Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề phổ biến trong CAD, nhưng thường được nói đến theo cách rộng lớn và trừu tượng. Để làm cho chủ đề này trở nên cụ thể hơn với người dùng Octave BricsCAD, chúng tôi đã trao đổi với hai chuyên gia nội bộ, Mark Tooley và Julie Keverian, nhằm trả lời mười câu hỏi về cách các công cụ được vận hành bằng AI hoạt động bên trong phần mềm. Từ các lệnh dự đoán, dọn dẹp bản vẽ đến chỉnh sửa có hướng dẫn, họ giải thích những vấn đề mà các công cụ này được thiết kế để giải quyết, cũng như những điểm mà chuyên môn con người vẫn đóng vai trò then chốt.
Dưới đây là mười câu hỏi thực tế — cùng những câu trả lời thẳng thắn — về AI trong BricsCAD:
- AI trong BricsCAD nghĩa là gì?
- Những vấn đề nào của người dùng đã thúc đẩy việc phát triển các công cụ AI trong BricsCAD?
- Những tác vụ nhỏ nào âm thầm làm chậm người dùng?
- AI trong BricsCAD học cục bộ như thế nào?
- AI khác gì so với tự động hóa truyền thống?
- Vì sao việc dọn dẹp bản vẽ lại quan trọng đối với hiệu suất?
- “Context” trong guided editing nghĩa là gì?
- Làm thế nào để giữ các gợi ý dự đoán luôn hữu ích thay vì gây khó chịu?
- AI hỗ trợ nhiều nhất ở đâu trong BIM, và con người vẫn quan trọng ở đâu?
- Người dùng nên thử tính năng AI nào trước?
- AI tham gia vào workflow của bạn như thế nào?
Khi mọi người nghe đến “AI trong CAD”, điều đó có nghĩa gì trong BricsCAD? Nói một cách đơn giản?
Mark Tooley: Nói ngắn gọn, đó là việc giảm bớt các thao tác thủ công, lặp đi lặp lại—từ đó tự động hóa, tăng tốc hoặc cải thiện những công việc vốn trước đây phải làm bằng tay. Một ví dụ điển hình là Drawing Health: bạn có thể chạy các công cụ dọn dẹp bản vẽ để loại bỏ chi tiết không cần thiết, sửa lỗi và giảm dung lượng file.
Julie Keverian: Về cơ bản, đó là cách hoàn thành công việc nhanh hơn nhờ một mức độ tự động hóa nhất định. Có thể hiểu đơn giản là “loại bỏ những phần việc nhàm chán trong quá trình vẽ kỹ thuật” và giảm bớt các tác vụ lặp lại.
Những vấn đề thực tế nào của người dùng đã thúc đẩy việc phát triển các công cụ AI này?
Tooley: Một ngày làm việc điển hình của một nhà thiết kế sử dụng phần mềm CAD gồm hai loại công việc. Một mặt, họ thực hiện các hoạt động sáng tạo có giá trị cao—giải quyết bài toán thiết kế, phát triển giải pháp cho khách hàng, v.v.—những phần thú vị nhất. Nhưng bên cạnh đó, cũng có rất nhiều công việc lặp đi lặp lại, tốn công sức mà họ buộc phải làm song song.
Với BricsCAD, chữ “Aided” trong CAD có nghĩa là hỗ trợ nhà thiết kế hoàn thành càng nhiều công việc giá trị thấp càng nhanh càng tốt bằng cách tự động hóa phần lớn các tác vụ lặp lại. Nhờ đó, họ có thêm thời gian cho các công việc sáng tạo giá trị cao và thực sự làm “thiết kế”, từ đó tạo ra kết quả tốt hơn, sáng tạo hơn, và rút ngắn thời gian bàn giao. Điều này có thể đồng nghĩa với việc đưa sản phẩm tốt hơn đến khách hàng nhanh hơn, hoàn thành hợp đồng sớm hơn—và về cơ bản là giúp doanh nghiệp được thanh toán sớm hơn.
Keverian: CAD truyền thống gần như không thay đổi trong nhiều thập kỷ—ngày nay chúng ta vẫn vẽ các đường thẳng, cung và đường tròn giống như cách đây 40 năm. BricsCAD nhìn thấy cơ hội để nâng cao năng suất CAD với các công cụ độc đáo của mình, như Copy Guided, Blockify và Drawing Health.
BricsCAD AI học từ hành vi người dùng như thế nào mà không cần gửi dữ liệu lên cloud?
Tooley: Thanh ribbon AI Predict dự đoán các bước tiếp theo của bạn và đề xuất những lệnh phù hợp dựa trên quy trình làm việc. Bạn cũng có thể chọn tham gia chương trình BricsCAD AI Analytics Program để nhận các gợi ý mang tính cá nhân hóa hơn.
Keverian: Điều này phụ thuộc vào từng tính năng. Một số khả năng AI trong BricsCAD hoạt động hoàn toàn trên máy cục bộ. Ví dụ, các dự đoán của lệnh QUAD sử dụng một mô hình machine learning được tích hợp sẵn trong BricsCAD. Mô hình này phân tích các lệnh bạn sử dụng và điều chỉnh các gợi ý hiển thị, giúp giao diện “đón đầu” bước tiếp theo của bạn. Vì mô hình chạy cục bộ, nó có thể thích nghi với workflow của bạn mà không cần gửi dữ liệu bản vẽ hay thông tin sử dụng lên cloud.
Các tính năng AI khác, như AI Assist ribbon, yêu cầu tham gia chương trình BricsCAD Analytics Program. Trong trường hợp này, dữ liệu sử dụng sẽ được chia sẻ với máy chủ để tạo ra các đề xuất cá nhân hóa hơn. Tóm lại, một số tính năng AI học ngay trên máy của bạn, trong khi những tính năng khác dựa vào phân tích tùy chọn—cho phép người dùng kiểm soát cách dữ liệu của mình được sử dụng.
Sự khác biệt giữa tự động hóa truyền thống và những gì các công cụ này đang làm “đằng sau hậu trường” là gì?
Tooley: Tự động hóa CAD truyền thống thường liên quan đến việc xử lý hàng loạt (batch), sử dụng phần mềm, script, rule hoặc API để tự động tạo, chỉnh sửa hoặc kiểm tra mô hình và bản vẽ CAD—giúp giảm công việc thủ công lặp lại và tăng độ chính xác. Trong khi đó, các công cụ AI không chỉ giảm việc lặp lại, mà còn tập trung vào các “mẫu” trong quy trình làm việc của bạn. Thông qua machine learning, chúng dự đoán bạn đang muốn làm gì, từ đó bổ sung hành vi “thông minh” vào quá trình thiết kế.
Keverian: Tự động hóa truyền thống có thể đơn giản như việc dùng block. Ví dụ, thay vì vẽ một bánh răng từ đầu mỗi lần cần dùng, bạn tạo một block tĩnh—khi cần chỉ việc chèn vào bản vẽ. Sau đó, bạn có thể nâng cấp block tĩnh thành block tham số với nhiều kích thước khác nhau. Tạo một lần, dùng nhiều lần.
Các công cụ “guided editing” thích ứng theo ngữ cảnh. Vậy “ngữ cảnh” ở đây thực sự có nghĩa là gì trong thực tế?
Tooley: Các công cụ sẽ được kích hoạt và hiển thị những tùy chọn phù hợp khi bạn chọn một loại hình học cụ thể. Ví dụ như Copy Guided—nó tự động thích ứng phần hình học được sao chép với ngữ cảnh mới, căn chỉnh và điều chỉnh các thành phần để khớp một cách liền mạch.
Keverian: Copy Guided có thể sao chép một cánh cửa từ vị trí này sang vị trí khác, sử dụng đối tượng gốc làm “hướng dẫn” cho việc đặt bản sao. Điều này có nghĩa là nó có thể tự động cắt các đường biểu diễn tường tại vị trí cửa, hoặc đặt cửa cách một bức tường khác theo một khoảng cách nhất định.
Với Move Guided, khi bạn di chuyển cửa đi, các đường biểu diễn tường sẽ được “hàn lại” (tự động nối lại), đảm bảo bản vẽ luôn liền mạch và chính xác.
Gợi ý dự đoán nghe rất mạnh mẽ, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro. Làm sao để chúng luôn hữu ích mà không gây phiền?
Tooley: “Ít mà chất”. Một ví dụ điển hình là Quad—một công cụ rất hữu ích và có thể tùy chỉnh theo nhịp độ làm việc của người dùng. Bạn có thể thay đổi kích thước biểu tượng, cũng như điều chỉnh tốc độ hiển thị của nó, giúp nó trở nên hữu ích mà không gây xâm phạm hay khó chịu.
Keverian: Chúng cần phải dễ dùng và thực sự hữu ích, chứ không gây phiền. Quad có khả năng ghi nhớ các lệnh bạn vừa sử dụng. Ví dụ, bạn vẽ một hình chữ nhật, offset nó, rồi chọn cả hai hình để áp dụng hatch. Lần tiếp theo khi bạn vẽ một hình chữ nhật khác, các lệnh Offset và Hatch sẽ tự động xuất hiện ở hàng trên cùng của Quad.
Trong workflow BIM, AI hiện nay mang lại giá trị lớn nhất ở đâu? Và đâu vẫn là phần cần đến phán đoán của con người?
Tooley: Tính năng Propagate trong tự động hóa chi tiết mang lại giá trị lớn vì nó có thể sao chép các chi tiết thiết kế xuyên suốt mô hình, đảm bảo sự nhất quán giữa các liên kết và thành phần, đồng thời giảm đáng kể công việc lặp lại. Tuy nhiên, vẫn cần sự can thiệp của con người để đảm bảo sản phẩm bàn giao cho khách hàng là chính xác—đặc biệt ở các bước kiểm tra cuối cùng như title block, annotation hay dim style—những phần này vẫn cần chúng ta!
Keverian: Nhìn chung, với mọi ứng dụng AI, phán đoán của con người vẫn rất quan trọng. Hãy để công cụ đưa ra gợi ý, nhưng quyền quyết định chấp nhận hay từ chối vẫn nên nằm ở người dùng.
Nếu người dùng chỉ thử một tính năng AI trong tuần này, bạn sẽ khuyên dùng tính năng nào? Vì sao?
Tooley: Drawing Health—đặc biệt nếu bạn thường nhận dữ liệu từ bên thứ ba. Công cụ này giúp tối ưu hóa dữ liệu, đảm bảo bạn bắt đầu với một nền tảng “sạch” trước khi đầu tư thời gian chỉnh sửa một bộ file kém hiệu quả.
Keverian: Tôi cũng chọn Drawing Health. Ai cũng có những bản vẽ được dùng đi dùng lại nhiều lần, nhưng việc dọn dẹp chúng lại không phải lúc nào cũng được nhớ tới. Hầu hết mọi người chỉ để ý khi bản vẽ bắt đầu “có vấn đề”. Chúng tôi vẫn liên tục phát triển và cải tiến các công cụ này qua từng phiên bản. Nếu gần đây bạn chưa thử Drawing Health hoặc Blockify, hãy trải nghiệm chúng trong BricsCAD V26.
AI hoạt động cùng workflow của bạn
AI trong BricsCAD xuất hiện theo những cách rất thực tế, giúp cải thiện các quy trình làm việc hằng ngày. Dù là dự đoán lệnh bạn sắp sử dụng, tự động điều chỉnh hình học khi sao chép sang ngữ cảnh mới, hay dọn dẹp bản vẽ để chạy nhanh và ổn định hơn, mục tiêu vẫn luôn giống nhau: giảm bớt công việc lặp lại để nhà thiết kế tập trung vào thiết kế.
Đồng thời, các công cụ này được thiết kế để hỗ trợ—không phải thay thế—phán đoán của con người. Người thiết kế vẫn nắm quyền kiểm soát mô hình và bản vẽ của mình, quyết định khi nào nên chấp nhận gợi ý, tự động hóa tác vụ hay tinh chỉnh kết quả.
Khi năng lực AI tiếp tục phát triển, BricsCAD vẫn tập trung vào việc mang đến những ứng dụng AI mang tính thực tiễn—các công cụ hòa nhập tự nhiên vào workflow hiện có và giúp công việc CAD trở nên hiệu quả hơn cho bạn và các dự án của bạn.
– Nguồn: Bricsys

English