前沿觀察｜工業元宇宙時代下的CAE暢想

神工坊（高性能仿真）

2024年6月17日 10:21

工業元宇宙,作為“元宇宙”概念的一個分支,標志著工業數字化轉型邁向新紀元。在GTC大會上,NVIDIA黃仁勛展示了工業元宇宙如何通過先進的模擬技術、AI驅動的數字孿生技術和Omniverse平臺,加速企業數字化轉型,推動未來工業創新和運營模式的革新。一時間,工業元宇宙再次成為了行業關注的焦點,激發了廣泛的討論和興趣。

數字閉環:工業數字化的飛躍

在信息和智能時代,工業數字化已成為推動工業發展的核心引擎。隨著技術的進步,一系列創新概念相繼涌現,從工業互聯網到工業4.0,再到工業元宇宙,這些概念共同映射出工業技術領域數字化權重的持續增長。

工業互聯網:通用電氣(GE)于2012年提出將工業設備與IT技術融合的理念,隨后在2014年與AT&T、思科、IBM和英特爾共同成立工業互聯網聯盟(IIC),推廣了這一概念。物聯網(IoT)技術作為其核心,強調設備互聯,旨在提高資源利用效率和生產持續性,同時涵蓋產品監控與維護。

工業4.0:2013年德國推出了工業4.0戰略,標志著第四次工業革命的開始。它超越了工業互聯網,依托工業物聯網(IIoT)、AI、大數據和機器人技術,旨在提升生產效率和靈活性,實現智能化決策和定制化生產。

工業元宇宙:作為現實世界的虛擬延伸,工業元宇宙利用AI、數字孿生、虛擬現實等技術,構建了一個獨立的工業數字世界。它提供了沉浸式體驗,形成了一個從需求到研發再到體驗的閉環,覆蓋了工業全生命周期。

隨著科技的不斷突破,工業數字化能力正經歷著前所未有的演進,從工業互聯網的監測和規劃,到工業4.0的個性化定制,再到工業元宇宙的獨立數字世界構建,這一過程體現了數字化在工業領域日益增長的影響力。工業元宇宙構造獨立的數字工業世界,不僅為形成工業生命周期的“數字閉環”提供了可能,更標志著工業生命周期向數字化閉環的跨越。在這一過程中,通過計算機輔助設計(CAD)和輔助工程(CAE)技術,設計研發階段已經從依賴物理試驗和試制的模式,轉變為一個完全數字化的過程。盡管在產品交付環節,我們仍需經歷物理試制階段,但虛擬現實(VR)和增強現實(AR)技術的發展,已經允許客戶在產品制造之前,通過沉浸式的視覺和聽覺感知產品。此外,隨著腦機接口技術的突破,我們有望實現類似于駭客帝國中的數字全息體驗,讓客戶能夠在數字世界中身臨其境地體驗產品。這一技術的進步,將徹底改變傳統的生產制造流程,實現一個完全基于數字世界的需求-研發-體驗閉環。工業元宇宙的構建,不僅為工業領域帶來了數字化的深度融合,更為工業發展開啟了全新的篇章。

虛擬產品體驗場景

科幻成真:夢想之車觸手可及

工業元宇宙的宏偉愿景,不僅超越了傳統生產效率和可靠性的范疇,而且突破了產品品類擴展和小批量定制的局限。它開啟了一種全新的個性化定制時代,讓每個人都能擁有真正屬于自己的產品,無論是一件印有獨特圖案的T恤,還是一架無人機,甚至是一輛復雜的汽車。

在電影《鋼鐵俠》中,托尼·斯塔克在困境中利用有限資源,創造出了馬克1號盔甲,成功逃脫。回到他的高科技工作室后,他利用先進的計算機系統,進行3D建模和設計,通過全息投影實時調整設計參數,優化盔甲結構。他還利用虛擬現實技術,在虛擬環境中測試盔甲的功能和操控性。設計完成后,托尼可以放心地將制造過程交給人工智能助手Jarvis,自己則愉快地駕著跑車去參加聚會。

個性化產品定制場景

設想一下,當工業元宇宙發展成熟,我們也能在虛擬現實技術的支持下,進入一個智能化的用戶定制空間。用戶與系統互動,根據自己的喜好提出對汽車的具體要求,如馬力、風阻、噪聲和外形等。智能設計優化系統將自動根據用戶的要求進行設計,并確保符合安全性、可靠性和合規性等質量標準。用戶可以在元宇宙空間中,通過視覺、聽覺和觸覺全方位體驗自己的汽車,并提出修改意見,直到達到完美。一旦設計定型,數字汽車模型將直接傳輸給智能化和自動化的制造系統。用戶只需等待數天,甚至更短的時間,一輛夢想之車就會通過便捷的自動化運輸系統,出現在用戶的家門口。

無人研發:工業元宇宙下的研發模式

汽車整車開發是一個復雜且耗時的過程,通常包括架構階段、戰略開發、概念開發、設計開發和生產導入等多個階段。在數字化設計研發工具日益普及的當下,整個開發周期預計仍需30至40個月,而資金投入可能高達數億甚至數十億。顯然,如果一輛汽車的研發成本高達數十億,且研發周期長達數年,那么實現讓每個人都能定制自己的汽車這一目標將變得遙不可及。

在這些巨額的汽車研發費用中,首先包括了材料、能源、設備折舊等非人力成本。隨著數字化設計研發技術的不斷發展和深入應用,研發過程可以最大限度地擺脫物理限制,從而顯著降低這些成本。事實上,有關統計顯示,CAE技術在過去數十年的應用已經使工業領域的試驗測試成本降低了90%。

然而,值得注意的是,在汽車研發成本中,還有一部分非常顯著的成本,那就是研發人力成本。以比亞迪為例,2022年全年的研發投入達到了202億人民幣,研發人員規模約為7萬人。如果按照研發工程師平均月薪15,000元計算,人力成本占總研發費用的比例高達60%。同樣,特斯拉在2022年的研發投入為30.75億美元,其研發人員數量約為1.2萬人,按照研發工程師平均年薪140,000美元計算,人力成本占總研發費用的比例也達到了55%。盡管研發成本還受到許多其他因素的影響,但如果人力成本不能得到有效控制,那么定價數億元的個人定制汽車顯然無法為普通大眾所接受。

因此,在工業元宇宙時代,研發的自動化和無人化成為了必然的要求。如果過去的工業數字化主要強調的是生產制造的無人化,大量減少了生產線工人的投入,那么工業元宇宙時代的無人研發則強調的是設計研發的無人化。這將大幅減少設計師和工程師的崗位,是一場前所未有的革命。

工業元宇宙時代下的CAE:高性能、高置信、高集成

在工業元宇宙的愿景下,CAE技術迎來了以高性能、高置信、高集成為核心的新時代,引領著工業設計和研發的未來。

1)高性能:數十年來,計算機輔助技術(CAE)的應用已經顯著加速了產品設計研發的進程,將時間縮短了5到10倍。然而,對于像汽車這樣結構復雜的產品,研發周期仍然需要數十個月。為了在工業元宇宙中實現以天計的設計優化愿景,我們需要在現有基礎上進一步縮短研發周期數十甚至數百倍。要達到這樣的性能,CAE技術必須大幅提升。軟件技術的性能提升主要依賴于算力和算法兩大支柱。在算力方面,盡管硅基半導體的摩爾定律增速放緩,但芯片架構的創新和計算機體系結構的發展仍在推動高性能計算系統性能呈指數級增長。在算法方面,除了適應先進計算架構的高性能計算技術的發展,基于數據的深度學習技術也為仿真和優化提供了新的途徑,而量子計算等未來技術的突破,將為工業元宇宙帶來顛覆性的進展。

2)高置信:為了在設計研發過程中最大限度地擺脫物理世界和物質流的束縛,我們需要在幾乎沒有物理試驗和測試的情況下,確保數字化設計優化的結果與現實情況無偏差。現有的CAE技術,在物理建模維度足夠高且邊界足夠廣時,原則上可以有效控制誤差。但在有限的算力條件下,高性能與高精度之間存在對立關系。這種矛盾可以通過改進算法和工程方法來進行調和。傳統數值模擬技術,如時空分辨率自適應、擬合階數自適應和空間變換等,可以有效地降低模型維度,同時確保精度。基于數據的深度學習技術,能夠降低模型維度,但目前難以提供較高的置信度。在工程方法上,采用不同精度的混合方法,例如在初步優化設計時使用低維模型,而在精細優化設計時使用高維模型,可以在降低計算需求的同時,保證一定的置信度。

3)高集成:現有的CAE技術中,盡管計算流體力學和計算結構動力學等非線性問題需要消耗較多的計算時間,但是大量線性問題數值分析的主要時間瓶頸已經不是計算本身,而在于人工。在一些復雜的結構前處理過程中,如幾何清理和網格劃分,往往需要消耗大量的時間。例如,一輛汽車精細模型的前處理過程可能需要數名工程師投入幾周到數月的時間。前處理問題的存在,主要是因為CAD和CAE工具之間存在的數據轉換依賴于人工操作(工程師),且這些工程師需要具備豐富的行業經驗和專業知識。為了適應工業元宇宙的無人化研發,CAD/CAE工具鏈,以及技術鏈和算法鏈的中間環節,必須擺脫對人的依賴,形成一個緊密集成的系統。這樣,用戶定義和產品模版就能在完整的數字化設計優化流程中自動傳遞并保持一致。通過提升算力和采用升維建模,可以確保模型具有兼容性和一致性。或者,通過人工智能技術替代行業工程師,也能顯著提升CAE在自動化設計流程中的集成度。

在工業元宇宙的宏偉藍圖下,實現工業數字閉環目標和個性化產品定制愿景,CAE技術的主要追求在于模擬更大的系統、采用更高的分辨率,大幅提升仿真和優化性能,以及實現工具鏈和技術鏈的深度集成,通過這些努力,CAE技術將為工業元宇宙的構建提供強大的支撐,推動工業設計和研發進入一個全新的高度。