华龙网-新重庆客户端讯（齐澈）有创造力的人总是在寻找灵感。在英戈尔施塔特的奥迪设计室里，设计新车轮的设计师们也是如此。但是，到哪里去寻找还未被开掘的灵感源泉？

要“跳出思维定势”（think outside the box），说起来简单，做起来不容易。因为在创作过程中，人们总是倾向于诉诸他们熟悉的事物。因此，奥迪IT部门和奥迪设计团队在公司内部开发了基于人工智能的FelGAN软件。

如今，该项目使创新设计者能够从一个几乎无穷无尽的创意库中汲取灵感。借助这一软件，设计师可以在全新视角下探索设计图样，获取可以进一步发散从而落于实践的建议。具体而言，FelGAN既能迅速自动给出大量逼真的设计图片，也能有针对性地对现有设计进行重新组合。FelGAN因此成为了奥迪轮辋设计组的创意中心。团队可以在软件上互相交流与分享新的思路和版本，并且能实时便捷地探索形状、颜色、表面结构等参数的多样设计可能。

人工智能是如何学会设计车轮的？

“FelGAN”得名于德语“轮毂”（Felge）和生成对抗网络的首字母缩写“GAN”。生成对抗网络（GAN）是一种特殊的自学习计算机程序，它包含两种互相博弈的算法，在训练中交替迭代，不断优化。

具体的工作原理是：其中一个算法作为“生成者”，负责生成特定主题的图像，在FelGAN中即是一个车辆的轮毂；而“判别者”，或者叫做竞争对手的另一个算法，会判别一系列包括真实车轮照片和生成器创建的图像。这个过程会反复进行，直到训练结束。

这两个算法都能够从其错误中学习并持续改进。经过足够多轮次的训练，“生成者”制作的图像已经真到能骗过人眼，或者说至少很难与真实照片相区分。

FelGAN有着基于Streamlit技术的直观用户界面，可以有效缩短设计周期，并提高设计与IT团队之间的反馈效率。为了使设计师们在使用这套软件解决方案时不必依赖高效能的本地硬件，需要耗费大量算力的人工智能应用部件会在云端运行。

人类与人工智能联手

FelGAN的另一个好处是，该软件为人工智能做出的每一个设计分配了一个数值。这些数值被开发人员称为“DNA”，可以随时用于重现设计。在此之外，奥迪设计师还能向该程序输入他们自己的设计和图片，把它们添加到虚拟实验界面，这是因为特定算法也能为设计师们输入的图像分配相应的DNA值。

很多时候，设计师使用FelGAN只是需要打磨单独的元素，使其能与整体设计和谐相融。此时，除了灵活应用这一工具，个人的创意眼光和专业经验将起到决定性作用。最终，奥迪的专家们利用高科技铣床，制造出塑料或铝制的车轮原型，让虚拟设计成为现实。

属于奥迪世界的创新

FelGAN的开发和应用完全由奥迪内部的IT部门和设计部门合作完成，生动展现了奥迪在软件领域和未来人工智能世界中的专业水准。

奥迪机器学习和数据科学部门相关负责人表示：“在现代社会，数据为企业和员工带来了不可估量的增值。奥迪致力于成为一家数据驱动型企业。为了实现这一目标，我们将在许多部门应用AI，我们的数据团队也将不断探寻新的技术。”

未来，FelGAN背后的技术也可被扩展应用到形成一个综合性的AI设计平台，为奥迪其他部门的设计师提供灵感。此外，奥迪还在开发一个AI评分系统，用于评估FelGAN生成的轮毂设计在碳平衡方面的表现。这再次说明，FelGAN正是奥迪在成为一家以数据驱动的数字化公司的道路上迈出的重要一步。