physics AI
關注創建者：匿名 創建時間：2025-11-19
physics AI的實例教程
從2020年GPT-3橫空出世起，AI的進化歷程幾乎是一部瘋狂吞噬互聯網文本的史詩。
然而，當人類文明積累的高質量文字數據逐漸被大模型“耗盡”，AI的下一步將邁向何方？
在一年一度的消費電子展（CES）上，英偉達創始人黃仁勛給出了答案：物理AI（Physical AI）與具身智能（Embodied AI）將成為下一波浪潮。
對于深耕工業軟件領域的天洑軟件而言，這正是我們正在踐行的未來方向：當文字數據枯竭，通過CAE仿真生成的數據與“物理常識”，將成為推動AI持續進化的新動力。
一、從語義邏輯到物理常識
過去幾年，我們不斷見證AI在語言處理領域創造的奇跡。但要在現實世界中制造更高效的燃氣輪機，或是讓機器人靈活搬運零件，僅靠文字訓練出的邏輯遠遠不夠。AI必須理解壓力、流速、結構應力與熱力學定律。
黃仁勛在演講中提到，未來的AI需要通過模擬物理世界來學習。這恰是天洑軟件的核心主戰場——我們自研的CAE工業軟件，包括計算流體力學軟件與結構仿真軟件，本質上就是物理世界的數字實驗室。
當真實世界的實驗數據昂貴且稀缺時，通曉物理規律的CAE軟件能精準模擬流體流動的復雜軌跡、結構件在極端工況下的變形。
這些嚴格基于數學物理公式生成的海量仿真數據，將填補文字數據耗盡后的空白，為AI理解物理世界提供全新的“教科書”。
二、AI + CAE：工業軟件“自動駕駛”時代
人工智能時代，天洑軟件正致力于為傳統CAE軟件開啟“自動駕駛模式”，并即將正式推出核心技術架構——仿真智能體（Simulation Agent）。這是大小模型結合帶來的驚喜：
大模型懂邏輯
它吸收了全球工業界的工程經驗與標準，扮演“大腦”角色。它理解人類意圖，取代繁瑣的軟件界面操作。
展開 wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p>另外，Physics AI增加了一些新功能，可以嵌入在Inspire里做實時的幾何調整，實時預測新的幾何云圖分布，包含外形、材料、厚度、載荷等全局參數，幫助我們更快更好更方便地進行工程仿真和設計創新。</p><p><strong>總結一下Physics AI常見的應用場景：</strong></p><ul><li>特征參數難以提取，難以參數化的場景</li><li>擁有歷史積累的仿真數據或者DOE生成</li><li>靜態或者瞬態云圖預測需求</li></ul><p>需要注意的是目前僅支持h3d文件輸入，其他結果格式需要通過HvTrans或Compose轉換。</p><p>最后，<strong>希望大家可以在仿真的各個階段都能引入AI技術，加速產品的創新</strong>。比如前期AI加速建模，求解的時候做快速的近似模型，模型的降階，生成優化設計等，都可以用到前面介紹的Altair產品。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6ynTjcFIMnLY0cpJEY1vN6hQt5AhT918WXGlApmCN2XL0mCrRLdEq4CvNr5icn1x0qI2RtcYxGFqAQ/640?
展開 本期聚焦探討人工智能（AI）和無網格技術如何助力汽車行業仿真方面提效。
研討會特邀全球汽車安全系統領導者 AutoLiv 的全球技術專家 Srivathsa Jagalur、Altair高級技術經理張晨以及Altair技術工程師湯凱利，為參會用戶帶來一場兼具技術深度與行業前瞻的網絡研討會。
AutoLiv：AI+物理模型加速汽車安全系統開發
AutoLiv 專家在會中介紹到AutoLiv積極應用科學機器學習技術，將物理模型與AI結合以優化產品開發流程。例如，通過歷史數據訓練機器學習模型，加速方向盤結構驗證，縮短設計周期。AutoLiv專家強調在產品研發中，通過數據與物理規律的融合，利用Altair AI工具提升預測準確性，從而實現從傳統CAE驅動到AI輔助決策的轉型，最終縮短產品上市時間并滿足客戶多樣化需求。
Altair AI仿真融合：從數據分析到智能決策
張晨在研討會中詳細介紹了Altair AI與仿真融合技術融合，通過Altair數據分析產品RapidMiner，以及Physics AI和自動化流程的應用，可以快速預測新設計的性能，顯著縮短研發周期，并詳細講解了包括零部件應力預測、整車氣動分析等實際應用案例。他提到Altair 通過不斷發展創新的AI融合仿真技術，致力于助力用戶企業實現從傳統CAE到AI增強決策的轉型，應對汽車行業復雜設計挑戰。
展開 AI功能
基于大數據應用，可通過配置腳本提取關鍵元數據訓練AI模型或集成 physicsAI 功能實現模型訓練。AI模型可用于快速預測，應用入口與仿真任務緊密結合，提升仿真效率。
上下游打通
通過和PDM系統集成，打通設計端，實現數模的線上傳遞和變更通知，以及仿真需求的提報和反饋閉環管理。
和HPC無縫集成，實現仿真工具和硬件資源的無縫調用和統計監控，以及和HPC平臺數據的高效流轉與歸檔管理。
和項目管理系統集成，實現研發項目信息的同源。
（四）服務模式與內容
SCS提供 SCS light 和 SCS enterprise 兩種配置。SCS light 面向小規模團隊，輕量化部署，交付迅速（一個月內），預算可控，專注數據和任務管理；SCS enterprise 面向企業級，具備全功能模塊，適用于大集團、大事業部或大部門。
服務內容貫穿企業規劃、立項、實施及后續運維推廣各階段，包括提供公開技術資料、方案介紹、產品試用、需求調研、業務診斷、針對性解決方案、原廠團隊現場合作（安裝部署、經驗導入、方案設計、定制化開發、知識轉移）以及上線升級運維推廣等。
04# SPDM 解決方案特色與價值
（一）業務價值體現
協助企業優化研發業務流程，實現數據和知識資產積累重用，提升自動化水平與能力，加速研發內部協作，支撐仿真研發管理提效，創新融合AI技術。
（二）Altair解決方案亮點
基于行業最佳實踐，積累二十幾年行業經驗，擁有豐富成功案例，與 HyperWorks 深度集成、與HPC原生集成，提供原廠實時服務，具備AI預測和 physics AI 集成等功能。
展開 這意味著我們必須融合數據科學和計算科學到一起,我們研發的Physics AI，您不必編寫任何代碼行，AI是完全自動嵌入到您的仿真流程中的，您可以將已經完成的計算結果作為訓練模型帶入我們的環境中，通過簡單幾個按鈕就可以創建AI模型。我們不斷的在推進AI for CAE的技術，為的是讓更多的人用更低的時間成本和物資成本，利用AI高效的加速設計研發產品，且簡單，易于使用。這也是我們在AI領域處于當前領先位置的原因。
是的，CAE界都在加速和AI融合，AI的迭代速度非常快，那么AI會導致CAE行業發生激烈的變化嗎？
我認為這將是一個漸進的變化。為什么這么說？Altair可以說也是一家產品設計公司，我們為客戶設計了很多尖端的產品。與我們的許多競爭對手不同，我們認識到什么是必要的，例如當我們在構建我們的求解器時，我們很快意識到我們有自己的HPC數據中心，這樣我們才能實現并行計算解決大型模型計算和迭代優化的問題，所以我們收購了HPC軟件PBS。
現在我們看到的是同樣的事情，數據也是決策的推動者, 人工智能已經變得非常普遍，所以我們也要把AI我們的另一種技術整合到我們的產品中。但是人工智能不會取代人類的智慧，人類的智慧很重要。
我要說的是，人工智能不會取代工作，但不采用人工智能的工程師將失去他們的工作。所以我認為這將是一個漸進的變化。即使是評估人工智能，你也需要人類的智慧來理解人工智能是否是對的。這就是為什么當有限元技術誕生后，你可以把一輛車離散成單元，你試圖解決一個有限元問題。你會發現有些地方的結果并不正確，這時候你需要去優化這個區域。
同樣的，人工智能技術剛提供結果的時候，你也不能就選擇相信其結果的準確性。你必須繼續學習，你必須理解AI試圖告訴你什么，把它作為一種技術來使用，才能有效地理解它想要表達的意思。所以這只是另一種技術。
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Altair AI仿真融合：從數據分析到智能決策
張晨在研討會中詳細介紹了Altair AI與仿真融合技術融合，通過Altair數據分析產品RapidMiner，以及Physics AI和自動化流程的應用，可以快速預測新設計的性能，顯著縮短研發周期，并詳細講解了包括零部件應力預測、整車氣動分析等實際應用案例。
wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p>另外，Physics AI增加了一些新功能，可以嵌入在Inspire里做實時的幾何調整，實時預測新的幾何云圖分布，包含外形、材料、厚度、載荷等全局參數，幫助我們更快更好更方便地進行工程仿真和設計創新。
（二）Altair解決方案亮點
基于行業最佳實踐，積累二十幾年行業經驗，擁有豐富成功案例，與 HyperWorks 深度集成、與HPC原生集成，提供原廠實時服務，具備AI預測和 physics AI 集成等功能。
這意味著我們必須融合數據科學和計算科學到一起,我們研發的Physics AI，您不必編寫任何代碼行，AI是完全自動嵌入到您的仿真流程中的，您可以將已經完成的計算結果作為訓練模型帶入我們的環境中，通過簡單幾個按鈕就可以創建AI模型。我們不斷的在推進AI for CAE的技術，為的是讓更多的人用更低的時間成本和物資成本，利用AI高效的加速設計研發產品，且簡單，易于使用。
