1.AI 驅(qū)動(dòng)研發(fā)升級(jí)：幾何深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造行業(yè)新價(jià)值

人工智能正加速推動(dòng)各行業(yè)研發(fā)能力升級(jí)。麥肯錫最新報(bào)告顯示，該技術(shù)在制藥、化工和航空航天等領(lǐng)域的應(yīng)用，有望為相關(guān)企業(yè)創(chuàng)造高達(dá)5600億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 AI 技術(shù)應(yīng)用的先行者，全球500強(qiáng)汽車零部件制造商麥格納（Magna）。通過與 Altair 合作，運(yùn)用幾何深度學(xué)習(xí)（Geometric Deep Learning, GDL）技術(shù)，顯著提升了汽車工程創(chuàng)新效率。

2.PhysicsAI 突破：三維數(shù)據(jù)訓(xùn)練加速?gòu)?fù)雜設(shè)計(jì)開發(fā)

Altair 研發(fā)的 PhysicsAI 系統(tǒng)突破性地支持三維數(shù)據(jù)訓(xùn)練（而非自然語(yǔ)言），使其能夠快速理解衛(wèi)星、車輛等復(fù)雜物理對(duì)象的設(shè)計(jì)原理并加速開發(fā)流程。Altair 工程數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁 Fatma Kocer-Poyraz 正領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)技術(shù)在物理產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用突破——該領(lǐng)域長(zhǎng)期受限于高昂的原型制作成本和耗時(shí)的仿真流程。

"我們身邊幾乎所有的物品都經(jīng)過工程化設(shè)計(jì)，"Kocer-Poyraz 表示，"以汽車為例，不僅涉及外觀造型，更包含從副車架結(jié)構(gòu)到零件厚度、曲面形態(tài)、材料選擇及制造工藝的完整體系。每個(gè)工程決策都至關(guān)重要。"

傳統(tǒng)工程流程往往依賴耗時(shí)數(shù)小時(shí)至數(shù)周不等的實(shí)體原型制作，而 PhysicsAI 支持的快速測(cè)試仿真技術(shù)，可在實(shí)物化階段前完成多輪設(shè)計(jì)迭代優(yōu)化。這一突破性進(jìn)展正重新定義現(xiàn)代產(chǎn)品研發(fā)范式。

Kocer-Poyraz 解釋道："傳統(tǒng)工程研發(fā)通常依賴一次性物理原型進(jìn)行測(cè)試。這種方式成本極其高昂——比如車輛碰撞測(cè)試后原型即報(bào)廢，無(wú)法重復(fù)利用。這正是我們推動(dòng)從物理測(cè)試向虛擬測(cè)試轉(zhuǎn)型的根本原因。"

3.歷史數(shù)據(jù)難題破解：幾何深度學(xué)習(xí)賦能仿真優(yōu)化

Altair 的 AI 系統(tǒng)創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)了工程仿真歷史數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練，Kocer-Poyraz 指出，這一直是工程領(lǐng)域的重大技術(shù)瓶頸。"在工程領(lǐng)域應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)存在特殊挑戰(zhàn)，"她解釋道，"因?yàn)槲覀兲幚淼氖侨S幾何數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法難以有效解析這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，我們致力于用工程語(yǔ)言訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，最終發(fā)現(xiàn)幾何深度學(xué)習(xí)（GDL）正是破局之道。這項(xiàng)技術(shù)讓我們構(gòu)建出能同步理解三維幾何與性能數(shù)據(jù)的AI系統(tǒng)。"

目前，該技術(shù)方案已在汽車、電子、航空航天及重工業(yè)等領(lǐng)域落地應(yīng)用，其中汽車行業(yè)表現(xiàn)最為突出。以《財(cái)富》500強(qiáng)汽車零部件巨頭麥格納為例，其已采用 PhysicsAI 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵零部件的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

4.未來突破：AI 不僅預(yù)測(cè)性能，還能生成全新設(shè)計(jì)方案

Altair 即將推出基于擴(kuò)散模型的系統(tǒng)擴(kuò)展功能——不僅能預(yù)測(cè)性能，更能直接生成全新設(shè)計(jì)方案。Kocer-Poyraz 表示，這將成為行業(yè)顛覆性突破。"性能預(yù)測(cè)固然重要，但我們現(xiàn)在更關(guān)注如何優(yōu)化整個(gè)設(shè)計(jì)流程，"她解釋道，"設(shè)想一下：當(dāng)你說'生成500個(gè)設(shè)計(jì)方案'，AI 即刻響應(yīng)。然后只需精選20個(gè)最優(yōu)方案進(jìn)行細(xì)化——這將徹底改變游戲規(guī)則。"

5.關(guān)鍵建議：數(shù)據(jù)治理是 AI 落地的核心基礎(chǔ)

對(duì)于渴望應(yīng)用該技術(shù)的企業(yè)，Kocer-Poyraz 給出關(guān)鍵建議：數(shù)據(jù)治理。"要充分發(fā)揮這些技術(shù)的價(jià)值，企業(yè)必須培養(yǎng)仿真數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)與管理文化，"她強(qiáng)調(diào)，"這需要從組織層面構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)治理體系，包括標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式、建立元數(shù)據(jù)框架和實(shí)施版本控制。只有高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，才能為AI系統(tǒng)提供可靠的訓(xùn)練基礎(chǔ)。"

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