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生成式AI逐漸走入製造業，不過在工程研發領域，AI的角色並非取代工程師，而是結合模擬（Simulation）與工程知識，加快產品設計與驗證流程。達梭系統（Dassault Systèmes）SIMULIA執行長Michelle Ash表示，目前工業AI仍處於發展初期，其真正的價值在於協助處理高複雜度工程模擬，縮短產品開發時間；目前達梭系統與國內的正新橡膠合作，將AI逐步導入輪胎研發流程。

AI不是取代模擬，而是加速工程研發流程

Michelle Ash表示，多數人現在使用ChatGPT等大型語言模型，主要是搜尋資訊，但是工業AI需要符合安全、環保、產品性能等要求，也必須具備工程知識與產業領域經驗，因此不能只依賴大型語言模型。她指出，目前大型語言模型仍存在回答不一致及產生幻覺（Hallucination）等問題，仍不足以直接應用於工業環境。

那麼如何避免工業AI產生幻覺？她表示，達梭降低工業AI幻覺的方法是多種AI協同工作。將大型語言模型、機器學習、虛擬雙生（Virtual Twin）、物理模擬與電腦視覺等不同AI技術結合，並導入特定產業知識，降低AI幻覺的風險。

達梭系統目前與正新橡膠合作，先從數位建模與模擬切入，讓工程師在產品設計階段即可透過虛擬環境驗證設計方案。Michelle Ash表示，未來雙方將逐步結合機器學習與工程知識，探索以Agent AI協助工程師進行產品設計。

Michelle Ash也強調，AI並非適用於所有工作，而是應用在高複雜度工程模擬最能發揮效益。例如需要長時間運算、涉及複雜物理分析的模擬，可利用AI縮短模擬時間；而對於較簡單、運算時間短的物理模擬，仍可使用既有的數位工具完成，企業應思考的是「哪些問題適合AI」，不是所有流程都導入AI。

正新以數位化資料與虛擬輪胎縮短開發週期

正新橡膠資訊長陳柏嘉分享正新推動數位轉型的一些成果，過去設計輪胎有許多手繪的設計稿，將AI用於研發需要大量的數位化資料，因此先完成研發資料的數位化，並且建立全球統一研發平臺，串聯美國、歐洲、台灣、中國及東南亞等研發中心，讓約50個部門能在同一平臺管理研發資料與專案，並建立一致的資料來源。

他表示，近幾年合作則開始朝AI發展，希望利用累積約60年的研發資料與工程師經驗，結合更精確的虛擬資料，探索利用AI協助輪胎規畫與設計，「我們希望不是純粹只是一個聊天機器人的角色，而是可以實際串接到我們的流程上。」未來也希望建立自己的專屬AI模型，並透過機器學習與數位雙生提升研發效率。

正新橡膠技術長陳秉豪則表示，目前已運用模擬技術與賽車數據建立虛擬資料，加速輪胎開發；未來希望在產品設計階段即提供「虛擬輪胎」給車廠進行整車模擬，由車廠先完成模擬驗證，再製作實體輪胎，不僅可縮短正新的產品開發流程，也有助於降低客戶的新車開發時間與成本。