Jonny Williamson 总结了伦敦欧特克大学的主要收获，该大学汇集了来自世界各地的设计和工程专业人士。从英国人的角度来看，设计、制造和建造每十年都会发生变化。设计师比以往任何时候都更需要不断创新以满足新的需求，利用技术来响应客户不断变化的需求。云技术迅速推进了计算设计，并催生了全新的产品设计方式。设计模拟、衍生式设计和现实捕捉都被用来产生更好、更强和更可预测的设计。在制造中，增材现在补充了减材技术，现代材料和复合材料已变得司空见惯，并且新一代的自我意识智能机器人正在撕毁生产剧本。随着传感器嵌入到一切事物中，物联网 (IoT) 已经开始引发大规模的 inf勒克斯数据；数据被用来推动创新，创建和连接生态系统，并提供大量新的商业机会。建筑正在利用全新一代混凝土——从超耐用和高性能，到自密实和 3D 打印。仿生塑料被用于建造办公大楼，增强现实 (AR) 等虚拟技术被用于监控和优化运营。Autodesk 的 Chris Bradshaw 指出，这三个行业的格局正在发生翻天覆地的变化，其中传统界限正在消失，行业正在融合。建筑公司的行为就像制造商，而制造商也越来越成为服务提供商。我们只需要看看苹果 iPhone 的全球成功，它结合了艺术和科学，就可以理解融合可以带来魔力；那就是e Future of Making Things，”Bradshaw 宣称。
增材制造如何推动真正的创新？
制造商关注三个关键目标：创新、质量和上市速度。如果他们生产的是消费品或工业机械，情况就是如此。协作设计与先进生产技术的结合不仅有助于实现这些目标，还提供了一个与众不同的独特机会。第一个试验部件是一艘船的螺旋桨，它是使用这种混合生产工艺制造的，结合了线材和电弧增材制造——图片由 Autodesk 提供。鹿特丹港是欧洲最大的港口，目前每年处理超过 4.6 亿吨货物。因此，效率和成本效益的时间管理势在必行。但是，当船舶进港需要维修时，停机时间可能会花费数百万美元并需要数周的时间才能修复。使问题复杂化的是必须在集中或分散的仓库网络中管理大量备件的额外费用。为了克服这些问题，港口开设了创新的增材制造现场实验室“RAMLAB”。现场设施包括一对六轴机械臂，能够增材制造大型金属工业零件，在不牺牲精度的情况下节省时间和金钱或表现。在 Autodesk 的支持下，RAMLAB 开发了一种混合制造方法，它结合了增材制造和减材制造。这种方法使工厂能够追求更快的制造选择：用金属 3D 打印大型船舶部件，然后使用传统的 CNC 铣削对零件进行精加工和磨削方法在几天内完成。第一个试验部件，一艘船的螺旋桨，已经使用这种混合生产工艺制成ess，结合线材和电弧增材制造。下一步将是最终按比例制造并安装到船上的版本。但这仅仅是个开始。 RAMLAB 旨在通过这种按需打印的方法激励其他行业，包括石油和天然气、运输和太空探索。计算设计
这种新格局可能提供大量新的增长前景，但同样大量的竞争威胁正在出现。已经决定了媒体和娱乐行业赢家和输家的数字化颠覆已经真正影响到设计、制造和建筑领域。创新的汽车底盘——“Hackrod”——使用 Autodesk 的 Dreamcatcher 生成设计软件创建。今天，成功在于不断接近未来的发展和采用技术来实现它。考虑到公关尽管先进技术几乎在我们生活的方方面面都发挥了作用，但人们仍然对它所代表的含义存在一定程度的恐惧、不确定和怀疑。英国建筑师 Foster + Partners 的 Martha Tsigkari 提供了一些保证。 、工程和设计。它有助于创建模型、制作图纸和提高生产力，但从根本上说，它有助于腾出更多时间用于创造力——这是任何设计部门或企业的最终目标。Tsigkari 甚至说，如果没有计算设计，我们就不会能够处理日常要求的设计复杂性d，也不会随着项目的进展而频繁修改，如果有的话，也不会及时。数据挖掘
几位演讲者提到，未来不会停滞不前，未来的那一刻达到一个新的被创建。如果今天的未来将成为明天的现实，那么接下来会发生什么？根据 Autodesk 的 Chris Bradshaw 的说法，下一波创新将由数据作为技术平台驱动。Fuel 一直是我们将想法变为现实的催化剂。过去，这种燃料是煤、蒸汽和石油。现在，数据已成为争夺的商品，而云是其管道。这与其说是下一次“工业”革命，不如说是第一次“信息”或“数字”革命，重点相应地转向增强脑力，而不是肌肉力量。数据的真正价值只有在它成为信息和知识后才能加以利用。然而，正如我们经常被告知的那样，数据本身——无论是组织内部还是外部生成的——相对来说都是毫无价值的。数据的真正价值只有在它成为信息和知识后才能发挥作用如今，更大量和更多数据源的可用性首次实现了生成设计和人工智能的能力。由于无法分析和利用所有这些数据，它们几十年来一直处于休眠状态。由于云的无限、可扩展的力量，这些限制不再存在；云不仅迅速改变了设计的内容，而且改变了设计方式。以前，计算设计、模拟、设计优化和增材制造等高计算任务成本高昂，技术上具有挑战性，而且可能只有少数人能够完成。云从根本上重新平衡了民主主义的方程式获得先进技术，帮助在此过程中创建全新的生态系统。自学机器人
世界工业机器人的物理能力几十年来几乎没有变化，可以说它们所处的环境也没有变化。机器人通常体型庞大、笨重且盲目，它们要么在孤立的环境中，要么在重型安全围栏后面执行重复性任务。它们成本高昂，而且基本上无法在现有任务或学习新任务方面变得更聪明。制造资产和流程被严格锁定，以保护投入其中的大量投资。这个等式通过数量来平衡，即大规模生产和规模经济。现在，这个等式被颠倒了。就像设计不再被困在我们办公桌上方或下方的盒子里一样，生产资产和流程不再需要有条件、循规蹈矩、经过计算和指令e.新型协作机器人（“协作机器人”）是敏捷、灵活的机器，能够与人类建立密切关系。新型协作机器人（“协作机器人”）是敏捷、灵活的机器，能够与人类建立密切关系。从牢笼中解放出来，通过虚拟现实技术和高级算法进行教学，机器人系统变得有洞察力、直觉、推理能力和灵活性。毫不奇怪，这些都是“创造性”特征，综合能力提供了一种工具Autodesk 的 Mike Haley 评论说：“通过为我们的工具提供计算机视觉，我们赋予了它们看见的能力，因此它们不再对我们的存在视而不见。通过应用机器学习，我们赋予他们学习的能力，因此他们不再对我们的流程视而不见。而不是要求借助装配线的整合性，机器人可以重新学习以适应混乱的人类世界的多变性。”智能机器时代
最近，Autodesk 将其机器人“Bishop”引入了非常混乱的世界乐高世界。这台机器是为了好奇心而设计的，旨在让智能进化。多亏了这些认知能力，Bishop 开始明白他有眼睛可以看，有手可以抓，这反过来又让他进化出一种基本的能力来对环境做出反应和反应。Bishop 发展的下一个阶段是通过创造一个人造世界供他学习。工程师通过将光学图像替换为由与现实世界相对应的乐高积木物理模拟制成的渲染图像来替换他所看到的。将这些渲染模拟输入神经网络有效地解耦了 Bishop 的学习环境来自他的物理环境。在这个方式，时间同样解耦意味着机器人现在可以在计算机时间学习。一夜之间进行了数百万次抓取和组装模拟，极大地加快了 Bishop 的学习速度。令人印象深刻的是，乐高积木可以用任何东西代替，让 Bishop 可以学习抓取和组装任何物体。此外，Bishop 足够聪明，可以处理任何出现故障的部分，而不必停止并等待正常服务恢复（通常通过人工干预）。更令人兴奋的是，一旦 Bishop 学会了一项新技能，云意味着所有机器人都学会了它。英国制造业的未来就在这里，你准备好了吗？
成为英国制造业未来的成员，这是英国领先工业组织之间的合作，致力于提高通过消除真正生产力和创新的障碍，英国设计和制造的竞争优势。了解更多信息，请访问 www.autodesk.co.uk/futureofbr意大利制造业
