瑞士信息与通信科技公司Neural Concept成立于2018年，该公司为工业设计创建的几何人工智能深度算法，是第一个深度学习几何形状及其与物理定律相互作用的系统，专用于辅助优化人工的工业工程设计，可显著缩短产品研发周期、提高产品性能，彻底变革工业产品设计方式。

Neural Concept是瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）计算机视觉实验室的衍生公司，由Pierre Baqué博士、Francois Fleuret 教授和 Pascal Fua教授联合创立。

图源Venturelab

开发一款新的工业产品，往往需要使用计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）来完成设计。CAD使用各种几何建模技术来创建产品的草图、原型，并进行虚拟测试，CAE则通过计算机软件来模拟和分析产品或工艺的性能，在实际制造之前对其进行测试和优化。

单个CAD或CAE模拟可能需要几个小时甚至几天才能完成。而在研发过程中，产品经常要进行无数次的细节调整和迭代，需要反复模拟和测试，这导致企业花费大量时间在工业设计上，延长了产品的整体开发周期。

图源Neural Concept官网

Neural Concept为工业设计创建的几何人工智能深度算法，是第一个深度学习几何形状及其与物理定律相互作用的系统。该算法将人工智能用于工业设计，可快速评估设计方案并提出最佳优化建议，将工业产品设计模拟效率从几天提升至几秒，提供了全新的工业产品设计方式。

Neural Concept的几何人工智能深度算法经过庞大的工业设计数据集训练并融合了仿真工程师的专业知识，能直接根据几何结构模拟复杂的物理过程或行为。使用者只需将产品的CAD设计放入Neural Concept的平台，算法就会根据产品的几何特征快速验证产品性能，无需像以往进行繁琐的网格化、求解和分析。这极大减少了重复性数值模拟任务所需的时间，将工业设计模拟时长从几天缩短至几秒钟，将工业设计任务的完成速度提高了两倍，将产品研发上市的时长缩短了90%。

除了缩短研发周期， Neural Concept的算法还能在CAD设计和性能结果之间建立对应关系，基于现有设计方案自动模拟各种衍生方案并给出最佳优化设计建议。由此，产品设计师能够在不依赖仿真工程师的情况下独立优化设计工作，完成产品迭代，极大提升设计团队效率。

当得到一个成功的设计方案后，Neural Concept将自动记录所有相关的设计数据。在公司设计下一个产品时，只需录入设计需求，Neural Concept就可结合已有设计数据、元分析（FEA）和计算流体动力学性能测试的数据，提供完整的设计解决方案，无需从零开始新的工业设计。

Neural Concept主要瞄准先进制造市场，优先应用于汽车、航空航天和电子产品设计。截至2022年，已有超过25家工业公司和工程团队在使用Neural Concept的几何算法，公司的主要客户包括空客、博世等知名企业。

2022年，Neural Concept完成了910万美元的A轮融资。公司计划优化其算法平台在不同工业设计场景中的应用，并开拓新的国际市场。Neural Concept将进一步在工业流程内扩展人工智能的应用，从根本上重新定义工业产品的设计流程。

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