生成式AI大模型在研发设计与规划中提高效率的方式主要包括以下几个方面：
- 自动化设计流程：通过学习大量的设计数据和模式，生成式AI可以自动化某些设计任务，如布局设计、图案生成等。这可以显著减少设计师在重复性工作上的时间消耗，让他们专注于更创新和复杂的设计任务。
- 智能推荐系统：AI可以根据设计师的历史行为、偏好和当前项目的需求，提供个性化的设计元素推荐，如颜色搭配、材料选择、组件布局等，从而加速设计决策过程。
- 自然语言交互：集成了自然语言处理能力的AI系统可以理解设计师的自然语言指令，自动生成设计草图或修改现有设计。例如，设计师可以通过描述需求来生成初步的设计概念。
- 参数化设计：在CAD和其他设计软件中，生成式AI可以根据给定的参数自动调整和优化设计，实现设计的快速迭代和测试不同设计方案的性能。
- 模拟和验证：AI可以用于模拟产品设计在现实世界中的表现，如结构强度、耐久性、流体动力学等，从而在实际生产前预测和解决潜在问题。
- 知识库和文档生成：AI可以从现有的设计文档和资料中提取知识，自动生成技术规格说明、用户手册和其他相关文档，提高信息管理的效率。
- 协作和共享：在团队协作中，AI可以帮助管理和优化设计资源，促进团队成员之间的知识共享和协作，确保设计流程的顺畅。
- 定制化设计：对于需要定制化产品设计的行业，如汽车、家具制造等，生成式AI可以根据客户需求快速生成定制化设计方案，提高响应速度和客户满意度。
- 设计优化：AI可以分析设计参数和性能指标，提出优化建议，从而提高产品设计的效率和质量。
- 跨学科融合：在复杂的产品设计中，生成式AI可以帮助不同学科领域的专家（如工程师、设计师、市场专家）之间的沟通和协作，实现跨学科的设计创新。
通过上述方式，生成式AI大模型能够显著提高研发设计与规划的效率，减少设计周期，降低成本，并提升最终产品的质量。