「機械人，整張椅畀我」——用AI語言指令打造傢俱新體驗
傳統電腦輔助設計（CAD）系統雖然係設計實體物件嘅重要工具，但要真正掌握呢啲軟件需要相當嘅專業知識，而且好多時候設計過程過於繁複，唔太適合快速構思同原型製作。為咗令設計變得更快、更容易畀非專業人士使用，麻省理工學院（MIT）同其他機構嘅研究員開發咗一套由人工智能驅動嘅機械人組裝系統，用戶只需用文字描述，就可以設計同建造簡單嘅多組件物件。
呢個系統利用生成式AI模型，根據用戶嘅文字指令，先建立物件嘅3D幾何模型。接住，有第二個生成式AI模型會根據物件嘅功能同幾何結構，分析各個組件應該擺喺邊度。之後，機械人會用預製嘅零件自動組裝出成品，並且可以根據用戶嘅反饋不斷修改設計。
研究團隊試用呢套系統製作咗多款傢俱，包括椅子同書架，所用嘅組件可以隨意拆卸同重組，減少製作過程中嘅浪費。用戶測試結果顯示，超過九成嘅參與者較鍾意呢套AI系統製作嘅物件，相比其他方法更受歡迎。
雖然依家嘅研究仍屬初步示範，但呢個框架有潛力用於快速原型製作，例如航空航天零件或者建築物件。長遠來講，呢種系統甚至可以喺屋企本地生產傢俱，唔使再依賴大型倉庫同運輸。
MIT電子工程同計算機科學系兼建築系研究生Alex Kyaw話：「我哋希望未來可以同機械人同AI系統用好似人與人溝通嘅方式合作，一齊創造物件。我哋嘅系統係邁向呢個目標嘅第一步。」
多組件設計嘅AI生成挑戰
生成式AI模型擅長根據文字提示生成3D網格模型，但大多數模型冇辦法產生包含組件細節，適合機械人組裝嘅幾何結構。點樣將網格分拆成不同組件，需要考慮物件嘅功能同幾何特徵，對模型嚟講係一大挑戰。
團隊利用視覺語言模型（VLM），呢種強大嘅生成式AI模型事先接受過影像同文字嘅訓練，讓佢能夠理解圖像同語言。VLM負責判斷兩種預製組件──結構組件同面板組件──點樣組合成完整物件。
Kyaw解釋：「裝上面板嘅方法有好多種，機械人需要睇到物件嘅幾何形狀，並且理解呢啲形狀先可以作出決定。VLM既係機械人嘅眼睛，亦係大腦，令機械人可以做到呢啲判斷。」
用戶只要輸入文字指令，例如「整張椅畀我」，系統會先用AI生成椅子嘅圖像。VLM會分析呢張椅子，判斷面板應該貼喺結構組件嘅邊啲位置，例如座椅同靠背，因為呢啲位置要有人坐同靠。
系統會將呢啲判斷轉化成文字，例如「座椅」、「靠背」，並用數字標示椅子嘅每個面，再將呢啲資訊回饋畀VLM，從而完成3D模型嘅面板標記。
人機協作設計，靈活調整成品
用戶喺整個過程中都可以參與，隨時透過文字反饋改動設計，例如「只喺靠背用面板，唔好用喺座椅」。Kyaw話：「設計空間好大，我哋透過用戶反饋嚟收窄範圍，因為每個人嘅喜好唔同，要做一個適合所有人嘅理想模型係唔可能嘅。」
Gupta補充：「人機協作嘅設計流程令用戶可以引導AI產生嘅設計，亦會對最終成品有歸屬感。」
當3D模型完成，機械人會用預製組件組裝物件。呢啲組件可以拆卸同重新組合，帶來高度靈活性。
研究團隊將自己嘅方法同兩個對比算法比較：一個係將面板放喺所有向上嘅水平面，另一個係隨機放置面板。用戶研究發現，逾九成參與者偏好用呢套系統設計嘅物件。
VLM仲會解釋點解選擇喺某啲位置放面板。Kyaw話：「我哋發現VLM能理解椅子嘅功能，例如坐同靠，唔係隨機放置面板。」
未來研究會擴展系統能力，處理更複雜嘅指令，例如「用玻璃同金屬整張枱」，仲會加入更多預製組件，例如齒輪、鉸鏈等活動部件，令物件功能更豐富。
Davis教授表示：「我哋希望大幅降低設計工具嘅門檻，證明可以用生成式AI同機械人快速、方便、可持續咁將創意變成實體物件。」
—
評論與啟發
MIT呢項研究令人興奮，因為佢唔單止展示咗AI同機械人協同打造實體物件嘅可能性，更重要係將設計過程嘅專業門檻大幅降低，令普通用戶都可以透過自然語言表達想法，快速完成從構思到成品嘅轉化。呢種人機協作模式不但提升用戶參與感，仲令設計更具彈性同個人化。
不過，現階段系統仍然依賴預製組件，未能完全自由創造所有形態；而且複雜物件嘅功能需求、材料特性等，仍然係挑戰。未來若能結合更多元化嘅組件、材料智能選擇，甚至加入用戶情感偏好分析，將會令設計系統更智能亦更貼心。
此外，呢種本地化製造嘅模式，對減少物流碳足跡有積極意義，尤其係傢俱、家居用品等大件物品。當AI同機械人能夠廣泛應用喺家居製造，香港等地嘅住宅空間有限及運輸成本高昂，將會帶來顛覆性嘅改變。
總括而言，MIT嘅研究不但推動設計自動化，更引領咗未來智慧製造嘅新方向，值得業界及政策制定者密切關注，積極探索如何將技術融入日常生活，實現更可持續、個人化嘅消費體驗。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
