方卫中博士：电机设计进入生成式时代

       日前，摩根士丹利年内再次上调人形机器人行业预测：预计2026年国内人形机器人出货量将达5万台，较此前2.8万台的预测值近乎翻倍；而回溯至今年1月，其最初给出的预测仅为1.4万台。摩根士丹利同时预测，今年中国人形机器人市场规模将达到20亿美元，到2030年将扩张至150亿美元，届时年度出货量有望达到44.6万台。在其看来，该产业正加快从技术展示走向商业化验证，发展速度已超出市场此前预期。        这份不断跃升的乐观预期，并非凭空而来。2026世界机器人大会，恰好为这一判断提供了来自产业一线的注脚：本届博览会汇聚了300余家参展企业，展品超2000件，首发新品150余件。那些曾经停留在科幻想象中的“新物种”，如今已真实地走近大众，成为这个全球机器人技术风向标舞台上当之无愧的主角。

       然而，在这些光鲜亮丽的数字背后，是一场颇为紧迫的产业竞赛。面对爆发式增长的市场预期，麦科斯韦总经理方卫中博士的分析十分中肯：“人形机器人从实验室走向工厂的每一步，都是对电机设计极限的挑战。在这个全电时代，电机是机器人关节执行机构的核心动力部件；而电机设计迭代的速度，也在影响这场产业变革能走多快、走多远。”
       据e-works了解，过去两年大量传统电机制造商正涌入机器人关节电机这一高增长赛道，数量高达数百家。在这些企业的激烈角逐中，这不再是一场单纯的技术比拼，更是一场关于研发效率与响应速度的生死竞速。

       在这个新品上市周期日益缩短、性能要求极致苛刻的时代，传统研发范式的滞后性愈发明显，市场在呼唤一种从底层逻辑出发的变革。而这场变革的答案，正指向一个新的方向——电机设计的生成式时代。

01 全电时代：电机从标准化部件到系统核心

       要理解为什么需要“生成式设计”，首先必须理解电机角色发生了怎样的根本性转变。

       在过去，电机设计往往遵循着一套成熟的标准答案。无论是机座号、转速还是效率，都有现成的目标可循。工程师的任务更像是在既定的框架内做填空题，追求的是单一维度的效率与成本最优。

       但在2026年的今天，情况完全变了。在世界机器人大会的现场，你会发现，驱动一台人形机器人手指的空心杯电机，与驱动巨型船舶破浪前行的推进电机，或者是驱动eVTOL在空中悬停的航空电机，其评价标准截然不同。
       机器人电机追求极致的转矩密度，因为寸土寸金的关节空间容不下任何多余的体积；航空电机对轻量化有着近乎苛刻的要求，每一克重量都关系到航程，而工业电机则在供应链成本波动的红线中挣扎。

       正如方卫中博士此前所分析的，评价标准已经从效率/成本等单一维度，扩展到了功率密度、转矩密度、宽工况、NVH、温升、安全、全周期成本等多个维度。这种多维度的冲突，构成了一个巨大的、复杂的矛盾网络。电机也越来越难被视为一个简单的标准化零件，而是影响整个系统性能的重要一环。

       这就引出了一个行业普遍的焦虑：当需求变得如此个性化、复杂化，且面临数百家同行的激烈竞争，传统的经验驱动的电机设计模式，在全电时代还有竞争力吗？答案并不乐观。

02 困局与破局：设计入口的乾坤大挪移

       在方卫中博士看来，“我们缺的不是一个更快的求解器，而是对设计任务的组织能力”。

       在传统工业软件模式下，电机设计的流程已固化成了一条机械的流水线：工程师凭借经验勾画草图，建立几何模型，划分网格，设置边界条件，最后提交给CAE求解器进行计算。这就像是一场漫长的接力赛，每一棒都依赖人工推动数据的流转。        想象这样一个场景：上午9点，一份详尽的客户需求卡摆在了工程师桌面。上面不仅有额定点功率、转速，还包含了复杂的MAP图工况、严格的空间轴向限制、特定的材料供应链约束以及成本红线。客户最为关心的是：多久能给我第一版可评审方案？

       在旧有的流程中，这不仅仅是几天的计算工作量，更是一个漫长的迭代过程。因为传统CAE流程往往以已有几何模型为起点，它首先面对的是：你的模型是什么样的？这意味着在进入仿真之前，工程师往往已经在CAD软件甚至草稿纸上完成了大量结构设计工作。        而生成式设计的核心解法，首先是一场认知的颠覆：设计入口变了。

       以“电机设计进入生成式时代”发布会上首发的EasiMotor One平台为例，它不再从几何建模开始，而是从需求定义开始。它问工程师的第一句话是：你的需求是什么？

       这不仅仅是提问顺序的改变，更是工程哲学的代际跃迁。从先有几何再计算转向先定义需求再形成方案，意味着设计真正回归到了工程的本源：解决问题。

       在这种新范式下，AI扮演了关键的桥梁角色。它并不是让通用AI自由生成，而是把AI与电磁规律、材料特性和制造约束等工程知识结合起来。它能够将混沌的客户语言，比如“我要在狭小空间内实现高爆发力，且成本可控”转化为结构化的设计任务。

       还是回到客户最关心的问题上：“从需求卡到第一版可评审的方案，到底需要多久？”在传统模式下，这可能意味着资深工程师一周的高强度奋战；麦科斯韦方面认为，借助EasiMotor One，这一过程有望被大幅缩短，具体效率仍取决于任务复杂度和计算条件。

03 AI与CAE：不是取代，而是重新组织

       提到AI，工业界往往存在两极分化的情绪：要么神化其能，要么担忧其会取代工程师。特别是对于习惯了使用CAE软件的工程师来说，AI是否会抢走饭碗？

       方卫中博士的观点是：“AI不是取代CAE，而是重新组织CAE。”

       传统CAE就像一把精密的尺子，它能量得准每一个方案的优劣，却无法告诉工程师在哪里下刀才能找到更好的方案。面对如今浩瀚无边的设计空间，单纯依靠人的经验设定初始方案，再交给CAE去验证，无异于大海捞针。

       而在生成式设计的逻辑中，三者形成了一个稳固的三角关系：AI、工程知识与CAE。

       AI与优化算法负责在海量设计空间中辅助搜索。系统能够探索大量参数与结构组合的可能性，筛选出那些潜在的高价值区域；

       工程知识负责约束边界。它告诉系统哪些物理规则必须遵守，哪些制造约束不能触碰，从而确保生成的方案是可制造的；

       CAE则负责物理验证。在系统筛选出的关键方案上，高保真的物理求解器进行严格的计算，守住物理可信性的底线。        正如方卫中博士生动的比喻：AI把路铺宽了，工程知识把边界画出来了，CAE在出口把关。

       这种机制在应对变数时显得尤为关键。试想这样一个场景：在传统设计流程中，工程师为了追求极致性能，往往会设计出多铜少铁的方案。然而，项目周期往往长达数月，期间原材料价格一旦发生剧烈波动——比如铜价突然大涨，客户为了控制成本，要求改为多铁少铜的方案。这时，工程师不得不推翻之前的成果，从头开始新一轮的漫长设计。

       相比之下，生成式设计的优势在于，它在设计之初就通过探索预留了多种可能性。在AI、工程知识与CAE仿真的紧密协作下，系统给出的不再是唯一的标准答案，而是一组帕累托前沿（Pareto Frontier）解集。在这组方案中，方案A代表了极致的性能追求，方案B则是极致的成本控制，方案C则是两者之间的综合平衡。

       这让工程师能够根据外部环境的变化，从容地在不同方案间进行切换。更重要的是，这让工程师从反复试错的执行者，升级成拥有全局视角的决策者。

04 从需求驱动，到自动执行再到专家决策

       如果说AI与CAE的协作解决了怎么算得快的问题，那么接下来的问题是：在这个高度自动化的体系里，人的位置在哪里？AI会不会将电机设计变成不受管控的黑箱？

       当EasiMotor One可以自动生成方案，老板和工程师的担忧随之而来：“如果算错了怎么办？如果不符合工艺要求怎么办？这种不可控的自动化，往往意味着巨大的风险。”

       对此，方卫中博士给出的解法是建立一套以人为核心的闭环控制体系。其核心逻辑非常清晰：需求驱动、自动执行、专家决策。

       在这个体系中，系统扮演着高效执行者的角色。当工程师输入需求后，繁琐的建模、参数调整、多物理场计算等重复性工作，可以由系统自动组织和执行。它不知疲倦地运行，减少工程师在不同环节之间反复衔接的工作量。

       但是，人类并未被排除在外，反而被推向了更具价值的位置。工程师的角色从操作员转变为决策者。这种转变主要体现在三个关键环节：

       首先是定义边界。专家需要告诉系统什么是不允许做的，比如材料的极限、加工的工艺约束、成本的红线；

       其次是关键节点的把控。从需求解析、策略制定、方案生成到最终验证，每一个关键节点都设有审核机制。系统负责生成选项，但拍板决定的永远是人；

       最后是最终交付的确认。系统提供的是基于数据和物理规律的参考，而工程师则基于多年的实践经验和对客户深层需求的理解，做出最终的选择。

       这种模式将工程师从繁琐的重复劳动中解放出来，让他们有更多的时间投入到那些真正体现人类智慧的工作中，比如深入理解客户的需求、判断系统性的风险、制定更具前瞻性的策略。

       对于企业而言，这更是一场组织模式的升级。研发不再是依赖个别大神的个人英雄主义，而是沉淀为一套可复用的体系。统一的流程、标准化的节点控制、结构化的数据，让企业的研发能力变成了一种可复制的资产。

结语：从交付电机到交付未来

       “电机设计，进入生成式时代。”这不仅仅是一句口号，更是一场正在发生的产业变革。

       置身2026世界机器人大会现场，那些令人惊叹的机器人背后，是无数个精密而强大的核心动力部件。而这些动力部件的诞生，正在经历一场迈向生成式时代的进化。

       这种演进并非一蹴而就。早在2017年，我曾就中国仿真分析市场的发展采访过方卫中博士。彼时，正值电机仿真分析市场快速扩张的阶段，生成式设计（Generative Design）还是一个相对超前的概念，但他对于技术终将重塑研发模式的洞察却十分坚定。

       作为深耕电机行业二十余年的专家，方博士也是钱学森空间技术实验室的兼职研究员，他创立麦科斯韦的初衷非常朴素——“愿天下没有难做的电机”。这一愿景与他在《数智电机工程师》专著中的理念一脉相承：通过人工智能、多智能体系统、知识工程和优化算法的深度融合，电机研发正从传统的人工模式，迈向多智能体模式的新纪元。

       正如图灵奖得主Alan Kay所言：预测未来的最佳方式，就是去创造未来。在AI技术的赋能下，电机设计正在迈向生成式时代。这不仅重构了工程师的工作流，更为全电时代的创新引擎注入了澎湃的动力。我们有理由相信，随着人机协作的深化，人类的工程智慧将在数字世界中更加自由地流淌，创造出更多超越想象的奇迹。