隨著企業努力提高產品性能，人工智能和機器學習將很快取代試錯法。雖然技術已經占據了我們生活的許多方面，但我們的產品設計和制造過程在很大程度上仍停留在工業時代。企業努力高效地創造性能更好的產品，并保持低成本。經過廣泛的試驗，他們得出了最好的設計。然后，他們將指令輸入制造機器，制造出數千種相同的產品或零部件，幾乎沒有定制空間。

這一切即將改變。我們正處于設計和制造產品革命的風口浪尖。具體來說，人工智能和機器學習將在以下四個方面改變產品設計和制造：

1、優化多變量

產品設計師通常很清楚使用不同的材料會得到什么樣的結果。但當設計師必須平衡多個期望結果時，事情很快就會變得復雜。例如，在設計一輛汽車時，設計師不僅要優化性能，還要優化成本、耐用性、安全性和燃油效率。通過人工智能和機器學習工具，設計團隊可以快速迭代數千甚至數百萬種不同的潛在設計，然后把寶貴的時間花在算法確定的最有潛力的設計上。

在這種情況下，“設計”一詞通常指的是性能設計，而不是美學設計。雖然人類在創造具有消費者吸引力的精美產品方面仍然優于計算機，但人工智能和機器學習可以計算出產品的微小變化將如何影響性能的幾個不同方面。對于設計團隊來說，這將是一個非常寶貴的改進，因為它將讓工程師們把時間花在工作中更有創造性的方面，而不是花費無數個小時的費力和低效的試錯實驗。此外，它將帶來更好的產品。

2、前所未有的定制

產品定制需要大量的體力勞動。即使是相當標準的產品，例如運動鞋，通常也需要配備數十名工人的裝配線。但人工智能和機器學習將很快為更自動化的產品定制打開大門。

例如，與運動鞋示例保持一致，新興技術將使每一雙運動鞋都可以完全定制，從而提高運動鞋的個人運動員性能。鞋子購買者將很快使用新的輸入設備，例如創建腳部壓力圖并捕獲信息的傳感器，這些信息將導致獨特的定制設計。然后，基于高級規范，生成式設計工具將自動合成設計，并將其轉換為機器可讀的匯編指令。

人工智能和計算的最新進展已經將我們帶向了一個全新的世界，每個產品都是獨一無二的，具有前所未有的復雜性。

3、自動化試驗

對于許多產品來說，如果不先進行實驗，就很難甚至不可能預測其性能。例如，沒有任何數值模型可以幫助產品設計師確定給定的藥物在緩解患者癥狀方面的效果，或者太陽能電池在發電方面的效率。

雖然人工智能和機器學習并沒有消除對實驗的需要，但它們可以幫助研究人員有效地計劃甚至進行實驗。在不久的將來，我們將看到完全自動化的工作流程，設計師為期望的結果設置參數，然后機器人進行實驗并評估結果。

4、智能制造

如今，大多數制造系統都極其愚蠢。制造設備也許能夠以一致的速度生產出標準化的產品，但它不能評估和應對不斷變化的條件。然而，在制造設施中添加傳感器，以及將人工智能和機器學習算法分層到設備上，將使公司能夠使用更具動態性、響應性和彈性的智能制造流程。

例如，一個制造工廠的溫度一夜之間急劇上升，或者一臺機器被投入了一批與標準材料稍有不同的材料。如果沒有傳感器和智能系統，機器將繼續正常運行，而不會考慮環境或材料的變化。這可能導致延遲，機器退化和產品損壞。

相比之下，智能制造系統能夠檢測到故障，并自動適應不斷變化的條件。反過來，這可以改善質量控制，降低成本，提高可靠性。

我們可能甚至無法想象人工智能和機器學習將如何改變產品設計和制造。畢竟，我們使用智能手機的許多方式在十年前是完全無法預見的。但是，通過學習如何在運營中使用這些技術，商業和IT領導者可以使自己處于行業的領先地位，并確保他們能夠為未來幾年可能帶來的任何情況做好準備。