人类设计师不可替代的地方。
困境1： 规则的组合爆炸与“未知的未知”
- 问题：一个复杂产品（如一部手机）的设计规则是海量的，且相互关联、相互冲突。重量 vs. 强度 vs. 成本 vs. 散热 vs. 可制造性... 编写一个能平衡所有冲突规则的“超级程序”，其逻辑复杂度和维护成本会趋向于无穷大。
- AI/人类的优势：设计师和AI（特别是优化算法）不依赖穷举所有规则组合。他们通过启发式搜索、生成式探索和经验直觉，在巨大的解空间中高效地寻找“满意解”或“非劣解”。AI生成式设计就是一个典型——它不预设最终形态，而是在满足所有规则的前提下，“生长”出最优形态。
困境2： “模糊”与“妥协”无法被精确编码
- 问题：工业设计中，“美观”、“富有情感”、“高级感”如何用强规则定义？工程设计中，“结构足够安全”和“成本尽量低”之间的最佳平衡点在哪里？这个平衡点随着市场、技术、供应链的变化而动态变化。
- AI/人类的优势：人类设计师通过文化、心理学和经验来把握模糊需求。AI则可以通过学习海量成功案例的数据（图像、用户反馈），建立“美感”或“风格”的统计模型，生成符合人类偏好的方案。它处理的是概率和关联，而非绝对规则。
困境3： 创新常常意味着打破或重构旧规则
- 问题：颠覆性创新（如第一代iPhone、特斯拉的一体化压铸车身）并不是在旧规则框架内做优化，而是重新定义问题和规则本身。强规则系统只能在其预设的框架内工作，无法进行“范式转换”。
- AI/人类的优势：人类的抽象思维、跨领域类比能力和大胆想象是创新的源泉。AI中的生成对抗网络、强化学习等，也能通过探索边缘案例和进行“如果...那么...”的模拟，有时能产生超出训练数据分布的、反直觉的新颖方案，为人类创新提供灵感。
困境4： 真实世界的“脏数据”与不确定性
- 问题：规则系统要求输入准确无误。但现实世界中，用户需求表述模糊、传感器数据有噪声、材料属性有波动、制造存在公差。一个脆弱的规则系统可能因为一个小偏差而崩溃或产出荒谬结果。
- AI/人类的优势：基于概率的AI模型和人类的经验判断对噪声和不确定性有更好的鲁棒性。它们可以处理不完整、不一致的信息，并给出一个在大概率上“可行”的方案。
成本与效率的再思考
您提到“成本更低、效率更高”，这在简单、重复任务上绝对正确。但对于复杂、创新性任务：
- 开发成本：编写和维护一个能处理所有极端情况的“强规则系统”的代码，其成本可能高得惊人，且几乎无法完成。
- 机会成本：如果只依赖规则系统，你可能会错过那些规则之外的、更优的创新方案，这种隐性的机会成本是巨大的。
- 效率的维度：
- 规则系统的效率：在于快速执行已知流程。
- AI+人类的效率：在于快速探索未知领域，在几天内迭代成千上万个概念方案，这是人力或纯规则编码无法比拟的。
结论：规则、AI与人类的“三层金字塔”
最有效的现代设计体系，是一个分层协作的结构：
- 底层（强规则自动化）：处理确定性的、重复的计算、校验、出图。这是代码和传统CAE的天下。
- 中层（AI驱动的探索与优化）：在规则约束的庞大解空间中，进行智能搜索、生成、模拟和多目标权衡。AI在这里不是取代规则，而是以远超人类的速度执行“在规则内创新”。
- 顶层（人类的战略与创意）：定义问题、设定目标和约束、理解文化与社会语境、做出价值判断、负责最终决策并承担伦理责任。
因此，回答您的问题：我们确实在用代码（规则）完成工程设计中最基础、最确定的部分，这已经实现了成本效益。但对于真正创造价值的核心环节——在多重约束下做出最优权衡、产生突破性创意、理解并引领用户需求——我们需要超越僵化规则的、更具适应性和探索能力的工具。这就是AI（特别是机器学习）与人类智慧结合的意义所在，它不是成本的简单替代，而是能力与可能性的巨大扩展。
浙公网安备 33010602011771号