隨著 AI 在各行各業(yè)的應用日益廣泛,，它將繼續(xù)深刻影響著人類社會的發(fā)展和進步，并徹底改變技術(shù)和人類交互的方方面面,。據(jù) Forrester 預測,，到 2024 年,，企業(yè) AI 計劃有助于將工作效率和創(chuàng)造性問題解決能力提高 50%。AI 將對工程師和教育工作者等的工作產(chǎn)生影響,，即幫助他們節(jié)省時間,，讓他們有更多精力專注于推進科學和工程事業(yè)的其他項目。

　　2024 年推動 AI 持續(xù)發(fā)展的三大趨勢：

　　AI 和仿真對于設(shè)計和開發(fā)工程系統(tǒng)至關(guān)重要

　　隨著 AI 在各行各業(yè)和應用中走向主流,，不使用 AI 的復雜工程系統(tǒng)將顯得格格不入,。工程系統(tǒng)集多個領(lǐng)域的組件和子系統(tǒng)于一體，創(chuàng)建了能夠感知和響應周圍世界的智能系統(tǒng),。例如,，風力發(fā)電機結(jié)合使用了機械組件（渦輪葉片和變速箱）、電氣組件（發(fā)電機）和控制組件（葉片螺距）,。復雜的 AI 系統(tǒng)之所以大行其道,，主要是因為這些系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)中更多地融入了仿真。

　　仿真是一種得到廣泛驗證的方法,，用于執(zhí)行開發(fā)復雜系統(tǒng)所需的多域建模和仿真,。AI 可以處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，以幫助開發(fā)感知系統(tǒng)和自主系統(tǒng),。然而,，隨著系統(tǒng)復雜性的增加，對系統(tǒng)級和嵌入式設(shè)計來說,，一些仿真的計算量可能會變得太大,，尤其是在需要實時運行模型的測試中更是如此。在這種情況下,，AI 還可以通過使用降階模型來增強仿真,。

　　降階模型（ROM）可以在加速仿真的同時，仍為控制算法的系統(tǒng)級測試提供可接受的準確度,。ROM 模型可以補充第一性原理模型,，從而創(chuàng)建變體實現(xiàn)，以便可在準確度,、性能和復雜性之間執(zhí)行權(quán)衡分析,。

　　越來越多的工程師都在探索如何將基于 AI 的 ROM 模型集成到系統(tǒng)中,。這有助于加速受第三方高保真模型影響的桌面仿真，通過降低模型的復雜性實現(xiàn)硬件在環(huán)測試,，或加速有限元分析（FEA）仿真,。

　　AI 從業(yè)者在將模型部署到速度和內(nèi)存至關(guān)重要的邊緣設(shè)備時必須考慮其性能。

　　對于嵌入式 AI,，首選小型模型,；對于計算機視覺和語言模型，仍首選大型模型

　　AI 模型可能有數(shù)百萬個參數(shù),，需要大量內(nèi)存才能運行,。在研究中，準確度是首要考慮因素,，但在將 AI 模型部署到硬件時,，需要在內(nèi)存和準確度之間進行權(quán)衡。AI 從業(yè)者必須考慮在將模型部署到速度和內(nèi)存至關(guān)重要的設(shè)備時其性能會有何不同,。AI 可以作為較小的組件添加到現(xiàn)有的控制系統(tǒng)中,，而無需依賴端到端的 AI 模型，例如那些在計算機視覺中檢測對象的常用模型,。

　　在討論較小的 AI 模型時,，一個特別重要的主題是增量學習。增量學習是一種機器學習方法,，它使模型能夠通過在新數(shù)據(jù)可用時實時更新其自身知識來持續(xù)學習,；這是一種高效的邊緣部署方法。

　　復雜 AI 系統(tǒng)的成功與否取決于是否將仿真融入工程系統(tǒng)的設(shè)計和開發(fā)中,。

　　GenAI 幫助工程學教授講授更高級的主題

　　生成式 AI（GenAI）是一項顛覆性技術(shù),。在 2024 年及以后,，工程學教授將在課堂上大規(guī)模使用這項技術(shù)來為學生提供幫助,。與互聯(lián)網(wǎng)或手機非常類似，GenAI 正掀起一場革命,，將改善整個工程教育領(lǐng)域的現(xiàn)狀,。

　　在課堂上使用 GenAI 的主要優(yōu)勢是，在向工程專業(yè)的學生教授基本技能（如計算機編程）時,，它可以幫助節(jié)省時間,。這樣，教授不必再像以前一樣花費時間講授低級概念,，現(xiàn)在可以專注于講授高級主題,，如復雜工程系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。通過使用 ChatGPT 等技術(shù)運行仿真,，并創(chuàng)建交互式練習和實驗,，教授可以節(jié)省時間,，并讓學生更好地參與其中。

　　教授可以教會學生有效掌握 GenAI 的必備技能,，例如提示工程,。這有助于學生培養(yǎng)學以致用的批判性思維技能，而不是完全依賴計算機來解決問題,。因此,，學生最好在各種工程學科中做到獨立學習，而工程學教育工作者可以在更高級的概念方面分享專業(yè)知識的同時,，進一步拓展課程,。

　　結(jié)束語

　　隨著 AI 日臻成熟，它在提高工程師和教育工作者的工作效率和潛力方面將發(fā)揮著日益明顯的作用,。在構(gòu)建復雜的工程系統(tǒng)時,，工程師采用 AI 輔助仿真和更小的 AI 模型不失為明智之舉。在學術(shù)領(lǐng)域,，生成式 AI 幫助教育工作者節(jié)省了精力,，讓學生更加獨立。借助 AI,，眾多行業(yè)和教育機構(gòu)可以做出更明智的決策,，獲得可操作性的建議，并提高效率,。

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