今天，我們將分享 OpenAI 模型在協助工程師設計、模擬及打造實體產品方面的進展。這些能力涵蓋機械與電機工程，以及端到端的系統設計，已經在幫助內部團隊更快地測試構想、反覆改良。
在這些專案中，工程師需要使用專業工具，整合機械設計、電子、軟體及製造需求。我們正教導模型支援這些工作，從製作圖面、設定模擬，到協調不同專業間的變更。我們的目標是讓工程師有更多時間探索構想、改良設計。
過去一年，前沿模型能力的提升，幫助內部團隊更快地測試新構想、反覆改良。我們也看到初步證據，顯示這些能力正在改善產業中的專業工作流程。我們正與合作夥伴一起了解，這些能力在哪些方面最能發揮效益，以及還有哪些需要改進之處。如果你是參與複雜實體產品設計、模擬、製造或生產的工程師、工程公司或軟體供應商，我們很期待與你合作，依據你使用的工具及需要解決的問題，共同規劃這項工作的方向。
我們嘗試在完全不由人員直接修改的情況下打造一款裝置，藉此測試 Astra 在多模態與電腦操作工作流程中的頂尖表現。為此，我們使用 GPT‑6 定義功能需求，並設計所需的外殼、印刷電路板（PCB）及軟體整合，打造一款讓使用者能與 Codex 對話的裝置。
美學與設計：Astra 參考我們近期與 Work Louder(在新視窗中開啟) 的合作，以及遊戲和玩具的設計元素，打造裝置外觀。
機構設計：Astra 設計了外殼(在新視窗中開啟)，以及用來固定各元件的內部結構。
電路設計：Astra 選用電子元件，並設計印刷電路板（PCB），包括元件配置與接線，以配合外殼內的空間。
UI/UX 與軟體：Astra 設計了使用者介面，並產生將裝置連接至 Codex 所需的韌體與軟體整合程式。
兩位團隊成員利用工作之餘的時間，透過 Astra 在不到一週內設計出這款測試裝置。一家代工廠在不到一個月內製作出一小批原型機。
不過，要讓裝置達到可製造的條件，仍需要經過數輪審查與修改。Astra 未能每次都將製造商的生產限制、公差或組裝所需的細節納入考量。這些不足幫助我們找出未來模型需要改進的地方。
OpenAI 的硬體與基礎架構團隊使用 Codex 和 ChatGPT 建立及修改電腦輔助設計（CAD）模型、製作製造圖面、設定模擬及審查設計。這些工作涵蓋機器人技術與運算基礎架構。自 2 月以來，以 token 數計算的硬體團隊模型用量已成長至原來的 23 倍。
我們也正在衡量較新模型在結合程式設計與工程知識的任務上取得的進展。BenchCAD 2.0 測試模型能否重建 3D 零件與組件，並辨識電路板中的連接關係。一款較新的內部模型達到 0.875 的平均分數，相較之下，GPT‑6 Astra 在最高推理設定下的分數為 0.594。雖然工程生命週期除了設計之外還涵蓋許多環節，但我們認為這方面的能力提升提供了初步證據，顯示 AI 模型能加快專業工作流程中的反覆改良速度。
我們正與少數產業夥伴合作，針對實際工程問題測試這些能力。他們的工程師會審查模型輸出的準確性與實用性，幫助我們了解模型目前能支援哪些任務，以及還需要哪些改進，才能安全可靠地使用。
我們正擴大與 Chip Ganassi Racing（CGR）的合作，探索 OpenAI 模型如何加速工程開發與原型製作。我們與其研發團隊合作，測試將現有零件的 3D 掃描資料轉換為可編輯 CAD 模型及 2D 製造圖面的工作流程。這在無法取得原始設計檔案時尤其實用。
CGR 工程師會審查模型與圖面的準確性及製造可行性。他們的回饋幫助我們找出模型能在哪些環節減少手動作業，以及哪些地方仍需改進。
我們也宣布與 Mazda 展開新的研究合作。我們的研究與前線部署工程團隊正與 Mazda 的空氣動力學及碰撞安全工程師合作，探索 OpenAI 模型如何協助開發與評估新的車輛設計。
這項工作透過氣流與結構行為模擬，探索在兼顧造型與成本的前提下提升性能的方法。未來幾個月，我們將分享更多進展與成果。
GPT‑6 Astra 透過建立新車頭造型的模型、模擬氣流，並改良最有潛力的設計，協助 Mazda 的空氣動力學工程師探索降低車輛風阻的方法。已取得 Mazda Motor Corporation 的使用授權。嚴禁在其他地方轉載或另作他用。
我們一直與產業夥伴及早期採用者密切合作，拓展 AI 代理在硬體與製造領域的應用可能。這些初步成果展現了令人振奮的潛力。我們現在正尋找合作夥伴，加速提升這些能力，並確保能安全地將其部署至產業中。
如果你有興趣與我們合作，找出機械工程、電機工程、機電設計、機電整合或相關領域中高價值的使用案例、軟體工具或未來機會，共同塑造前沿模型的訓練與開發方向，請填寫這份表單，我們將與你聯繫。
