在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，人工智能（AI）已經(jīng)成為推動(dòng)工業(yè)變革的核心力量。作為全球領(lǐng)先的技術(shù)公司，西門子在人工智能，尤其是生成式人工智能（Generative AI）領(lǐng)域，展現(xiàn)出卓越的領(lǐng)導(dǎo)力和創(chuàng)新能力。

人工智能技術(shù)正在深刻改變各行各業(yè)的運(yùn)作模式。生成式人工智能作為其中的重要分支，正在重新定義工作流程和業(yè)務(wù)模式。西門子深知這一技術(shù)的潛力，并積極投身于AI技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，以推動(dòng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

憑借在工業(yè)人工智能方面的深厚積累，西門子始終站在技術(shù)前沿。公司通過(guò)不斷創(chuàng)新，致力于為客戶提供真正的人工智能驅(qū)動(dòng)價(jià)值。西門子不僅關(guān)注AI技術(shù)的研發(fā)，還注重其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，幫助客戶實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)。

本文將介紹ChatGPT在工程中的應(yīng)用。并且結(jié)合三個(gè)實(shí)際案例，來(lái)展示西門子當(dāng)下 "ChatGPT in the loop" 的項(xiàng)目能力。

01 AI在工程中的應(yīng)用

在當(dāng)今大大小小的工程中，系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷攀升成為了一個(gè)常態(tài)，也是企業(yè)在設(shè)計(jì)新產(chǎn)品、流程和系統(tǒng)時(shí)面臨的持續(xù)挑戰(zhàn)，這些產(chǎn)品、流程和系統(tǒng)必須在復(fù)雜的物理法則下運(yùn)行，并與真實(shí)環(huán)境合理交互，同時(shí)還要滿足企業(yè)或者市場(chǎng)所需的高標(biāo)準(zhǔn)。這無(wú)疑對(duì)各個(gè)工程師們的經(jīng)驗(yàn)和能力有著嚴(yán)苛的要求。于是在開發(fā)設(shè)計(jì)的不斷迭代過(guò)程中出現(xiàn)了基于模型的系統(tǒng)工程MBSE(Model-based Systems Engineering)。MBSE通過(guò)在產(chǎn)品需求（我們希望它做什么）與實(shí)際行為（它將真正做什么）之間建立聯(lián)系，幫助工程師掌握這種復(fù)雜性。由此產(chǎn)生的虛擬測(cè)試平臺(tái)使設(shè)計(jì)能夠更快速地演變，并且對(duì)未來(lái)的障礙、不兼容性或意外復(fù)雜性有更大的洞察力。西門子近期發(fā)布的Simcenter Studio和Simcenter System Architecture版本包含了許多新功能，賦予用戶更多的MBSE能力，使用戶能更快更有效地完成高復(fù)雜度的工作。

很多軟件利用了機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成可靠的模型。這其中強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的一條分支，它強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過(guò)程中的決策和策略優(yōu)化，能夠應(yīng)對(duì)具有挑戰(zhàn)性的、需高度調(diào)優(yōu)的控制問(wèn)題，同時(shí)也適用于需要立即驗(yàn)證和測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)單應(yīng)用。

最近發(fā)布的Simcenter Studio 2404版本實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)，它提供了一個(gè)端到端的工作流程，能夠生成可部署的控制器，格式為FMU，隨時(shí)可供使用。具體步驟如下：    

01 選擇一個(gè)需要控制器的現(xiàn)有plant模型。

02 將模型連接到Simcenter Studio 2404。

03 選擇合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）代理與訓(xùn)練選項(xiàng)，以控制你的模型，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)迅速找到高效有效的解決方案。

04導(dǎo)出為FMU格式，以驗(yàn)證和部署訓(xùn)練后的控制器。

02 實(shí)際案例1：Simcenter Amesim與ChatGPT搭建人與系統(tǒng)仿真的橋梁

西門子工程服務(wù)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了直接與產(chǎn)品模型相連的以人為中心的人工智能輔助工具。此人工智能輔助工具可以不斷解讀和學(xué)習(xí)駕駛員的偏好以及駕駛員主觀感知對(duì)車輛參數(shù)變化的敏感度，進(jìn)而對(duì)參數(shù)不斷進(jìn)行優(yōu)化。

此案例將ChatGPT與一維系統(tǒng)仿真軟件Simcenter Amesim相結(jié)合，在HIL(Hardware-In-Loop)仿真過(guò)程中，用戶通過(guò)簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言描述自己的主觀感受，系統(tǒng)就能將其成功轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的仿真模型的系統(tǒng)參數(shù)修改意見(jiàn)，并修改車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)。

其原理為定制一個(gè)與車輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)關(guān)聯(lián)的AI assistant(chatbot)，其中包含了仿真模型中所有關(guān)鍵參數(shù)的列表，在用戶輸入自然語(yǔ)言反饋時(shí)，通過(guò)此AI assistant將自然語(yǔ)言輸入轉(zhuǎn)換為列表中的對(duì)應(yīng)參數(shù)關(guān)系(如果未找到準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，則繼續(xù)引導(dǎo)用戶輸入)，然后AI  assistant使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)車輛參數(shù)集進(jìn)行優(yōu)化，并傳輸給控制端，控制端修改參數(shù)后反饋給執(zhí)行器，執(zhí)行器進(jìn)行新一輪動(dòng)作后由用戶再次給予反饋，最終實(shí)現(xiàn)一整個(gè)閉環(huán)。

這一項(xiàng)技術(shù)可以助力仿真與測(cè)試解決方案的各個(gè)階段，大幅減少調(diào)試參數(shù)所需的時(shí)間與復(fù)雜度，西門子工程服務(wù)團(tuán)隊(duì)將為您探索一切可能性，并幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

03 實(shí)際案例2：西門子針對(duì)電動(dòng)車熱管理系統(tǒng)的系統(tǒng)仿真中引入ChatGPT的輔助案例介紹

背景：

應(yīng)市場(chǎng)需求，西門子需要開發(fā)一個(gè)概念驗(yàn)證（PoC）演示器，使大型語(yǔ)言模型技術(shù)（即ChatGPT）能夠支持系統(tǒng)工程師自動(dòng)創(chuàng)建、參數(shù)化和優(yōu)化熱管理系統(tǒng)，從而減少人工工作量和專業(yè)知識(shí)要求。

方案1：

開發(fā)一個(gè)框架，使用戶能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與ChatGPT機(jī)器人進(jìn)行對(duì)話，該機(jī)器人會(huì)創(chuàng)建SC Studio模型（自動(dòng)腳本編寫），并通過(guò)自動(dòng)生成與基礎(chǔ)SC Studio架構(gòu)等效的SC Amesim模型來(lái)推動(dòng)架構(gòu)探索。該設(shè)置旨在通過(guò)尋找一組組件之間的連接，檢查工作模式（例如，冷卻、加熱），以探索熱管理架構(gòu)，并為一個(gè)或多個(gè)屬性（如成本、重量、能源效率等）找到最佳特性。

局限性：

限制處理最多10個(gè)組件的組合，這些組件可以相互連接以形成熱管理架構(gòu)。

方案2：

將要開發(fā)的框架將利用知識(shí)圖譜技術(shù)，用于草圖的自動(dòng)生成和參數(shù)建議，并結(jié)合ChatGPT作為將用戶意圖轉(zhuǎn)化為模型設(shè)置的媒介。這種方法需要一個(gè)熱管理系統(tǒng)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)，以“訓(xùn)練”知識(shí)圖譜，教其如何構(gòu)建熱管理系統(tǒng)模型。

局限性：

基于客戶提供的熱管理模型數(shù)據(jù)庫(kù)，最終由西門子進(jìn)行去機(jī)密化處理。

04 實(shí)際案例4：Simcenter Amesim通過(guò)ChatGPT插件直接進(jìn)行建模與數(shù)據(jù)分析

AMESim龐大的元件庫(kù)與繁多的解決方案樣例給予了仿真工程師們極大的自由度與可能性，但是在帶來(lái)強(qiáng)大的功能的同時(shí)，難免會(huì)帶來(lái)一些缺陷：眾多元件庫(kù)讓工程師們眼花繚亂，每一個(gè)元件還擁有不同子模型提供選擇，不同的元件庫(kù)之間的數(shù)據(jù)傳輸或者接口匹配有時(shí)候會(huì)耗費(fèi)仿真工作過(guò)程中不少時(shí)間。那么有沒(méi)有一種AI工具可以幫助工程師們解決這個(gè)問(wèn)題呢？那么，不得不介紹到SimcenterChatGPT plugin了。

Amesim現(xiàn)在可以通過(guò)SimcenterChatGPT 插件進(jìn)行高效仿真建模與參數(shù)修改。此插件集成了Amesim中的所有元件庫(kù)與解決方案，僅需在對(duì)話框中輸入仿真需求與邊界條件，系統(tǒng)將自動(dòng)生成所需的模型與參數(shù)設(shè)定，并且可以通過(guò)自然語(yǔ)言的輸入直接在基礎(chǔ)模型上快速刪改。