[비즈한국] 工程設計領域已擺脫沿用數十年的傳統工作方式，重組為以人工智慧為中心的智慧生態系統。如果說過去的計算機輔助設計（CAD）是數字圖紙繪製工具，那麼今天的工程環境已進入“認知工程”時代，能夠理解設計意圖，並在物理約束條件下自主提出最優解。
目前的工程AI可分為“生成式設計（Generative Design）”與基於互動及自動化的“生成式AI”。生成式設計透過回答“在零件需承受的載荷與材料範圍內，最有效的形狀是什麼？”這一問題，為製造業的輕量化做出貢獻。另一方面，生成式AI則透過自然語言命令生成模型，或從過往設計資料中尋找並建議最優標準，從而減少設計人員的重複工作。
AI對工程設計的影響在那些投入巨大資本、要求高度精確的工業領域表現得尤為明顯。造船和工廠建設（Plant）行業即是典型代表。
造船業，尤其是船舶工程領域，隨著AI工具的全面引入，工作方式正在發生改變。ChatGPT或Gemini等通用生成式AI也被用於複雜的工程計算和問題解決。當設計過程中遇到瓶頸時，員工不再詢問同事，而是直接向生成式AI提問。造船業從業者A某表示：“過去在進行復雜的船舶管路設計時，必須將資料和環境條件逐一輸入Excel來計算管道尺寸。現在，AI能立即給出符合特定條件的最優值，工程師只需進行驗證，這大大縮短了時間。”
船舶設計草案自動化也正處於引入前夕。船舶專案由於結構和裝置不同，每次都需要重新設計。以往僅尋找歷史資料就需要花費約一週時間，而現在，透過向與企業內部資料庫聯動的AI提問，一兩天內即可搜尋到所需的船舶引數。不僅如此，近期還有造船企業正在開發自動編寫設計圖草案的AI。A某表示：“設計過程中最耗時的階段就是從空白畫紙開始繪製草案，如果AI能幫忙編寫設計草案，耗時將大幅減少。”
在需要結合配管、電氣、儀表等諸多要素的工廠建設行業中，引入AI同樣是熱門話題。現代工程正以其智慧技術中心和工程中心為核心，積極研發基於AI的設計自動化技術。
國內首創並已申請專利的“AI驅動工廠鋼結構自動設計系統”，將通常需要3~4天的結構設計縮短至10分鐘以內。該系統能預測結構的最佳形態，從而最大限度地減少施工用量，並可節約約20%的設計成本，被廣泛應用於投標和實際專案執行中。
此外，結合深度學習與計算機視覺技術的“工藝流程圖（P&ID）自動識別系統”改變了以往手工分析圖紙的方式。該系統在自動識別主要工藝圖紙P&ID後，可自動生成管路·儀表列表和CAD圖紙等產出物。系統每張圖紙僅需1~2分鐘即可提取資訊，準確率超過95%。
在生成式AI的升級方面，公司也傾注了大量心血。2024年，在“AI Ready”會議上，現代工程公開了自主研發的工廠專用LLM（大型語言模型）。透過學習165億個工廠建設語料庫和企業內部專業資料，該模型正用於開發“ChatFiles”服務，該服務可支援技術文件的問答式檢索、摘要及翻譯；此外，還開發了基於歷史案例、法律條款、標準合同條件（FIDIC）等，對招標檔案（ITB）條款進行對比分析和審查的服務。
儘管引入工程AI將帶來生產力的飛躍，但一線工程師們也面臨著前所未有的勞動環境變化和就業不穩定的挑戰。這是因為企業在利用AI大幅壓縮工作時間的同時，可能會將其視為削減人力成本的機會。
汽車行業從業者B某表示：“相比像Atlas那樣的物理AI，工程設計領域是更早進入現實的未來。當一個團隊需要一個月完成的工作，AI能在30分鐘內提供6種草案時，企業沒有理由維持原有的員工規模。”