让AI理解冲压模具的结构和逻辑，并通过图像和视频准确呈现，比预想的要困难得多。尽管我们多次尝试用图示解释模具各部分及其在工艺中的作用，但仍然会出现偏差和误解。这使我们深刻意识到，让AI学会人类习以为常的“经验直觉”是多么困难。
例如，仅仅展示包含“冲头与凹模”、“卸料板”、“导向柱”的示意图，并不能让AI完全理解这些部件如何相互作用，以及它们产生的各种现象。此外，在工艺中出现的问题及微调的细节，需要多年的经验积累才能掌握。向AI传达这些知识，仿佛是在黑暗中摸索前进。
用语言表达知识并构建数据库
通过这一经验，我们认识到，将技术诀窍和经验清晰地用语言表达，并存储到数据库中的重要性。具体来说，需要以下步骤：
- 详细语言化问题或缺陷的原因分析及改进对策。
- 用简单易懂的语言整理各个部件的作用和工作原理。
- 以AI能够有效参考的方式构建这些信息。
即使目前AI还无法“完全理解”冲压加工的复杂性，这种方法仍然可以帮助其提供基于专业知识的建议，并支持问题分析。
对AI未来发展的期待
未来，AI技术将不断进步，或许它能轻松地从图像和视频中理解各个工艺步骤的深层含义，使问题分析和改进方案的提出更加顺畅。甚至可以想象，在不久的将来，AI能够完全掌握模具设计的逻辑，并提供精准的解决方案。
然而，这一切都取决于我们现在的尝试、探索和知识整理。在这个过程中积累的“洞察”，将成为未来AI发展的基石。我们期待AI能够继承并发展我们的经验，同时，我们也将持续迎接新的挑战。
