「板上有名」推AI机壳设计平台 加速设计周期与创新提升

「板上有名」团队获得2025台湾生成式AI应用黑客松竞赛优胜奖，由Cooler Master「智竞工坊」组评审颁奖肯定。DIGITIMES摄

面对商业市场竞争日益激烈，加上消费市场需求难以预测，企业在提高设计效率与创新速度下，开始将CAD图档、设计规格及仿真数据等数据与生成式AI模型结合，借此达到快速生成初步设计草图或概念、缩短产品开发周期，并维持品牌精神。

在「2025云涌智生：台湾生成式AI应用黑客松竞赛」中，「板上有名」从使用者痛点出发，提出一套AI辅助的机壳设计平台 ，实现「加速设计周期」、「确保品牌一致性」、「提升创新效率与灵感多样性」等三大目标。

此套AI机壳设计平台结合自然语言解析与图像生成技术，可将使用者自由输入的需求拆解为结构化规格，包含color、style、shape、material、ventilation、lighting、features、environment等，且可实时输出高品质渲染图像。

AI机壳设计平台不仅可降低开发团队的沟通歧异，还提供实时预览提升互动体验、版本管理确保流程可追溯与还原、多模型支持提高渲染灵活度等功能，进一步降低工作负担，也获得Cooler Master「智竞工坊」组评审青睐，获得优胜奖肯定。

驱动灵感多样性  提升创新效率

「板上有名」AI机壳设计平台的最大特色之一，在于平台会自动记录每次属性调整与渲染结果，建立可视化设计历程时间轴，让用户透过灵感生成模块从最开始生成机壳。如此一来，使用者可自行回溯、比较不同版本之间的差异，且仅需透过一个按键即可回到任何一个历史版本，进行版本再迭代与优化。

在平台功能设计上，着重于灵感探索、市场趋势调查、设计Prompt生成与版本控制、专案协作管理等核心功能，并透过机器学习建立机壳设计所需的六大关键属性数据库，包括设计风格、机壳材质、色彩风格、特殊设计、呈现形式与背景氛围，协助设计师快速生成符合品牌定位的设计草案。

AI机壳设计平台运用Amazon Web Services（AWS）生成式AI基础模型托管服务Amazon Bedrock上的 Amazon Nova Pro、Anthropic Claude 3.7 Sonnet、Amazon Nova Canvas与Stability AI的Stable Image Core模型，同时支持自然语言处理与创意图像生成功能，能进一步提升设计流程的智能化与自动化程度。

在前端开发部分则采用React与TypeScript，搭配Tailwind CSS建置响应式、支持i18n国际化的使用者界面。后端架构部分，则以FastAPI与PostgreSQL 17.4为基础，确保数据处理效能及稳定性，并支持大规模非同步任务。

「板上有名」分析自身获胜关键，在于团队组成非常多元，除有技术背景的开发工程师之外，也有来自于电竞产业等不同产业的团员，对AI的应用与想像各有独特观点。透过彼此之间的脑力激荡、意见分享下，才能在短短30小时内达成这项艰钜任务，以技术力、创意力、完成度等获得评审一致认同。