Matlab Simulink作为全球广泛使用的控制系统设计及仿真平台，几乎成为工程师和科研人员进行动态系统建模的必备工具。然而，Simulink的复杂性和繁琐的搭建过程，尤其是对于初学者或非专业工程师而言，常常被视为一道难以逾越的鸿沟。正是在这样的背景下，Bloxi的出现为传统Simulink使用方式注入了前所未有的活力和便捷性。Bloxi是由一名来自伦敦帝国理工学院的二年级航空工程学生打造的首个Simulink智能助手，以自然语言处理为核心，结合强大的大语言模型（LLM）技术，实现了从用户的普通英语指令到完整工作控制系统模型的自动转换。Bloxi的设计初衷源于开发者自身的亲身体验：在教学和项目中观察身边许多优秀学生反复花费大量时间在繁复的模块连接和配置上，而非真正的系统设计与创新。Bloxi利用当下最先进的多模态大语言模型，不仅能“看懂”Simulink的图形界面，还能实时调试和优化模型，从而显著减少在搭建过程中的反复和失误。
技术实现方面，Bloxi核心由两段关键脚本和一个轻量级后端组成。第一段脚本负责累积模拟搭建过程，逐步构建Simulink模型。第二段脚本则处理对话接口与简易UI，使用户在操作时能够获得类似ChatGPT的引导与建议体验。后端则连接OpenAI API，将用户输入的信息和模型状态进行无缝交互。只需用户准备好自己的OpenAI API密钥，便能轻松开启使用。Bloxi不仅简化了模型的构建步骤，还带来了独特的交互式“分步演示”功能。
它通过循环控制逐个放置模块，再通过另一个循环连线，强化了用户对模型结构的理解和掌控感。由于Simulink本身不支持直接查看底层代码，开发者创新地设计了一套通过截图模型当前状态再交由大语言模型分析检测不一致性的流程。这种方法让系统在模拟构建过程中持续自我校正，提高准确性和可靠性。Bloxi的出现代表了人工智能技术在工程领域从辅助代码生成到复杂图形界面建模的重要跨越。在很多传统工作流程中，控制系统建模往往需要开发者具备高度专业知识和丰富经验，才能有效操作各种模块及信号线连接。Bloxi通过自然语言描述自动生成控制系统架构，大大降低了门槛，使更多非专业技术人员能够参与到系统设计与创新中来。
此外，Bloxi不只是简单的自动化工具，更是一位陪伴式智能助手。与以往单纯生成代码不同，Bloxi提供了实时交互和解释功能，让用户感受到过程中的“魔法”般体验，也更易发现并修正潜在错误。这样一来，工程师们能够腾出更多时间专注于高水平的设计优化和创新思考，而非被重复繁琐的机械性操作淹没。这一变革符合当前AI时代对生产力提升的核心诉求，也与编程社区近年来推崇的“代码助理”理念不谋而合。尽管Bloxi仍处于早期探索阶段，功能较为基础，但其未来潜力不容忽视。随着MathWorks等大型软件厂商也宣布研发类似智能助手，Simulink将迎来智能化阶段的竞争与合作。
Bloxi作为先行者，开辟了诸多创新思路和实现路径。用户目前可以通过公开的GitHub仓库下载和试用Bloxi，体验其基于开放API的轻量级集成方式。同时，开发者发布的操作视频清晰展示了其实际应用场景，进一步帮助大众理解该工具的使用价值。对于广大高校学生、科研人员及工业控制领域的工程师而言，Bloxi不仅是一款节省时间的利器，更象征着控制系统设计正在迈向智能化、无障碍化的新纪元。总之，Bloxi的诞生反映了人工智能与传统工程软件深度融合的巨大潜力和现实需求。它所带来的效率提升和用户体验改善，将推动Simulink用户群体的结构性革新，为控制系统设计注入更多创造力与灵感。
随着智能助手技术逐步成熟，未来工程师们有望告别繁琐的手动搭建，迎来以想法驱动建模的新时代。可以预见，Bloxi不仅是一个技术创新，更承载着改变工程师工作方式、促进跨领域协作的历史使命。对于寻求更快速更智能设计工具的用户而言，关注并参与这一开源项目，或将成为开启高效工程实践的关键一步。
