行業分享丨AI+仿真如何重塑設計研發價值？

ALTAIR

2025年10月20日 11:12

全文內容選自 Altair 區域技術交流會西南站

Altair 東盟及大中華區總經理劉源博士

《AI+仿真重塑設計研發價值》演講

“

AI + 仿真，不是趨勢，而是新的常態。

—— Altair 東盟及大中華區總經理

劉源博士

”

隨著數字化轉型在工程領域的不斷深入，企業對仿真平臺的訴求也在快速演進——從“工具集成”向“體系構建”，從“局部輔助”邁向“全流程驅動”。與此同時，人工智能（AI）、數據驅動和高性能計算的快速發展，也正在推動“AI+仿真”成為新一輪研發范式革新的核心引擎。

Altair 自2018年收購 Datawatch 以來，持續構建智能化仿真體系，推動 AI 與工程仿真的深度融合。如今，AI 工具鏈已廣泛集成進 HyperWorks 平臺，幫助工程師高效建模、快速預測、降低門檻、提升協同效率，逐步實現從“工具增強”走向“流程智能”。

與其說 AI 正在改變仿真，不如說它在拓展仿真的邊界。Altair 的 PhysicsAI、romAI 和 ShapeAI 等智能模塊，已在多個關鍵流程節點落地應用，從前處理、建模到結果分析，嵌入式智能加速了研發效率提升，也推動 AI 從“工具”轉變為“流程伴隨”。

仿真前移，驅動設計更早決策

從更廣闊的視角來看，工業界正出現兩個明顯趨勢：仿真正加速前移至概念設計階段，在早期決策中發揮主導作用；同時也在驗證階段快速替代部分物理試驗，成為產品可靠性保障的重要支柱。Altair始終堅持“仿真驅動設計”的理念，在多個行業實踐中推動仿真真正嵌入設計流程與思維體系。

數字孿生依賴仿真與 AI 的協同推進

但真正讓“平臺”從工具組合上升為企業能力底座的，是“數據驅動”的轉型視角。數據驅動也正深刻重塑研發流程。從建模、求解、到后處理，AI 在每一個環節的嵌入，不再只是輔助，而是參與決策。通過專家系統、智能特征提取與模式識別，我們正見證仿真從工程輔助工具，邁向智能設計伙伴的轉型。

為了支撐這種轉型，我們不斷優化仿真平臺的計算資源結構。Altair “仿真數據管理（SPDM）”和“工程知識中臺”的建設思路。借助 Altair HyperWorks 中的數據結構化機制，以及 Altair One 云平臺的統一訪問接口，企業可實現模型資產、分析模板、設計迭代數據的統一管理與復用，在提升研發效率的同時，積累可追溯、可復用的“知識資產”。

而在 AI 與仿真的結合方面，Altai RapidMiner 數據分析與人工智能平臺，可輔助工程人員實現智能建模、自動優化、特征提取等任務。這種“物理+數據”的融合策略，不僅可以加速概念設計階段的決策，還能在優化與驗證階段大幅節約試錯成本。

數字孿生的核心挑戰之一是建模效率與響應速度。 Altair 通過 romAI?、PhysicsAI? 等技術實現了高保真模型的降階，結合實時推理能力，正在為多個行業客戶構建“輕量、快速、可部署”的孿生能力底座。

HPC 能力決定仿真效率與創新邊界

在 AI 與多物理場仿真加速交匯的背景下，高性能計算（HPC）成為實現復雜系統模擬的基礎設施。Altair HPC Works 和 Altair One 云平臺為用戶提供彈性、可擴展的算力支持，賦能國內多家車企、重工企業快速部署大規模仿真場景。

AI 在 CAE 流程的各節點已形成工具化落地

Altair 的 AI 模塊已深入前處理（ShapeAI 幾何識別）、建模優化（PhysicsAI、romAI）、后處理（ExpertAI 失效識別）等環節。這些技術并非獨立運行，而是原生嵌入至仿真流程之中，避免工具割裂，提高整體協同效率。

降低門檻，實現“設計即仿真”

我們始終強調“工程知識的民主化”——即使非傳統仿真工程師，也可借助AI與自動化技術高效完成設計與評估。SimSolid 無網格技術正幫助客戶實現“設計即仿真”，重塑仿真的執行效率與易用性，為設計師提供敏捷、快速、近實時的反饋工具。這一轉變，不僅提升了開發周期的響應能力，也打破了仿真專屬專業人才的技術壁壘，加速了工程知識的“民主化”。

在另一維度上，數據正成為連接仿真與 AI 的核心橋梁。我們正迎來“數據驅動設計”新階段，數據不再只是記錄和分析的結果，而是參與建模、控制、預測與優化的基礎。Altair 的數據科學平臺 RapidMiner，正在推動從研發到售后各環節的智能決策。

在推動技術融合的同時，Altair 也在重構用戶體驗。通過統一平臺與界面設計，我們正將多學科、多工具的應用門檻持續降低，實現“一個平臺支持多物理場”的產品體系整合方向。這不僅提升了工作流程的效率，也增強了跨部門協作的連貫性。

多行業落地案例驗證價值

Altair 在全球范圍內有許多行業的落地案例。例如在汽車行業，通過多源數據融合和 AI 預測算法，實現整車電池包布置方案的自動推薦；在高科技制造領域，通過多目標優化與模型降階技術，幫助客戶在極短時間內完成高頻器件的快速迭代；在航空航天領域，Altair 的 AI 輔助設計平臺已被用于氣動布局與結構減重協同設計，顯著提升了初期概念設計效率。