近幾年AI技術(shù)的逐漸成熟，在工業(yè)領(lǐng)域，諸多企業(yè)開始思考如何將AI技術(shù)應(yīng)用到已有的研發(fā)流程當(dāng)中。在談到AI+研發(fā)的時(shí)候，往往大家問到的第一個(gè)問題是AI和仿真怎么發(fā)生聯(lián)系。

—— Altair 大中華及東盟總經(jīng)理劉源博士

在中歐校友工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)第三屆年會(huì)的精彩演講 

現(xiàn)今大家都在討論當(dāng)前環(huán)境下的破解之路，而公認(rèn)的企業(yè)出路之一是“創(chuàng)新”。那么當(dāng)下創(chuàng)新的潛力主要來自什么呢？我們列出了仿真技術(shù)+人工智能+計(jì)算能力，以及行業(yè)專業(yè)知識(shí)等其他內(nèi)容，通過技術(shù)的融合推動(dòng)創(chuàng)新，推動(dòng)研發(fā)進(jìn)步，挖掘科技發(fā)展的無限可能性。

今天我想和大家一起主要從行業(yè)的發(fā)展方向聊一聊AI和仿真的現(xiàn)狀以及未來發(fā)展。

不管從企業(yè)角度還是消費(fèi)者的角度，我們都能夠感受到制造業(yè)正在發(fā)生巨大的變化，比如汽車行業(yè)，十年前一個(gè)車型的上市周期還是36個(gè)月甚至更長，而現(xiàn)在很快就提升到24個(gè)月，甚至有些車企新車型的科研周期已經(jīng)縮短到18個(gè)月，而這種勢(shì)頭還會(huì)持續(xù)加快。

現(xiàn)今我們已經(jīng)走入了智能化、互聯(lián)化時(shí)代，從戰(zhàn)略方向看，汽車行業(yè)的制造商、供應(yīng)商轉(zhuǎn)為了出行服務(wù)的服務(wù)商；重工行業(yè)的頭部企業(yè)在全球已經(jīng)有將近一半的營收來自重型機(jī)械的租賃服務(wù)，正在迅速地從傳統(tǒng)機(jī)械供應(yīng)商向租賃服務(wù)商轉(zhuǎn)型。

那么是什么驅(qū)動(dòng)行業(yè)發(fā)生如此大的變化？不同類型的科技進(jìn)步一定是支撐在后面的。無論談IT、大數(shù)據(jù)還是人工智能等，科技的進(jìn)步都在推動(dòng)著行業(yè)越來越卷。當(dāng)行業(yè)不斷向前發(fā)展，數(shù)字化一定是其背后非常重要的推動(dòng)點(diǎn)。

當(dāng)前從各個(gè)行業(yè)看，數(shù)字化已經(jīng)無處不在。如下圖所示，橫軸列舉了很多行業(yè)，以裝備類為主，從前端的需求到設(shè)計(jì)開發(fā)到試制到生產(chǎn)運(yùn)維等整個(gè)過程，數(shù)字化技術(shù)都無處不在。

當(dāng)我們走入不斷發(fā)展的數(shù)字化進(jìn)程之中，可以明顯看到制造業(yè)價(jià)值鏈的附加值改變。在數(shù)字化的推動(dòng)下，微笑曲線也發(fā)生了很大的變化，如下圖所示，可以看到兩端的附加值越來越大。一方面附加值拓展到了運(yùn)維端口、服務(wù)端口，沒有做數(shù)字化之前這是沒辦法直接做互動(dòng)的；另一方面研發(fā)端口的附加值也越來越高。

那么面對(duì)當(dāng)下環(huán)境，大家往往在什么方面發(fā)力呢？一方面當(dāng)然是創(chuàng)新，企業(yè)往往會(huì)在研發(fā)階段做產(chǎn)品端創(chuàng)新，使研發(fā)端附加值大大提升；另一方面是貼近用戶，將價(jià)值鏈拓展到服務(wù)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)概念很廣，爭議也很大?，F(xiàn)在我們講數(shù)字化，落到實(shí)處主要看研發(fā)端口是否具備特殊性。眾所周知，中國是制造業(yè)大國，在生產(chǎn)制造領(lǐng)域已經(jīng)積累了大量經(jīng)驗(yàn)，20年前我剛?cè)胄械臅r(shí)候，我們還更多在做逆向工程，而現(xiàn)在我們都在做正向的開發(fā)，同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了跨行業(yè)復(fù)制。但研發(fā)端口有極強(qiáng)的行業(yè)Know-how，所以研發(fā)階段具有極強(qiáng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型特殊性。

我們以一個(gè)比較成熟的典型車企開發(fā)流程為例，從整個(gè)開發(fā)階段來看，包含產(chǎn)品規(guī)劃、概念開發(fā)、設(shè)計(jì)開發(fā)、試制試驗(yàn)、生產(chǎn)準(zhǔn)備等，設(shè)計(jì)開發(fā)包含3個(gè)大部分：工程設(shè)計(jì)、工程仿真、工程試驗(yàn)。

產(chǎn)品開發(fā)有兩個(gè)大的部分，一部分是產(chǎn)品設(shè)計(jì)，另一部分是產(chǎn)品驗(yàn)證。從發(fā)展歷史來看，有很多年產(chǎn)品驗(yàn)證基本是基于物理實(shí)驗(yàn)，而產(chǎn)品設(shè)計(jì)從80年代開始就已經(jīng)有了輔助設(shè)計(jì)，我們叫CAD，目前已經(jīng)應(yīng)用越來越廣泛。

近些年在產(chǎn)品驗(yàn)證中逐步開始出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)仿真（CAE），這種仿真技術(shù)開始替代大量的物理實(shí)驗(yàn)，加速整個(gè)產(chǎn)品研發(fā)周期，節(jié)省大量經(jīng)費(fèi)。同時(shí)當(dāng)我們做虛擬樣機(jī)，發(fā)現(xiàn)性能不達(dá)標(biāo)的時(shí)候，能夠快速返回設(shè)計(jì)?，F(xiàn)在我們已經(jīng)可以看到仿真在產(chǎn)品開發(fā)周期當(dāng)中逐步發(fā)揮了重要的作用。

如下圖所示，這些色彩斑斕的圖像不是動(dòng)畫畫出來的，而是真正通過計(jì)算仿真出來的。每一個(gè)不同類型的計(jì)算背后對(duì)應(yīng)的是某一種類型的物理過程。

我們做了多種物理過程的聯(lián)動(dòng)、耦合分析，這里展示的汽車領(lǐng)域碰撞、水壓爆炸、鳥撞分析、高速率發(fā)動(dòng)機(jī)甩油分析、潤滑狀況等，都可以通過三維建模進(jìn)行精準(zhǔn)刻畫。這也可以讓大家直觀的理解到仿真在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。

01、工程仿真

工程仿真可以理解為是在計(jì)算機(jī)中建立虛擬的實(shí)驗(yàn)，旨在評(píng)估和預(yù)測(cè)產(chǎn)品在現(xiàn)實(shí)世界中的性能與表現(xiàn)。絕大多數(shù)企業(yè)在做工程仿真之前，都是按照長周期試驗(yàn)流程走，有了工程仿真之后，可以做虛擬驗(yàn)證，如果性能沒有達(dá)標(biāo)會(huì)循環(huán)回到生產(chǎn)端口，極大程度減少了物理樣機(jī)的投入，節(jié)省了成本以及研發(fā)時(shí)間。當(dāng)下很多企業(yè)已經(jīng)有了非常獨(dú)立的部門在做工程仿真。

工程仿真分很多不同的方向：結(jié)構(gòu)仿真、流體仿真、電磁仿真、工藝仿真等，大多數(shù)企業(yè)往往會(huì)先從結(jié)構(gòu)仿真入手，考慮汽車碰撞達(dá)標(biāo)、汽車輕量化、手機(jī)跌落、家電跌落等結(jié)構(gòu)方面的問題。接下來會(huì)逐步追求效能的不斷提升，考慮風(fēng)阻問題、外形設(shè)計(jì)、降低油耗等，這就涉及到流體仿真（CFD）。

此外，電磁仿真也是工程仿真領(lǐng)域中一個(gè)重要方向。隨著智能化時(shí)代的到來，許多企業(yè)開始做一些和車流工藝相關(guān)的仿真，C-to-X、C-to-V等有大量的需求做電磁虛擬仿真測(cè)試需求。

最近十多年進(jìn)入新能源時(shí)代之后，電機(jī)也煥發(fā)了新生，大量應(yīng)用電磁仿真推動(dòng)新能源汽車行業(yè)的蓬勃發(fā)展。最近新聞里提到六代戰(zhàn)斗機(jī)新聞中也提到，該機(jī)型的隱身性能和機(jī)動(dòng)特性，是通過大量和電磁相關(guān)的隱身特性計(jì)算，具備非常好的隱身性能、機(jī)動(dòng)特性，而不是靠經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)出來的。

在工藝上，仿真分析也發(fā)揮著重要作用，前面提到在設(shè)計(jì)端通過仿真已經(jīng)可以做出非常漂亮的設(shè)計(jì)，但是有些時(shí)候比較遺憾的是沒有很好的工藝生產(chǎn)。所以在工藝階段也有大量的仿真工具幫助驗(yàn)證是否有比較好的工藝條件完成生產(chǎn)。

從仿真的歷史發(fā)展看，上世紀(jì)的60年代開始，仿真軟件逐步發(fā)展起來，最初用在航空航天、軍事領(lǐng)域等高精尖行業(yè)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，逐步發(fā)展到汽車、機(jī)械制造等行業(yè)。到21世紀(jì)，隨著算法的不斷進(jìn)步以及算力的不斷提升，工程仿真計(jì)算得到快速發(fā)展，涵蓋多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，涉及眾多行業(yè)應(yīng)用。

今天，我們談到的已經(jīng)是深度的技術(shù)融合階段，工程仿真軟件和很多新的技術(shù)開始有了深度的融合，企業(yè)對(duì)于工程仿真軟件的認(rèn)知到了新的高度。當(dāng)前數(shù)字化仿真技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)可以反映一個(gè)企業(yè)的研發(fā)能力狀況，還可以看到企業(yè)潛在的創(chuàng)新能力。

02、仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)

從2000年開始到2015年左右，很多用戶已經(jīng)開始接受“仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)”的概念。什么叫仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)呢？仿真技術(shù)擁有很強(qiáng)的理論背景、行業(yè)知識(shí)等，不應(yīng)該僅僅在產(chǎn)品驗(yàn)證階段發(fā)揮作用，在這個(gè)時(shí)間開始做仿真已經(jīng)有點(diǎn)晚了。應(yīng)該在設(shè)計(jì)的初期就把仿真技術(shù)帶給產(chǎn)品。

所以仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)正逐漸成為一個(gè)重要趨勢(shì)，越來越多行業(yè)已經(jīng)開始把這種理念應(yīng)用到日常實(shí)踐中。當(dāng)然我們也需要工具本身能夠有很好的面向設(shè)計(jì)師的應(yīng)用性。

接下來通過兩個(gè)簡單案例展示仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的思路。

衛(wèi)星支架天線

從設(shè)計(jì)師的角度來看，天線的設(shè)計(jì)不僅僅是功能性要求，造型的美觀和輕盈感也至關(guān)重要。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法可能難以同時(shí)滿足美學(xué)要求和嚴(yán)格的性能指標(biāo)，尤其是在惡劣的環(huán)境條件下。

而通過仿真技術(shù)，我們可以在設(shè)計(jì)初期設(shè)置一個(gè)制造空間，并將初步設(shè)計(jì)模型放入其中。通過簡單的加載和適當(dāng)?shù)募s束條件設(shè)置，可以迅速優(yōu)化并生成一個(gè)滿足各項(xiàng)指標(biāo)的初步設(shè)計(jì)。

3D打印機(jī)車

我們可以通過仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的方式直接進(jìn)行3D打印制作機(jī)車，這個(gè)方向也非常響應(yīng)綠色低碳的要求。在實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)輕量化之后，能夠很大程度提高設(shè)計(jì)優(yōu)化空間，實(shí)現(xiàn)成本縮減以及技術(shù)創(chuàng)新。

仿真工作中，大量的時(shí)間被花費(fèi)在前端畫網(wǎng)格上，而網(wǎng)格的精度會(huì)影響后續(xù)計(jì)算結(jié)果。因此一個(gè)顛覆式的創(chuàng)新思維出現(xiàn)了：我們是不是能夠推出無網(wǎng)格技術(shù)，從而加速整個(gè)仿真過程，也讓普通設(shè)計(jì)師可以跨越仿真技術(shù)門檻，實(shí)現(xiàn)快速產(chǎn)品設(shè)計(jì)與評(píng)估。

設(shè)計(jì)仿真一體化

仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)中必然會(huì)涉及的方向是設(shè)計(jì)仿真一體化，如下圖所示，上方是一個(gè)傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程，通常企業(yè)中做設(shè)計(jì)和做仿真的人是兩個(gè)team，背景差別很大，相互很難配合。下面是引入新的仿真技術(shù)之后，企業(yè)開始有了敏捷設(shè)計(jì)，可以非?？焖俚倪M(jìn)行第一驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)到驗(yàn)證的快速循環(huán)，這是設(shè)計(jì)仿真一體化很重要的點(diǎn)。

大家可以很清晰的看到仿真技術(shù)革新帶來的巨大變化。設(shè)計(jì)部門可以承擔(dān)更多專業(yè)仿真工作，進(jìn)行快速仿真評(píng)估，專業(yè)做仿真的人員有更多精力做最為專注的事情，例如多學(xué)科的交叉學(xué)科聯(lián)合仿真以及新技術(shù)的突破等。

設(shè)計(jì)仿真一體化也會(huì)催生新的研發(fā)流程和研發(fā)關(guān)系，幫助企業(yè)推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力，從設(shè)計(jì)仿真一體化的研發(fā)流程中可以看到，它實(shí)現(xiàn)了全員仿真，幫助企業(yè)進(jìn)行快速設(shè)計(jì)迭代。

03、數(shù)字化研發(fā)提效—高性能計(jì)算

接下來分享數(shù)字化研發(fā)提效的必經(jīng)之路—高性能計(jì)算。如下圖所示，可以看到國內(nèi)主要車企的OEM廠商以及其他幾個(gè)行業(yè)當(dāng)前的算力情況，我們幫助了很多國內(nèi)的頭部企業(yè)管理他們的并行資源、計(jì)算資源，圖中表格是國內(nèi)用于并行計(jì)算的高性能計(jì)算總和，可以看出增速非常迅猛，從17年大概3萬5千核到現(xiàn)在大概32萬。

目前國內(nèi)頭部車企大概有8萬多個(gè)計(jì)算資源，雖然頭部幾個(gè)車企的數(shù)量級(jí)相似，但實(shí)際數(shù)字差距非常大。當(dāng)前的算力已經(jīng)能夠體現(xiàn)出整體行業(yè)的創(chuàng)新能力，以及對(duì)產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)的投入現(xiàn)狀。

企業(yè)越往前發(fā)展，HPC的重要程度也會(huì)越來越高。當(dāng)公司團(tuán)隊(duì)人數(shù)超過500，有大量軟件數(shù)量以及硬件資源的時(shí)候，需要用算力把變量綜合優(yōu)化、管理調(diào)度起來，這就使HPC的管理成為提效的關(guān)鍵。

接下來，總結(jié)一下前面的內(nèi)容，也是工程仿真的演進(jìn)過程。很早以前大家常用實(shí)驗(yàn)的方式描繪物理世界的狀況，通過現(xiàn)象逐步形成結(jié)論。隨著理論的發(fā)展開始有了很多物理問題，我們可以通過各種類型的公式表述出來，當(dāng)時(shí)大家已經(jīng)覺得很美妙了，因?yàn)樗辛死碚撔浴?/p>

后來隨著算力的發(fā)展，我們找到尋求數(shù)學(xué)解的方式，通過計(jì)算機(jī)在虛擬世界當(dāng)中得到數(shù)學(xué)解，實(shí)現(xiàn)基于模型的計(jì)算和仿真，已經(jīng)能夠解決實(shí)際中的大量問題。再往后，隨著數(shù)據(jù)模型和機(jī)理模型的融合，以及人工智能技術(shù)等革命性技術(shù)的推動(dòng)，我們能以越來越小的代價(jià)，解決越來越多復(fù)雜的實(shí)際問題。

04、AI+仿真

近幾年AI技術(shù)的逐漸成熟，在工業(yè)領(lǐng)域，諸多企業(yè)開始思考如何將AI技術(shù)應(yīng)用到已有的研發(fā)流程當(dāng)中。在談到AI+研發(fā)的時(shí)候，往往大家問到的第一個(gè)問題是AI和仿真怎么發(fā)生聯(lián)系。

首先講講“數(shù)據(jù)從哪里來”，如圖所示，是Gartner的預(yù)測(cè)圖，預(yù)測(cè)了從2020年到2030年用于人工智能的數(shù)據(jù)走勢(shì)，實(shí)際數(shù)據(jù)的占比一定要低于30%，合成數(shù)據(jù)占比超過70%。什么是合成數(shù)據(jù)呢？包括人工生成的數(shù)據(jù)；簡單規(guī)則、統(tǒng)計(jì)模型、仿真和其他技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

可以看出仿真是驅(qū)動(dòng)生成合成數(shù)據(jù)非常重要的來源。很多實(shí)際數(shù)據(jù)沒辦法捕獲，但是通過仿真建立模型可以拿到非常多各種工況下的應(yīng)用數(shù)據(jù)。例如汽車行業(yè)，很多自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景，在雨天、暴雪天、不同城市下的場(chǎng)景都是通過仿真獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行后續(xù)的試驗(yàn)和研究。

數(shù)據(jù)的來源是第一個(gè)點(diǎn)，第二個(gè)點(diǎn)是設(shè)計(jì)研發(fā)的效率如何繼續(xù)提升。大家都期望有更好的技術(shù)驅(qū)動(dòng)仿真流程持續(xù)提效，這就是AI技術(shù)的價(jià)值。AI可以助力仿真，我們使用AI加速優(yōu)化，增強(qiáng)仿真能力。但是這里的AI一定不是我們當(dāng)下談的熱門的大模型，而是和各個(gè)行業(yè)相關(guān)的小模型。

從另一個(gè)方向看，仿真也可以助力AI，利用仿真的生成數(shù)據(jù)進(jìn)行人工智能模型的訓(xùn)練和測(cè)試。

05、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

從數(shù)字化研發(fā)的創(chuàng)新歷程來看，在2020年另一個(gè)趨勢(shì)點(diǎn)其實(shí)早就已經(jīng)出現(xiàn)了，無論是設(shè)計(jì)狀態(tài)還是研發(fā)狀態(tài)，都出現(xiàn)了巨大的變化：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

目前我們已經(jīng)有了大量的數(shù)據(jù)，無論實(shí)驗(yàn)的測(cè)試數(shù)據(jù)還是積累的仿真數(shù)據(jù)都已經(jīng)開始發(fā)揮越來越強(qiáng)的作用。而數(shù)據(jù)的背后是AI，是機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)前AI已經(jīng)能夠賦能很多方向的仿真場(chǎng)景，分享一些很有意義的典型案例。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于預(yù)測(cè)仿真結(jié)果，大幅提效

我們可以非常直接地看到在仿真計(jì)算中引入機(jī)器學(xué)習(xí)之后帶來的效能提升。當(dāng)直接做傳統(tǒng)的仿真計(jì)算時(shí)，會(huì)有應(yīng)力問題，引入機(jī)器學(xué)習(xí)之后通過前端仿真積累的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，建立機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，僅需28秒左右的時(shí)間。目前機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到成熟的工藝當(dāng)中了。

行人保護(hù)性能可被快速預(yù)測(cè)

行人保護(hù)性能預(yù)測(cè)是非常實(shí)際的典型案例。做行保整體狀況分析通常需要至少一周的時(shí)間。而使用機(jī)器學(xué)習(xí)通過已有的計(jì)算數(shù)據(jù)就可以對(duì)不同車型不同位置點(diǎn)進(jìn)行輕松高效的預(yù)測(cè)，同時(shí)有新的車型出現(xiàn)，也可以將不同車型的訓(xùn)練模型應(yīng)用其中，目前預(yù)測(cè)速度已經(jīng)可以達(dá)到半小時(shí)以內(nèi)。

對(duì)于當(dāng)前很多新能源車企而言，時(shí)間是非常重要的，機(jī)器學(xué)習(xí)極大程度提升了開發(fā)周期，節(jié)省了研發(fā)成本。

RCS（雷達(dá)散射截面積）性能快速預(yù)測(cè)

在飛機(jī)雷達(dá)散射截面積的性能預(yù)測(cè)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)也能創(chuàng)造很高的價(jià)值。現(xiàn)在做五代機(jī)或者最新型的戰(zhàn)機(jī)，一定繞不開這些方面的分析，但是這非常耗時(shí)。

目前國內(nèi)一些研究單位或者上市企業(yè)已經(jīng)開始把機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用到隱身材料中，用于新型戰(zhàn)爭中的開發(fā)工作。

電動(dòng)汽車大鑄件設(shè)計(jì)

電動(dòng)汽車大鑄件設(shè)計(jì)也是非常典型有代表性的案例。本次分享電動(dòng)汽車一體化底盤設(shè)計(jì)以及制造過程，一體化成型是一個(gè)典型的多學(xué)科系統(tǒng)集成問題。我們會(huì)面臨至少十多種目標(biāo)，這就表明在做設(shè)計(jì)的時(shí)候需要進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，將一體化設(shè)計(jì)作為整體綜合考慮，而不是每個(gè)學(xué)科單獨(dú)考慮，不同學(xué)科給出的優(yōu)化方向會(huì)非常不一樣。

我們將AI技術(shù)應(yīng)用其中，把整個(gè)設(shè)計(jì)流程交給計(jì)算機(jī)做分析，利用AI技術(shù)進(jìn)行識(shí)別分類，將條件約束加到最前端的設(shè)計(jì)流程中。

當(dāng)前，數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，不僅在研發(fā)過程中，還貫穿到整個(gè)產(chǎn)品生命周期中。AI不僅可以與仿真結(jié)合做分析優(yōu)化，還可以利用歷史數(shù)據(jù)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理、質(zhì)量檢測(cè)、預(yù)測(cè)維護(hù)、能耗優(yōu)化等核心需求。

06、仿真流程及數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

目前研發(fā)數(shù)字化主要有2大趨勢(shì)：仿真驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。從當(dāng)前企業(yè)現(xiàn)狀來看，常見的問題有業(yè)務(wù)協(xié)同不暢、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不足、以及數(shù)據(jù)和知識(shí)管理不統(tǒng)一、業(yè)務(wù)進(jìn)展不同等。面對(duì)這些問題，很多大企業(yè)已經(jīng)開始搭建仿真流程與數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，把企業(yè)業(yè)務(wù)在線化，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)持續(xù)增速提效。

如下圖所示，可以看出企業(yè)仿真研發(fā)數(shù)字化的核心是業(yè)務(wù)流程數(shù)字化和數(shù)據(jù)的數(shù)字化，業(yè)務(wù)流程前端需要打通設(shè)計(jì)端或者其他需求端，如PDM系統(tǒng)，項(xiàng)目管理系統(tǒng)或者性能管理系統(tǒng)，后端連接試驗(yàn)端TDM系統(tǒng)。

仿真業(yè)務(wù)在線的基礎(chǔ)是仿真能力體系的線上化，對(duì)此我們需要對(duì)仿真能力體系做在線建設(shè)和認(rèn)證，當(dāng)前很多企業(yè)的仿真能力可能還處于工具應(yīng)用階段，或者分析規(guī)范制定階段，后續(xù)可以通過建設(shè)性能評(píng)估體系，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化自動(dòng)化仿真，以及AI預(yù)測(cè)等手段持續(xù)提升仿真研發(fā)能力。

從客戶的實(shí)際案例中可以看出，仿真流程及數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建設(shè)帶來的效果是非常好的，在電子行業(yè)、重工企業(yè)、能源企業(yè)、整車廠等典型行業(yè)方向均取得了很好的效益，幫助企業(yè)提升了20%～30%仿真效率，節(jié)省了40%左右獲取數(shù)據(jù)的成本。

07、Altair的發(fā)展歷程

最后分享一下Altair：Altair最初自研核心拳手產(chǎn)品，也是目前仍廣為人知的HyperMesh，至今仍在行業(yè)中有著行業(yè)標(biāo)桿作用。同時(shí)保持持續(xù)的戰(zhàn)略收購，打造完整生態(tài)，目前在某些領(lǐng)域中仍然有很多差異化產(chǎn)品。

另外，Altair還擁有獨(dú)特的商業(yè)模式，使用基于Units的模式，使Altair具備了跨越經(jīng)營周期的能力，在經(jīng)濟(jì)周期不是很穩(wěn)定的時(shí)候，反而能夠體現(xiàn)出非常穩(wěn)定的狀態(tài)。

30多年來，Altair也一直是HPC最值得信賴的解決方案提供商，為仿真計(jì)算整體提效50%～100%，站上了行業(yè)生態(tài)領(lǐng)先位置。2018年開始我們進(jìn)軍了人工智能，發(fā)展到今年6月份，Altair已經(jīng)被Gartner魔力象限評(píng)為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者（第一象限）。

08、Altair深耕中國

Altair在中國一直持續(xù)和用戶在一起，做了很多專業(yè)的本地模塊開發(fā)，形成了行業(yè)定制化產(chǎn)品，面向眾多不同行業(yè)，如重工、汽車、消費(fèi)電子等。

另外，我們?cè)谥袊就烈?strong>為眾多客戶做了項(xiàng)目咨詢工作，比如曾經(jīng)為五菱汽車做測(cè)試優(yōu)化，從設(shè)計(jì)到碰撞等整個(gè)設(shè)計(jì)過程都是由我們服務(wù)，幫助車企一次性通過五星級(jí)測(cè)試。

最后，我們也幫助客戶做了很多數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，包括流程標(biāo)準(zhǔn)化、仿真流程管理等，使企業(yè)信息同步，企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。

這也是使得我們過去這么多年里在國內(nèi)能夠持續(xù)保持良好態(tài)勢(shì)的重要原因。

綜上所述，目前Altair的定位主要是三大塊：設(shè)計(jì)與仿真、HPC&云計(jì)算、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)，通過技術(shù)融合為企業(yè)提供最佳決策。

09、總結(jié)與展望

最后，做一個(gè)總結(jié)和展望。

研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化具有極強(qiáng)的特殊性

首先是正向設(shè)計(jì)與研發(fā)數(shù)字化，一個(gè)企業(yè)如果有比較好的正向設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，做研發(fā)數(shù)字化是順勢(shì)而為的事，當(dāng)一個(gè)企業(yè)在做產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)的時(shí)候已經(jīng)開始用到很多數(shù)字化工具，那么一定是正向研發(fā)過程。

其次是不是使用了工具軟件就代表數(shù)字化呢？顯然不是。當(dāng)我們有了很多數(shù)據(jù)工具之后，還需要把大量流程實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化才算是逐步往數(shù)字化方向走。

第三點(diǎn)，仿真驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，在研發(fā)方向，這兩條趨勢(shì)一定會(huì)持續(xù)。第四點(diǎn)未來企業(yè)仿真、算力和應(yīng)用AI的能力，能夠反映企業(yè)的整體的研發(fā)水平以及創(chuàng)新能力。

設(shè)計(jì)仿真一體化

關(guān)于設(shè)計(jì)仿真一體化，首先需要提到的是理念，當(dāng)下很多企業(yè)的核心管理層已經(jīng)認(rèn)識(shí)到這個(gè)理念，只有從理念上達(dá)到認(rèn)知后才能實(shí)現(xiàn)在整個(gè)研發(fā)環(huán)節(jié)持續(xù)提效。

其次是流程，之前的工作流程一定是先設(shè)計(jì)再仿真，而設(shè)計(jì)仿真一體化會(huì)逐步實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)和仿真在同一個(gè)環(huán)境中，解決了不同學(xué)科差異的問題。最后是數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)和仿真數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)。

仿真技術(shù)/AI技術(shù)民主化

我們期望仿真技術(shù)、AI技術(shù)等不僅僅在開發(fā)端口用，而是應(yīng)用于企業(yè)的各個(gè)端口，不要讓技術(shù)本身影響不同團(tuán)隊(duì)人員的創(chuàng)造性，讓最優(yōu)的技術(shù)大眾化，大家都可以獨(dú)立應(yīng)用起來。而對(duì)于供應(yīng)商來說，必須能夠推出適合沒有很強(qiáng)專業(yè)基礎(chǔ)人員的工具，同樣也面臨挑戰(zhàn)。

技術(shù)融合+行業(yè)專識(shí)加速創(chuàng)新

在尋求創(chuàng)新問題中，我們通過不同學(xué)科不同領(lǐng)域甚至跨行業(yè)之間的技術(shù)融合加上自身獨(dú)有的行業(yè)專識(shí)加強(qiáng)創(chuàng)新。

從整個(gè)創(chuàng)新理念設(shè)計(jì)來看，不僅僅是頭部企業(yè)或者高端制造業(yè)，很多面向消費(fèi)者做工業(yè)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品開發(fā)場(chǎng)景中，都能夠把大量優(yōu)勢(shì)技術(shù)融合其中不斷推動(dòng)創(chuàng)新，帶給消費(fèi)者和行業(yè)更多創(chuàng)新思維應(yīng)用。

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關(guān)于 Altair 澳汰爾

Altair（納斯達(dá)克股票代碼：ALTR）是計(jì)算智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者之一，在仿真、高性能計(jì)算 (HPC) 和人工智能等領(lǐng)域提供軟件和云解決方案。Altair 能使跨越廣泛行業(yè)的企業(yè)們?cè)谶B接的世界中更高效地競(jìng)爭，并創(chuàng)造更可持續(xù)的未來。

公司總部位于美國密歇根州，服務(wù)于16000多家全球企業(yè)，應(yīng)用行業(yè)包括汽車、消費(fèi)電子、航空航天、能源、機(jī)車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。

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