AI大模型变革车型设计：业务场景中的应用与优化

AI大模型在车型设计业务场景中的应用主要针对以下方面：

解决的痛点：

设计创新不足：传统设计方法可能难以快速响应市场变化和消费者个性化需求。

研发周期长：新车型从设计到上市的周期较长，影响企业的市场响应速度。

设计成本高：人工设计成本高昂，特别是对于需要大量迭代的概念车型。

解决方案：

利用AI大模型进行设计草图线稿的即时转换：设计师可以快速将初步的设计概念转化为详细的设计草图。

个性化内容生成：根据市场趋势和消费者偏好生成个性化的设计方案，并设计出对应的prompt提示词生成。

国家法规和质量体系标准要求：根据国家法规和质量管理体系标准要求设计出对应promt提示词生成。

带来的价值：

加速设计迭代：缩短新车型的设计周期，快速响应市场需求。

降低成本：减少人工设计成本，提高设计效率。

提升设计质量：AI大模型可以提供更多样化和创新性的设计选项。

评价生成车型的好坏：

主题明晰性：设计的核心主题是否创新、明确。

比例符合度：整车各部位的比例与设计主题的符合度。

姿态一致性：整车的姿态设计是否协调，围绕核心姿态表达需要的整体。

是否符合质量评价标准：安全性、舒适度、外观漂亮等。

AI大模型实现流程：

数据收集与处理：收集历史车型数据、消费者偏好数据等。

模型训练：使用深度学习算法，如Transformer架构，训练大模型。

设计草图生成：输入设计提示，AI大模型生成设计草图。

迭代优化：根据反馈不断迭代优化设计。

具体用到的算法：

深度学习：用于训练大模型，如卷积神经网络(CNN)用于图像识别和生成。

生成对抗网络(GAN)：用于生成逼真的设计图像。

自然语言处理(NLP)：用于理解设计提示和生成设计说明。

落地的具体流程：

需求分析：确定设计目标和用户需求。

数据准备：收集和预处理设计相关的数据。

模型开发：开发和训练AI大模型。

模型验证：通过实际设计案例验证模型效果。

集成与部署：将AI大模型集成到设计流程中。