記者：請傅總介紹下我國流體仿真行業的發展現狀是怎樣的？

傅彥國：自2018年政府加大了對核心技術自主研發的支持力度，國產CFD軟件逐漸步入發展正軌。

首先，從市場規模來看，我國流體仿真行業正在經歷快速增長。隨著制造業的轉型升級和數字化發展，越來越多的企業開始重視流體仿真技術的應用，特別是在航空航天、能源電力、新能源等領域，流體仿真已經成為不可或缺的設計工具。

其次，在技術創新方面，我國流體仿真行業也取得了顯著進展。國內企業不斷投入研發資源，推動流體仿真技術的創新和升級，使得我國流體仿真技術在精度、效率、易用性等方面都有了大幅提升。

記者：我國流體仿真技術仍面臨著諸多挑戰，您認為主要是體現在哪幾方面？

傅彥國：目前我國發展CFD技術所面臨的挑戰包括：一是技術的挑戰。國產CFD軟件在高級算法、高精度模型、軟件性能、軟件驗證等方面仍面臨國際競爭壓力；二是市場的挑戰。國產CFD在市場樹立品牌形象、拓寬市場份額方面仍有較大挑戰，尤其在與國際品牌競爭時；三是產業生態的挑戰。軟件需要在產業鏈加強上下游的合作與整合，當前跨學科的復合型人才也儲備不足；四是專業人才的挑戰。CFD優質人才稀缺，需具備流體力學、數值模擬、編程技術及工程應用等綜合能力。

記者：近年，國內也誕生了幾家國產CFD軟件企業，您認為在面對國際競爭時，我國企業該如何打造自身的競爭優勢？

傅彥國：首先，我認為技術創新是發展的核心。企業必須持續投入研發，特別是在算法優化、模型構建等核心技術上，要確保與國際領先水平接軌，甚至在某些領域實現超越。

其次，用戶體驗至關重要。CFD軟件的使用者往往來自不同的行業，他們的需求各異。因此，我們不僅要提供功能強大、性能穩定的軟件產品，還要注重界面的友好性和易用性，降低用戶的學習成本。

再者，品牌建設不可忽視。在國際市場上，品牌是企業實力和信譽的象征。我們積鼎科技一直以來都非常注重品牌建設，通過積極參與標準制定、亮相行業研討會等方式，提升品牌的知名度和影響力。同時，我們也在加強與高校、科研機構的合作，共同推動CFD技術的發展。

記者：我們正在逐步邁入人工智能時代，CFD的未來發展將如何與AI相融合？

傅彥國：CFD的任務主要是“算的好”和“算得快”。傳統CFD方法在處理復雜流動現象時，往往因為計算量大、模型復雜而難以得到準確結果。而AI的引入，特別是深度學習和機器學習技術，為我們提供了新的解決方案。

AI可以通過學習大量CFD數據，發現其中的規律和模式。例如對于傳統CFD方法難以處理的復雜流動現象，AI可以通過數據驅動的方法，構建出更加精確的模型，來替代或補充傳統求解器，從而得到更加準確的結果。

另外，AI還可以通過優化算法，提高CFD模擬的效率。比如，我們可以利用強化學習技術，對CFD模擬過程中的參數進行優化，從而減少計算量，提高模擬速度。同時，AI還可以幫助我們進行模型降階，將復雜的CFD模型簡化為更加高效的模型，從而進一步加快模擬速度。

同時，將AI技術應用于圖形用戶界面（GUI）和屏幕等交互方式，用戶與CFD軟件之間的交互將更加直觀和高效。例如通過手勢、語音等方式，實現三維空間與數字對象互動，以及AI可以提供智能提示，幫助用戶做出最佳選擇。

記者：除了CFD+AI是大方向外，CFD的未來發展還有哪些趨勢呢？

傅彥國：首先，全尺寸仿真會成為趨勢。全尺寸仿真就是用計算機模擬真實世界的大規模工程系統，比如整架飛機或一艘船。以前我們只能模擬小部分，現在隨著計算能力提升，我們可以模擬整個系統了。這大大提高了設計的準確性，減少了實際測試的成本和時間。

第二，多尺度仿真也是一大發展方向。多尺度仿真就是在同一個模型里同時考慮從微觀到宏觀的不同層次現象。比如燃料電池，內部有分子運動、催化劑表面反應，還有整體的熱管理和流體流動。傳統方法只能處理一個尺度，但多尺度仿真可以把這些都結合起來，提供更全面的理解。

第三，通過異構并行計算大幅提升CFD計算效率。異構并行計算就是把不同類型的處理器整合在一起，比如CPU、GPU和FPGA。每種處理器都有自己的強項，比如GPU擅長處理大規模并行任務，而CPU負責處理復雜的邏輯運算和調度。通過合理分配工作負載，我們可以大幅提升CFD仿真的速度。

上海積鼎信息科技有限公司（簡稱：積鼎科技）成立于2008年，經過16年的積累，已經成長為國內領先的流體仿真解決方案提供商。公司致力于打造好用、易用的國產CFD多相流仿真軟件。憑借深厚的技術積累、強大的團隊實力、豐富的平臺資源，已經贏得了良好的市場口碑，獲得上百家高端制造業客戶的認可與支持。