physics AI的案例
全世界的文字用完了，AI下一步怎么走？
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(lián)網(wǎng)文本的史詩。
然而，當人類文明積累的高質(zhì)量文字數(shù)據(jù)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(chuàng)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(yè)軟件領(lǐng)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(shù)據(jù)枯竭，通過CAE仿真生成的數(shù)據(jù)與“物理常識”，將成為推動AI持續(xù)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(lǐng)域創(chuàng)造的奇跡。但要在現(xiàn)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(jié)構(gòu)應(yīng)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(zhàn)場——我們自研的CAE工業(yè)軟件，包括計算流體力學軟件與結(jié)構(gòu)仿真軟件，本質(zhì)上就是物理世界的數(shù)字實驗室。
當真實世界的實驗數(shù)據(jù)昂貴且稀缺時，通曉物理規(guī)律的CAE軟件能精準模擬流體流動的復雜軌跡、結(jié)構(gòu)件在極端工況下的變形。
這些嚴格基于數(shù)學物理公式生成的海量仿真數(shù)據(jù)，將填補文字數(shù)據(jù)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(yè)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(tǒng)CAE軟件開啟“自動駕駛模式”，并即將正式推出核心技術(shù)架構(gòu)——仿真智能體（Simulation Agent）。這是大小模型結(jié)合帶來的驚喜：
大模型懂邏輯
它吸收了全球工業(yè)界的工程經(jīng)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 AI如何幫助工程仿真和設(shè)計提效？| Altair臺歷免費領(lǐng)活動
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(diào)整，實時預(yù)測新的幾何云圖分布，包含外形、材料、厚度、載荷等全局參數(shù)，幫助我們更快更好更方便地進行工程仿真和設(shè)計創(chuàng)新。</p><p><strong>總結(jié)一下Physics AI常見的應(yīng)用場景：</strong></p><ul><li>特征參數(shù)難以提取，難以參數(shù)化的場景</li><li>擁有歷史積累的仿真數(shù)據(jù)或者DOE生成</li><li>靜態(tài)或者瞬態(tài)云圖預(yù)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(jié)果格式需要通過HvTrans或Compose轉(zhuǎn)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(shù)，加速產(chǎn)品的創(chuàng)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(yōu)化設(shè)計等，都可以用到前面介紹的Altair產(chǎn)品。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6ynTjcFIMnLY0cpJEY1vN6hQt5AhT918WXGlApmCN2XL0mCrRLdEq4CvNr5icn1x0qI2RtcYxGFqAQ/640?
展開 精彩回顧丨Altair攜手汽車工程學會舉辦主題網(wǎng)絡(luò)研討會，共探AI與無網(wǎng)格技術(shù)助力汽車行業(yè)智能未來
本期聚焦探討人工智能（AI）和無網(wǎng)格技術(shù)如何助力汽車行業(yè)仿真方面提效。
研討會特邀全球汽車安全系統(tǒng)領(lǐng)導者 AutoLiv 的全球技術(shù)專家 Srivathsa Jagalur、Altair高級技術(shù)經(jīng)理張晨以及Altair技術(shù)工程師湯凱利，為參會用戶帶來一場兼具技術(shù)深度與行業(yè)前瞻的網(wǎng)絡(luò)研討會。
AutoLiv：AI+物理模型加速汽車安全系統(tǒng)開發(fā)
AutoLiv 專家在會中介紹到AutoLiv積極應(yīng)用科學機器學習技術(shù)，將物理模型與AI結(jié)合以優(yōu)化產(chǎn)品開發(fā)流程。例如，通過歷史數(shù)據(jù)訓練機器學習模型，加速方向盤結(jié)構(gòu)驗證，縮短設(shè)計周期。AutoLiv專家強調(diào)在產(chǎn)品研發(fā)中，通過數(shù)據(jù)與物理規(guī)律的融合，利用Altair AI工具提升預(yù)測準確性，從而實現(xiàn)從傳統(tǒng)CAE驅(qū)動到AI輔助決策的轉(zhuǎn)型，最終縮短產(chǎn)品上市時間并滿足客戶多樣化需求。
Altair AI仿真融合：從數(shù)據(jù)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(shù)融合，通過Altair數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品RapidMiner，以及Physics AI和自動化流程的應(yīng)用，可以快速預(yù)測新設(shè)計的性能，顯著縮短研發(fā)周期，并詳細講解了包括零部件應(yīng)力預(yù)測、整車氣動分析等實際應(yīng)用案例。他提到Altair 通過不斷發(fā)展創(chuàng)新的AI融合仿真技術(shù)，致力于助力用戶企業(yè)實現(xiàn)從傳統(tǒng)CAE到AI增強決策的轉(zhuǎn)型，應(yīng)對汽車行業(yè)復雜設(shè)計挑戰(zhàn)。
展開 行業(yè)熱點丨助力企業(yè)研發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Altair全新仿真管理平臺解決方案引領(lǐng)創(chuàng)新提效
AI功能
基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可通過配置腳本提取關(guān)鍵元數(shù)據(jù)訓練AI模型或集成 physicsAI 功能實現(xiàn)模型訓練。AI模型可用于快速預(yù)測，應(yīng)用入口與仿真任務(wù)緊密結(jié)合，提升仿真效率。
上下游打通
通過和PDM系統(tǒng)集成，打通設(shè)計端，實現(xiàn)數(shù)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(huán)管理。
和HPC無縫集成，實現(xiàn)仿真工具和硬件資源的無縫調(diào)用和統(tǒng)計監(jiān)控，以及和HPC平臺數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)與歸檔管理。
和項目管理系統(tǒng)集成，實現(xiàn)研發(fā)項目信息的同源。
（四）服務(wù)模式與內(nèi)容
SCS提供 SCS light 和 SCS enterprise 兩種配置。SCS light 面向小規(guī)模團隊，輕量化部署，交付迅速（一個月內(nèi)），預(yù)算可控，專注數(shù)據(jù)和任務(wù)管理；SCS enterprise 面向企業(yè)級，具備全功能模塊，適用于大集團、大事業(yè)部或大部門。
服務(wù)內(nèi)容貫穿企業(yè)規(guī)劃、立項、實施及后續(xù)運維推廣各階段，包括提供公開技術(shù)資料、方案介紹、產(chǎn)品試用、需求調(diào)研、業(yè)務(wù)診斷、針對性解決方案、原廠團隊現(xiàn)場合作（安裝部署、經(jīng)驗導入、方案設(shè)計、定制化開發(fā)、知識轉(zhuǎn)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(yè)務(wù)價值體現(xiàn)
協(xié)助企業(yè)優(yōu)化研發(fā)業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識資產(chǎn)積累重用，提升自動化水平與能力，加速研發(fā)內(nèi)部協(xié)作，支撐仿真研發(fā)管理提效，創(chuàng)新融合AI技術(shù)。
（二）Altair解決方案亮點
基于行業(yè)最佳實踐，積累二十幾年行業(yè)經(jīng)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(wù)，具備AI預(yù)測和 physics AI 集成等功能。
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改變仿真游戲規(guī)則，Altair的AI與HPC技術(shù)創(chuàng)新仿真之路
這意味著我們必須融合數(shù)據(jù)科學和計算科學到一起,我們研發(fā)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(jīng)完成的計算結(jié)果作為訓練模型帶入我們的環(huán)境中，通過簡單幾個按鈕就可以創(chuàng)建AI模型。我們不斷的在推進AI for CAE的技術(shù)，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(shè)計研發(fā)產(chǎn)品，且簡單，易于使用。這也是我們在AI領(lǐng)域處于當前領(lǐng)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(yè)發(fā)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(chǎn)品設(shè)計公司，我們?yōu)榭蛻粼O(shè)計了很多尖端的產(chǎn)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(gòu)建我們的求解器時，我們很快意識到我們有自己的HPC數(shù)據(jù)中心，這樣我們才能實現(xiàn)并行計算解決大型模型計算和迭代優(yōu)化的問題，所以我們收購了HPC軟件PBS。
現(xiàn)在我們看到的是同樣的事情，數(shù)據(jù)也是決策的推動者, 人工智能已經(jīng)變得非常普遍，所以我們也要把AI我們的另一種技術(shù)整合到我們的產(chǎn)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(shù)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(fā)現(xiàn)有些地方的結(jié)果并不正確，這時候你需要去優(yōu)化這個區(qū)域。
同樣的，人工智能技術(shù)剛提供結(jié)果的時候，你也不能就選擇相信其結(jié)果的準確性。你必須繼續(xù)學習，你必須理解AI試圖告訴你什么，把它作為一種技術(shù)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(shù)。
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