如果只需按一下按钮，您就能创造出任何想要的东西，那会怎样？
从《星际迷航》到《钢铁侠》再到《红矮 人》，科幻小说中无时无刻不在渲染（和戏仿）着人类的这一梦想--只需轻轻一点，智能电脑就能创造出你所需要的一切：从热饮和食物到超级强大的外骨骼--以及介于两者之间的一切。
当然，我们还需要很多年才能实现这样的愿景。但是，最近在生成式AI 领域取得的进展意味着，我们并没有想象中那么遥远。
人工智能？智能？
在我们生活的世界里，人工智能工具（如 Chat-GPT 和 DALL-E）只需输入少量信息，就能创造出新的文字、图像和视频。其结果既有令人好奇的（AI新一集《辛普森一家》？），也有令人恐惧的（必应的AI 在聊天中告诉《纽约时报》记者它想活下去），还有令人印象深刻的。
例如，本文中的每张图片都是在AI创建器Mid Journey 中输入 CloudNC 当前的标语 "为全球提供一键制造服务 "后生成的。AI 在不到一分钟的时间内就生成了这些图片：而从真人设计师那里从头开始寻找相应的图片可能需要几天甚至几周的时间。
因此，人工智能可以很快创造出令人信服的真实生活摹本。虽然这种能力会带来一些问题--学生们用 Chat-GPT 来完成作文作业，或者阴暗的阴谋家们用它来制造假新闻--但其潜在的好处却是指数级的。计算机主导的创造力唾手可得--让我们能够以更快的速度创造文字、图片、设计或代码。
用AI生成答案
那么，CloudNC 如何融入这一新的未来？为什么不问问AI 本身呢？
我向OpenAI 的 Chat-GPT工具提出了这样一个问题："生成式AI 如何用于改善制造业？"它是这样回答的
"生成式AI 可用于以多种方式改进制造业：
- 设计优化：生成式AI 可生成大量设计，并根据一系列性能标准对其进行评估，从而用于优化产品或组件的设计。通过使用生成式AI，制造商可以快速探索和评估各种设计方案，找出不仅在性能上最优，而且在制造上可行的设计。
- 工艺优化：生成式AI 可通过生成和分析与工艺参数、设备设置和产品质量相关的大量数据来优化生产流程。通过分析这些数据，生成式AI 可以确定流程改进措施，从而提高效率、减少浪费并提高产品质量。
- 预测性维护：生成式AI 可用于预测制造设备何时会出现故障，并据此安排维护活动。通过分析来自传感器和其他来源的数据，生成式AI 可以识别预示设备即将发生故障的模式，使制造商能够在设备出现严重故障前主动满足维护需求。
- 质量控制：生成式AI 可通过分析传感器和摄像头的数据来检测产品和组件中的缺陷，从而改善质量控制。通过使用生成式AI 对缺陷进行识别和分类，制造商可以改进其检测流程，减少进入市场的缺陷产品数量。
- 供应链优化：生成式AI 可通过分析与需求、库存水平和物流相关的数据来优化供应链。通过分析这些数据，生成式AI 可以发现优化库存水平、降低运输成本和缩短交货时间的机会，从而提高供应链的效率和成本效益。
总体而言，生成式AI 有可能通过提高效率、减少浪费、改善产品质量和优化供应链运营来显著改善制造业。
不错！事实上，在 CloudNC，我们已经在为其中一些问题开发解决方案，包括 CAM Assist.
AI 让你自由
那么，我们的技术是否与 Chat-GPT 和 DALL-E 的工作方式相同呢？有很大的相似之处。所有技术都基于强大的数据集进行训练，并利用现实生活中的实例为新问题的回答提供指导。
就 CloudNC 而言，在使用我们的解决方案时，用户可以上传他们想要创建的任何零件的 3D 模型。我们的软件会自动确定所需的工具、工具的使用方式，并起草代码告诉数控机床如何加工--将使用 3D 打印机的简便性带入复杂的精密加工领域。
这种辅助功能可根据软件接收到的提示自动生成零件生产程序--类似于 Chat-GPT 根据文本创建副本或 DALL-E 生成图像的方式。实际上，它加速了设计过程，缩短了从构思到创造的时间。
需要明确的是，我们现在肯定还没有达到这样的境界：我们可以按下按钮，然后命令AI 生成我们想要的物品--这仍然是科幻小说中的情节，而且还要持续一段时间。(单击就能制造任何东西的时代还遥遥无期）。
不过，我们显然可以利用技术大大加快任何东西的某些生成过程--无论是 Chat-GPT、DALL-E 还是 CloudNC。这意味着，我们在消除阻碍生产的瓶颈方面正变得越来越好，从而使创新得以蓬勃发展--这最终将使我们所有人受益。
