01 将生成式设计与先进制造工作流程相结合 生成式设计市场正日益从独立的优化设计转向与仿真、增材制造、数字孪生和计算机辅助制造工作流程的集成。这种融合在航空航天、汽车、工业制造以及其他对复杂几何形状和材料效率要求较高的行业尤为重要。 2025 年 10 月，欧盟委员会启动了一项制造业数据空间计划，旨在使人工智能开发人员能够访问工业数据，用于产品设计、工程、生命周期管理、制造自动化和数字孪生等应用。
02 将生成式设计扩展到可持续和性能驱动型工程领域 生成式设计正日益被应用于同时优化多个工程目标，包括材料消耗、重量、结构性能、可制造性和能源效率。这正推动着设计方法从简单的几何体生成转向更广泛的性能驱动型工程，在这种工程模式下，软件会根据技术和可持续性约束条件评估众多备选方案。这一趋势也催生了各行业对轻量化部件、减少材料浪费和提高资源利用效率产品的需求。 2025 年 8 月，美国能源部支持开发基于人工智能的氢燃料燃气轮机技术生成材料设计框架，将材料测试、分析、制造和验证相结合，以加速特定性能的设计。
02 工程产品日益复杂，对自动化设计探索的需求不断增长 现代产品日益涉及复杂的性能要求、多种材料、制造限制以及相互关联的工程参数。传统的设计方法可能需要大量的手动迭代来评估这些变量。生成式设计能够自动探索庞大的设计空间，使工程师能够在更短的开发周期内评估更多方案，从而支持更快的产品创新。
01 高计算需求会增加实施成本 生成式设计应用需要大量的计算资源，因为它们通过仿真和优化来评估众多设计方案。复杂的工程问题可能需要重复仿真和高性能计算能力，从而增加基础设施和软件成本。这些要求可能会限制技术预算有限或难以获得先进计算资源的组织采用此类应用。
02 专业工程技能人才匮乏限制了其更广泛应用 生成式设计要求工程师理解设计约束、仿真结果、制造工艺以及算法生成的备选方案的解读。如果工程团队缺乏计算设计和高级数字化工作流程方面的经验，企业在整合这些工具时可能会遇到困难。这种技能要求会延缓实施进程，并增加对培训和技术支持的需求。
01 与数字孪生技术的集成创造了新的工程应用 将生成式设计与数字孪生相结合，能够帮助企业根据实际运行信息评估设计方案，并持续改进产品性能。这为将设计优化与制造数据、设备性能、维护信息和生命周期分析相结合创造了机会。这种集成可以将生成式设计的应用范围从初始产品开发扩展到持续的工程和运营决策。
02 向建筑和基础设施领域的扩张创造了额外的需求 随着建筑和施工机构寻求优化建筑性能、能源效率、材料利用和空间布局的方法，生成式设计在传统工业制造领域之外的重要性日益凸显。与建筑信息模型（BIM）的集成可以实现对多种设计方案的自动评估，同时兼顾施工和性能方面的限制。
01 算法生成设计的验证仍然是一项关键挑战 生成式设计能够生成高度复杂的几何形状，这些形状在应用于安全关键型或高度监管的应用之前，需要经过工程验证。企业在将生成的设计投入生产之前，必须验证其结构性能、材料特性、可制造性、可靠性和合规性。这意味着生成式系统仍然是对工程判断和验证流程的补充，而非完全取代。