3DEXPERIENCE World 期間達梭系統發表了 AURA、LEO 與 MARIE 三大工業級 AI 工具，用來解決工業設計、開發與科學驗證的關鍵難題，加速產業發展。對此，Dassault Systèmes 專業客戶事業部全球資深副總裁 Gian Paolo Bassi 提出“time to value”（價值實現時間）的產業思維，並且說明開放型AI 與工業級 AI 最大的不同。
大致上來說這次發表的三個工業級AI，機能如下：
AURA
- 代理型AI：統籌從需求到專案再到變更的知識和背景資訊。
LEO
- 工程推理型AI：範疇包括力學、結構、運動、模擬與製造。
MARIE
- 科學領域AI：結合資料庫，用來評估材料、化學成分、配方和法規。
達梭系統執行長 Pascal Daloz 表示，AURA 就是個代理式AI，可以說是產品專案負責人，LEO 可以把它想像是一個頂尖工程師，MARIE 他基本上是將一切建立在科學技術基礎之上的人。AURA 代理式AI 已經上線，LEO 年中會提供給 Katie、SOLIDWORKS 和其他成員，MARIE 今年稍晚到來。
達梭系統專業客戶事業部全球資深副總裁 Gian Paolo BASSI 受訪時指出，現在在業界都講究速度，把Ai放進去會大大增加創新的速度，因為透過AI的模型，他就可以有效加速工程師的效率、可以做出不同的嘗試，透過軟體進行模擬、進行嘗試，可以做到更有效率的結果。而工業級 AI 除了速度以外，還增加可靠性，尤其是對於一些產品有規範的行業，好比說醫療產業。
談到工業級AI 與像是 Google、Meta、微軟公司所發展的通用型AI 最大的分別，根據 Gian Paolo 的說法，通用型AI無法回應原子結構、航天機械架構、分子語言等精準需求，因為他們關注的是大型語言模型，他們不具備專業的知識，好比說開發新的藥品、不具備專業的知識。達梭的知識都在雲端平台上，對於很多廠商來說，這些平台上累積的資料都是他們的商業機密，而工業級AI 正是讓廠商能夠輕易調動這些資料，達成相對應的需求，當然為了讓對話更流暢，新的 AI 工具好比說 AURA、LEO、MARIE 也都導入大型語言模型，但是核心想法是不變的。
還有一個最關鍵的理由，達梭系統釋放的工業級AI，具備專業的累積與安全性，未來每個工程師都有自己專屬的AI助理，這些助理將學習公司的資料、工程師的行為與習慣而共同成長，達梭系統以此解決所謂的「知識斷層」，讓老工匠、退休師傅的專業知識得以延續下來。
那麼有了工業級AI，實際上可以幫助企業什麼？
Gian Paolo 再次向我回應「價值實現時間」（time to value）的想法。他指出，達梭很多的客戶要進行產品開發，往往要先了解市場需求、創建產品，然後再透過市場反饋，經過修正之後，再推出產品，現在有了 AI 的工具，他們得以在產品開發的過程中，透過數據進行預測、模擬跟驗證，也就是說，在產品開的過程中，因為導入AI的關係，客戶就會預先知道這產品會不會對市場創造價值，同時在最快的時間導入市場，這就是“time to value”跟過去“time to market”最大的差異。
此外，透過跟 NVIDIA 的合作，達梭預期也將有效加速整體 AI 的運行效率，對於像是工程製圖、甚至物理、化學、科學、醫療乃至機器人開發來說，這些將在未來 5~10 年內有飛躍性的提升。