“如果我问人们他们想要什么，他们会说‘更快的马’。”这句广为流传的话语，虽起源未必准确，却深刻揭示了创新的本质。真正的进步，不在于对既有事物的加速，而在于突破传统框架，创造全新物种。如今，人工智能正成为助力这一突破的强大引擎，推动设计与工程走向全方位的进化。 在过去的十五年里，设计与工程工具经历了从单调的手工操作到自动化辅助的转变，但仍主要依赖于专业知识和复杂的软件界面，门槛较高且效率有限。眼下，基于大语言模型（LLM）的智能代理系统带来了突破，它们不仅能够理解和执行复杂任务，更重要的是能辅导人类更好地定义问题、制订目标，从而实现真正的协同创造。
人工智能在设计与工程中的深度应用，使复杂问题的分解成为可能。传统上，初学者往往难于驾驭设计工具的多重功能，受限于自身领域知识的缺乏。然而，AI提供一种桥梁，将专业领域的知识嵌入到工具中，辅助用户在不完全理解全部细节的前提下，有效地完成设计决策。这种“问题分解”能力不仅让工具更易使用，也扩展了创新的边界，推动跨学科协作和系统整体优化。 此外，人工智能支持的“按需功能”革新了用户界面设计。过往的设计软件多为“万金油”式的大而全，却常常令用户困惑和拖慢效率。
借助AI，系统可以在合适的时刻为用户呈现最相关的功能和界面，提升操作的直观性和愉悦感。比如，通过语义操控、图像参考设计乃至多重灵感输入，用户能够以自然语言或视觉示例来引导设计过程，极大地解放了创造力和时间。 与此同时，AI还带来了全新的工作流管理与协同模式。设计和工程往往涉及跨部门、跨地域、跨学科的密切配合，信息易在传递过程中丢失或变得割裂。智能代理具备处理多线程工作和试验管理的能力，可以自动汇聚不同利益相关者的输入，合成符合整体需求的最优解决方案。此外，系统能够持续监控项目进展，主动提出调整建议或预警潜在风险，使管理更为高效和精准。
这一切不仅是技术的进步，也是工作理念的转变。用户角色不再局限于命令执行者，而是转变为高层决策者和创造性合作者。通过实验总结与可编辑的方案概览，设计师和工程师能更好地把控项目走向，专注于策略和目标设定，交由智能代理处理繁杂的细节操作，实现“以大局为重”的工作方式。 然而，这种变革并非无缝而自然地发生。现有设计与工程行业拥有庞大的工具链和既定流程，用户培训和数据格式兼容性等惯性因素成为转型中的挑战。对此，提出了两条应对路径：一是“内向外”的渐进式改进，为用户保留熟悉的操作方式，同时逐步引入AI辅助；二是“外向内”的平台理念，打造集成了所有传统工具的新系统，通过灵活的按需功能模拟现有界面，为用户实现平滑迁移。
这种转型必将催生全新的产品形态和商业模式。传统的单一软件销售难以满足动态且个性化的解决方案需求，取而代之的是基于计算资源付费、基于项目结果付费以及垂直整合的端到端服务模式。这不仅增强了用户的灵活性，也鼓励供应商更加专注于成果价值的交付，而非单纯的软件功能。 在真实世界的应用方面，AI驱动的设计与工程系统尤其具备解决人类面临的关键挑战的潜力。从可持续能源开发到环境保护，从灾害响应到智能制造，AI能够帮助我们高效地整合数据、模拟复杂系统，并持续优化设计方案，使创新不再停留于理论，而是直接转化为切实可行的解决措施。 值得关注的是，这一体系的成长借助“脚手架式”发展策略，通过逐步解决较简单的静态设计，再进阶至动态机制及集成复杂子系统，能力与影响力呈现递进式增强。
这种方法确保创新的稳健性和针对性，避免盲目追求高难度目标而跌入失败陷阱。 人工智能不仅仅是替代传统思维的工具，更是扩展人类创造力和思考方式的合作伙伴。它让我们跳脱先入为主的历史包袱，在跨领域知识共享的助力下构想和实现前所未有的解决方案。它促使设计师、工程师和科学家重新定义“用户”，融合主动输入和被动观察，打造包容且多元的创新环境。 展望未来，设计与工程行业的生态将更加开放与互动。AI不仅实现技术升级，更书写出一场产业链的重构：从产品创意起点，到项目管理，再到生产制造与市场推广，所有环节皆得益于智能主体的参与与协同。
整个流程的高效融合为解决复杂的全球性问题，提供了空前可能。 总结而言，人工智能赋予设计和工程全新的生命力，以全方位的支持与优化，帮助人类跳出传统束缚，打造“更好马”——一匹不只是更快、更强、更聪明的马，而是集创新方法、智能辅助与跨界整合于一体的未来坐骑。它引领我们进入一个效率飞跃与创造力爆发并驱的新时代，推动可持续发展与高质量生活向前迈进。 在这个历史关口，每一位设计师、工程师、研究者乃至好奇的观察者，都被邀请成为这一变革的积极参与者。人工智能不仅让我们“想得到更好的马”，更帮助我们“制造出全新的马”，共同书写后工业时代的辉煌篇章。
