编者按：2025年11月7日至9日，在2025“AI+创新”国际研讨会暨工程创客教育论坛上，现任深圳职业技术大学学术与国际事务特聘研究员，曾任瑞士南部应用科学与艺术大学董事会副主席伯乐（Claudio R. Boër）教授，分享了AI加速产品迭代与商业创新的实践经验。一起来看——

伯乐（Claudio R. Boër）教授，现任深圳职业技术大学学术与国际事务特聘研究员，曾任瑞士南部应用科学与艺术大学董事会副主席，瑞士联邦政府科技文化中心研究与职业教育部主任，国际生产工程研究院（CIRP）荣誉院士，在计算机集成制造（CIM）和智能制造系统（IMS）领域做出了杰出贡献。他的研究涵盖了制造工程的多个领域，包括金属切削、成形、柔性制造系统规划与仿真，以及虚拟现实技术在工业中的应用。伯乐教授积极参与国际合作项目，推动中国、欧盟和瑞士之间的高科技合作。他的出版物包括多本专业书籍和200多篇学术论文，对学术界和工业界产生了重大影响。

01

工程创新的起点

在深入探讨AI带来的颠覆之前，让我们先回到工程创新的起点，通常包含以下几个关键阶段：

2. 创意生成：一旦方向确定，我们会召集最聪明的头脑，通过头脑风暴、设计思维等方法，产生尽可能多的创意火花。

3. 评估筛选：接着，我们会像淘金者一样，从技术可行性、市场潜力、战略匹配度等多个维度，对这些创意进行严格的评估，最终筛选出那一两个最有希望的“种子选手”。

4. 开发与原型：工程师和设计师们会将选定的概念转化为可测试的原型或最小可行产品（MVP），这是想法第一次拥有物理形态。

5. 测试与迭代：产品原型会接受用户最严苛的审视和市场的检验，我们通过收集反馈、分析数据，进行一轮又一轮的快速循环改进。

6. 实施与扩展：当产品被验证成功后，我们便开动生产线，将其大规模推向市场。

7. 生命周期管理：但这并非终点，我们还需要持续监控市场反馈，进行产品的维护与升级，确保其长期的商业价值。

这是一个经典的、创造价值的闭环。几十年来，它驱动着工业文明的滚滚车轮，带来了无数伟大的产品和便利的生活。然而，在这个看似完美的流程中，一个根本性的、与生俱来的缺陷正在日益凸显，而一场由人工智能引领的深刻变革，正瞄准这一缺陷，悄然发生。

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告别“大规模生产”

要理解这场变革的深刻性，我们必须先理解一个更宏观的产业范式变迁。回溯历史，我们经历了从“手工艺生产”到“大规模生产”的伟大飞跃。亨利·福特的T型车是这个时代的最佳注脚，他那句“任何顾客可以将车漆成任何他所想要的颜色，只要它是黑色”的名言，完美诠释了大规模生产的精髓：通过标准化、流水线作业，极大地提高生产效率，但代价是牺牲产品的多样性和个性化。

这就是统治了世界近一个世纪的“推动（Push）”商业模式——工厂生产什么，市场就消费什么。企业站在流程的起点，基于对市场的预测来推动产品的生产与销售。

图片由作者提供

这种模式最大的问题在于其“近似性”。它“大约”知道市场的总体趋势，“大约”了解市场的消费容量，“大约”掌握产品上市的最佳时机。然而，正是这些“大约”，造成了我们这个时代最触目惊心的资源浪费。想象一下，时尚行业每年有多少未售出的服装被直接焚烧或填埋？食品行业有多少因为预测失误而最终被丢弃的食物？电子行业又有多少积压在仓库里、最终沦为电子垃圾的过时产品？

我们常常关注产品的“生命终结”阶段，大力倡导回收和循环利用，这固然重要。但我们却常常忽略一个更严重的问题：在产品的“生命之初”就已产生的巨大浪费——那些被消耗了大量能源、水和原材料生产出来，却从未被任何人购买和使用的“幽灵产品”。

图片由作者提供

如今，技术的发展，尤其是数据科学和人工智能的成熟，正推动我们进入一个全新的时代——“大规模定制（Mass Customization）”。在这个“拉式（Pull）”模式中，消费者重新回到了流程的起点。我们的生产不再基于粗放的预测，而是基于真实、即时的客户需求。我们的目标是：只在必要的时间，根据客户的规格，生产必要的产品。

图B 由作者提供

如果我们将这些制造范式的变化表示为图B，那么X轴代表产品种类，Y轴代表产品数量。这条曲线大致显示了制造范式变化的时间。曲线开始的部分，即工业革命之前，处于手工生产阶段，产品种类繁多但数量极低，甚至很多产品数量都相等。工业革命后，机器动力帮助加快了每种产品的生产速度，但产品种类大幅减少，而数量则大幅增加： 我们正处于大规模生产范式中。

这种转变，不仅仅是商业模式的进化，更是迈向一个资源高效、环境友好的可持续发展的关键一步。而要实现这种从“近似”到“精准”的飞跃，彻底消除预测失误带来的浪费，我们就需要一个强大的工具，一个能够理解复杂性、洞察需求、优化决策的超级大脑——这个大脑，就是人工智能。

03

AI驱动可持续工程创新

当我们将“可持续性”作为创新的核心目标，而非一个可有可无的附加项时，AI的作用便不再是简单的效率提升。它成为了一个嵌入创新全流程的“可持续智能层”，引导我们做出的每一个决策，都更智慧、更长远、更环保。

让我们重新审视创新的每一个阶段，看看AI是如何融入其中，并带来颠覆性改变的。

1. 创意与发现：从灵光一闪到数据驱动的远见

• 过去：创意主要围绕功能、性能和新颖性，更多依赖于少数天才设计师的灵感迸发。

• 过去：可行性评估主要集中在技术和财务上，环境影响往往是一个模糊的、难以量化的概念。

• 现在：AI让环境和社会可行性变得可计算、可预测。我们可以在设计初期，就利用AI模型对产品的整个生命周期进行快速评估（LCA）。AI会综合考虑从原材料开采、运输、生产制造，到用户使用、最终废弃处理的全过程，估算出产品的总碳排放、水足迹或废弃物量。这就像拥有了一个“数字预言家”，让我们在投入巨大资源之前，就能预见不同设计方案对环境的影响。此外，先进的优化算法可以在成本、性能和环境影响这三个常常相互冲突的目标之间，找到那个“帕累托最优”的平衡点。

• 过去：设计优化的目标是效率、可制造性。

• 现在：优化目标扩展至能效、耐用性、可回收性和废料最少化。这正是AI“生成式设计”大放异彩的领域。工程师不再是从零开始绘制草图，而是扮演一个“目标设定者”的角色。我们可以告诉AI：“我需要一个能承受500公斤压力的汽车底盘部件，必须使用回收铝材，并且重量不能超过2公斤。”AI会在云端进行数千甚至数万次模拟迭代，生成一些形态酷似骨骼或珊瑚的、符合所有力学要求但材料用量最少的有机设计方案。这些设计是人类设计师难以凭直觉想到的，它们从根本上减少了对自然资源的消耗。

• 过去：生产测试侧重于产品可靠性和成本控制。

• 现在：单位产品能耗、废品率、水循环利用率等可持续性关键绩效指标（KPI）被置于同等重要的位置。AI通过“数字孪生”技术，为整条生产线在虚拟世界中创建一个一模一样的数字副本。这个孪生体与物理工厂实时同步，接收来自成千上万个物联网（IoT）传感器的数据。我们可以在这个虚拟模型中进行各种实验和优化，比如调整机器参数、改变生产节拍，实时监控和优化能源流动与废弃物的产生，而无需中断实际生产。瑞士斯沃琪（Swatch）的Sistem51腕表，其机芯是全球首款完全由自动化生产线组装的机械机芯，正是通过这种高度智能化的流程，在确保高品质的同时，实现了资源利用的最大化。

• 过去：市场策略聚焦于投资回报率、性能和客户价值。

• 现在：可持续性本身正在成为一种强大的、能直接转化为商业成功的竞争优势和品牌故事。AI能够像一个敏锐的市场学家，通过分析海量的社交媒体讨论、产品评论和消费数据，精准洞察消费者对“碳中和”、“零废弃”、“公平贸易”等环保特性的真实态度和支付意愿。例如，AI监测到特定消费群体对“包装可完全降解”的产品的兴趣正在迅速上升，便可以建议企业抓住最佳的市场切入时机，并动态调整相应的定价或营销推广策略。

• 过去：产品的迭代主要由故障数据或用户问卷驱动，反馈周期长且信息不完整。

• 现在：AI让每一件售出的产品都成为了一个持续学习的数据节点。通过内嵌的物联网传感器和机器学习算法，我们可以持续追踪产品在真实世界中的能耗、性能衰减和使用模式。当产品生命周期即将结束时，AI系统能够根据其“健康状况”和市场需求，为它提供关于再利用、再制造或回收的最佳路径建议。更进一步，通过分析全球数百万台同类产品的使用数据，AI可以发现某个部件的普遍退化趋势，从而为下一代产品的设计，自动推荐一个更耐久、更环保的改进方案，形成一个完美的、数据驱动的、旨在延长产品价值和生命周期的循环经济闭环。

图片由作者提供

04

结语

人工智能为我们提供的，绝不仅仅是加速现有流程的工具，它更提供了一个重新思考“创新”与“增长”本质的契机。它让我们有史以来第一次，拥有了足够强大的能力，去告别那个“近似”的、粗放的、以浪费为代价的生产模式，全面转向一个“精准”的、可持续的、以人为本的个性化价值创造模式。

未来的挑战，已不再是技术本身能否实现，而在于我们——人。我们能否培养出新一代的工程师、设计师和商业领袖，让他们不仅能熟练掌握AI这一强大工具，更能从内心深处建立起一种以系统思维和可持续发展为核心的创新世界观。

今天，国际交流与合作、“产、学、研”之间前所未有的紧密协同，我们必将能够共同塑造一个由AI驱动、由智能引领的，更加繁荣、更加公平、也更加绿色的可持续未来。

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