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「板上有名」推AI機殼設計平台 加速設計週期與創新提升

  • 鄭宇渟台北

「板上有名」團隊獲得2025臺灣生成式AI應用黑客松競賽優勝獎,由Cooler Master「智競工坊」組評審頒獎肯定。DIGITIMES攝
「板上有名」團隊獲得2025臺灣生成式AI應用黑客松競賽優勝獎,由Cooler Master「智競工坊」組評審頒獎肯定。DIGITIMES攝

面對商業市場競爭日益激烈,加上消費市場需求難以預測,企業在提高設計效率與創新速度下,開始將CAD圖檔、設計規格及仿真數據等資料與生成式AI模型結合,藉此達到快速生成初步設計草圖或概念、縮短產品開發週期,並維持品牌精神。

在「2025雲湧智生:台灣生成式AI應用黑客松競賽」中,「板上有名」從使用者痛點出發,提出一套AI輔助的機殼設計平台 ,實現「加速設計週期」、「確保品牌一致性」、「提升創新效率與靈感多樣性」等三大目標。

此套AI機殼設計平台結合自然語言解析與圖像生成技術,可將使用者自由輸入的需求拆解為結構化規格,包含color、style、shape、material、ventilation、lighting、features、environment等,且可即時輸出高品質渲染圖像。

AI機殼設計平台不僅可降低開發團隊的溝通歧異,還提供即時預覽提升互動體驗、版本管理確保流程可追溯與還原、多模型支援提高渲染靈活度等功能,進一步降低工作負擔,也獲得Cooler Master「智競工坊」組評審青睞,獲得優勝獎肯定。

驅動靈感多樣性  提升創新效率

「板上有名」AI機殼設計平台的最大特色之一,在於平台會自動記錄每次屬性調整與渲染結果,建立可視化設計歷程時間軸,讓用戶透過靈感生成模組從最開始生成機殼。如此一來,使用者可自行回溯、比較不同版本之間的差異,且僅需透過一個按鍵即可回到任何一個歷史版本,進行版本再迭代與優化。

在平台功能設計上,著重於靈感探索、市場趨勢調查、設計Prompt生成與版本控制、專案協作管理等核心功能,並透過機器學習建立機殼設計所需的六大關鍵屬性資料庫,包括設計風格、機殼材質、色彩風格、特殊設計、呈現形式與背景氛圍,協助設計師快速生成符合品牌定位的設計草案。

AI機殼設計平台運用Amazon Web Services(AWS)生成式AI基礎模型託管服務Amazon Bedrock上的 Amazon Nova Pro、Anthropic Claude 3.7 Sonnet、Amazon Nova Canvas與Stability AI的Stable Image Core模型,同時支援自然語言處理與創意圖像生成功能,能進一步提升設計流程的智慧化與自動化程度。

在前端開發部分則採用React與TypeScript,搭配Tailwind CSS建置響應式、支援i18n國際化的使用者介面。後端架構部分,則以FastAPI與PostgreSQL 17.4為基礎,確保資料處理效能及穩定性,並支援大規模非同步任務。

「板上有名」分析自身獲勝關鍵,在於團隊組成非常多元,除有技術背景的開發工程師之外,也有來自於電競產業等不同產業的團員,對AI的應用與想像各有獨特觀點。透過彼此之間的腦力激盪、意見分享下,才能在短短30小時內達成這項艱鉅任務,以技術力、創意力、完成度等獲得評審一致認同。

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