動態授權策略優化的案例
船型優化中如何選擇合適的優化策略
Tsearch優化過程體現出收斂性。
3.遺傳算法NSGA-II
采用流行的遺傳算法NSGA-II進行進一步探索。考慮到電腦計算性能和時間成本，遺傳算法設置為如下：種群規模 (population)：12。代數 (Generation)：10。共計120個方案。計算結果如下：
結論：
①. 遺傳算法NSGA-II體現出一定優化效果，但優化效果不如sobol Tsearch算法。
②. 120次仿真計算的優化歷程未體現明顯收斂性。
③. 思考：sobol NSGA-II的方案能否優于單獨的NSGA-II優化或者sobol Tsearch方案？
4.Sobol 遺傳算法NSGA-II
執行50次sobol計算，以更優方案為基礎另執行120次NSGA-II優化。參數設置與前述方案相同。剔除無效設計方案后，結果如下：
結論：
①. 由于NSGA-II算法每一代取值的隨機性，Sobol NSGA-II的優化策略優化效果甚至不如單獨NSGA-II策略。
②. 對于小樣本優化計算（100次左右），遺傳算法NSGA-II并不能發揮其優勢。
③. 綜合考慮優化效果和優化成本，對于小樣本優化計算，更佳優化策略為sobol Tseach的組合優化。
五、天洑軟件自研優化平臺AIPOD
優化平臺AIPOD核心優化算法SilverBullet算法是天洑針對工業設計領域數值模擬計算成本高的痛點而研發，在計算成本有限的情況下（百量級），以盡可能少的計算代價，獲取盡可能高的性能提升。
SilverBullet算法整合了智能采樣技術、耦合優化技術，以及一套核心的參數指標動態協調全局優化和局部探索力度，從而實現在小計算規模下的高效性能優化提升。SilverBullet算法有以下兩大特色：
①.
展開 Isight混合優化策略方法與實踐 附iSIGHT工程優化實例分析下載
混合優化策略的必要性
全局算法具有全局搜索最優的能力，但其缺點是優化效率低；梯度優化算法雖然優化效率高，但其缺點是對于復雜的優化模型往往會陷入局部最優解。為了快速的獲得高精度的全局最優解，我們可以組合兩類優化算法，就可以既發揮全局算法的全局性，同時又兼顧了數值算法的高效性。
DOE抽樣與梯度優化混合策略
首先應用DOE組件在設計空間均勻采樣，捕捉整個設計空間中最有效的設計區域，然后應用參數化模塊在有效設計區域中進行優化設計，最終獲得最佳設計結果。
全局優化和梯度優化組合
首先應用全局優化算法定位目標極值在設計空間中所處的區域，再應用梯度優化算法對該區域進行精確尋優，最終獲得最佳設計結果。
發揮了全局優化算法在整體設計空間遍歷方面的優勢，能夠快速對設計敏感區域定位
僅用全局算法進行粗略定位，避免了全局算法在細節優化方面的低效率問題
發揮了梯度優化算法在局部優化方面的優勢
避免了梯度優化算法在高度非線性或離散設計空間中直接尋優帶來的誤導
基于近似模型更新的全局優化
首先建立局部設計空間的近似模型，并在近似模型上進行優化計算，獲得局部最優的估計值，并通過驗證計算不斷更新近似模型位置繼續優化，最終獲得全局最優解；基于近似模型更新的全局優化策略適用于非線性設計空間以及單次計算耗時較長的問題，而不適用于不連續、非凸或高度約束的設計空間。
基于Pointer-2智能算法的策略
Pointer-2算法只能讓Isight軟件自動選擇最佳優化算法進行組合優化設計。
算法適用于多數線性及非線性設計空間，以及連續與不連續設計空間。同時也適用于解決單次計算耗時較長的問題。
展開 焊點疲勞優化策略
很多車型結構膠都長發幾十米 3～多層焊，一般優先改成雙層焊，如果不允許，那就用燒焊代替其中一層 4～優化網格質量，排除三角形 附兩張圖，簡單說明下。
理想L系列車型NVH優化策略
展開說說，怎么優化NVH
· 動力系統噪聲優化
理想L系列車型搭載全自研增程電動系統，與燃油車或電動車相比，噪聲和振動形式更多樣，給理想汽車NVH團隊提出了不少挑戰。混動行駛，需要在保證發電效率的同時，將增程器的存在感降到最低。
理想L系列車型的1.5T四缸增程器由理想汽車自主研發，NVH團隊為它準備的優化對策多達12項，相比之前的1.2T三缸增程器，它的NVH性能有了大幅提升。
增程器采用獨立的框架式全鋁缸體，具備剛度高、質量輕等優點；內部旋轉機構曲軸采用高剛度低靈敏度設計；正時鏈條放棄了普通滾子鏈，轉而采用齒形靜音鏈條，配合精調開孔減振器，從源頭降低了來自增程器的噪聲和振動；全可變機油泵、靜音高壓系統的策略也得到了優化。
增程器噪聲的優化也離不開整車隔振系統的完美調校，通過對動力總成懸置限位剛度、中冷管路襯套、空調管路襯套等關鍵路徑的優化，使得增程器工作轟鳴噪聲改善近10dB(A)。另外，軟件方面，通過對控制策略的優化，可以使增程器轉速、車速、噪聲三者之間的匹配更合理，噪聲變化更平滑、自然。
放大到具體工況來看，加速時，理想L9的增程器（發動機）轟鳴噪聲領先寶馬X7、奔馳GLS等同級車型5-10dB(A)。從“純電優先”模式切換到“油電混合”模式，理想L系列車型車內噪聲差異≤1dB(A)。一家人可以輕松地聊天，愛人和孩子能夠安心地熟睡，真正實現了無感切換。
展開 
高精地圖構建與SLAM感知優化建圖策略
圖片來源：地平線
詳細的SLAM建圖構建算法概述
SLAM 是一個龐大的理論體系，涉及傳感器處理、貝葉斯濾波、非線性優化、地圖的表示、圖形處理等各方面的相關理論。早期 SLAM 的基本理論是以擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）為代表的濾波方法為主。
如下圖所示表示了一種典型的 SLAM 系統建圖方法，系統主要由前端（front-end）和后端（back-end）兩個部分組成，前端根據傳感器觀測到的環境信息估計車輛的位姿，然后將車輛的位姿信息傳遞給后端進行優化估計，得到具有全局一致性的地圖，最后得到整體的 SLAM 估計。SLAM 的前端算法包括了特征提取和數據關聯兩部分。特征不但可以用來確定機器人的位置，而且可以用來進行閉環檢測，從而構建具有全局一致性的環境地圖。因此特征提取是 SLAM 研究中非常重要的一個環節。
目前在 SLAM 的研究中，前端主要是以濾波的方法獲得車輛位姿的更新信息，后端則大多是基于優化的方法對機器人全局的位姿和地標信息進行優化。
基于視覺感知的SLAM基礎建圖構建
在SLAM算法構建中，前視攝像頭/激光雷達化身“智能采集終端”，眾包生產“動態高精地圖數據”，動態高精地圖的本質是實時交通數據的時空載體，眾包數據是高頻更新的核心。主要通過如下幾個步驟進行實時建圖：
1）實時構建高精度地圖：即基于視覺或激光點云數據建圖，并與云端融合冷啟動從0-1構建全路網高精地圖提升高精地圖“廣度”。
展開 高精地圖構建與SLAM感知優化建圖策略
詳細的SLAM建圖構建算法概述
SLAM 是一個龐大的理論體系，涉及傳感器處理、貝葉斯濾波、非線性優化、地圖的表示、圖形處理等各方面的相關理論。早期 SLAM 的基本理論是以擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）為代表的濾波方法為主。
如下圖所示表示了一種典型的 SLAM 系統建圖方法，系統主要由前端（front-end）和后端（back-end）兩個部分組成，前端根據傳感器觀測到的環境信息估計車輛的位姿，然后將車輛的位姿信息傳遞給后端進行優化估計，得到具有全局一致性的地圖，最后得到整體的 SLAM 估計。SLAM 的前端算法包括了特征提取和數據關聯兩部分。特征不但可以用來確定機器人的位置，而且可以用來進行閉環檢測，從而構建具有全局一致性的環境地圖。因此特征提取是 SLAM 研究中非常重要的一個環節。
目前在 SLAM 的研究中，前端主要是以濾波的方法獲得車輛位姿的更新信息，后端則大多是基于優化的方法對機器人全局的位姿和地標信息進行優化。
基于視覺感知的SLAM基礎建圖構建
在SLAM算法構建中，前視攝像頭/激光雷達化身“智能采集終端”，眾包生產“動態高精地圖數據”，動態高精地圖的本質是實時交通數據的時空載體，眾包數據是高頻更新的核心。主要通過如下幾個步驟進行實時建圖：
1）實時構建高精度地圖：即基于視覺或激光點云數據建圖，并與云端融合冷啟動從0-1構建全路網高精地圖提升高精地圖“廣度”。
展開 管理工具的3大優化策略
是在企業采購大量軟件授權后，常常出現“用不上的許可證”、“授權未有效利用”等情況，導致軟件采購成本大幅上升，資源利用率低下。這不僅浪費了企業預算，還可能影響到企業的軟件合規風險。今天，我就從我的實戰經驗出發，分享三個實用的優化策略，幫助你在2025年有效管理員工使用的軟件許可，杜絕浪費。
問題一：軟件許可未被充分利用
2025年，越來越多的企業采用云端協作和遠程辦公模式，軟件的實際使用場景變得更加復雜。很多企業為了讓員工擁有“隨時可用”的權限，直接購買了超規格的軟件許可，結果員工使用的軟件類型與購買的許可嚴重偏離。例如：購買了一批高級版的Office 365授權，但實際大部分員工只在字處理和郵件處理上使用，高級功能幾乎閑置。
這種現象一方面是因為采購決策缺乏數據支持，另一方面也有對員工使用場景的誤判。而導致的直接后果是：軟件的使用率極低，隱藏的合規風險和資源浪費卻很高。
解決方案一：建立軟件使用數據分析機制
要避免許可證浪費，基礎在于了解員工真實使用情況。2025年，我所在的團隊就在企業內部部署了“軟件使用監控系統”，抓取員工設備上的軟件調用記錄，統計每個員工每月使用哪些軟件、使用頻率、活躍時間段等。這樣的數據不僅幫助我們識別哪些軟件被頻繁使用，也能發現哪些軟件根本沒有被啟用。
最有效的做法是結合**“使用率分析”和“許可證分配分析”**。比如，我們發現某部門員工共用了一臺服務器，但實際只有少數人使用其中的某些軟件，這就提示我們是否需要將這些軟件的許可證分配更加精準。分析，動態調整許可證的分布，確保每一個授權都被充分利用。
網絡上很多專家認為，數據驅動的管理是軟件許可優化的核心，正如《2025年企業軟件許可證優化白皮書》中提到的：“沒有數據，就沒有決策。”
展開 Isight混合優化策略方法與實踐
混合優化策略的必要性
全局算法具有全局搜索最優的能力，但其缺點是優化效率低；梯度優化算法雖然優化效率高，但其缺點是對于復雜的優化模型往往會陷入局部最優解。為了快速的獲得高精度的全局最優解，我們可以組合兩類優化算法，就可以既發揮全局算法的全局性，同時又兼顧了數值算法的高效性。
DOE抽樣與梯度優化混合策略
首先應用DOE組件在設計空間均勻采樣，捕捉整個設計空間中最有效的設計區域，然后應用參數化模塊在有效設計區域中進行優化設計，最終獲得最佳設計結果。
全局優化和梯度優化組合
首先應用全局優化算法定位目標極值在設計空間中所處的區域，再應用梯度優化算法對該區域進行精確尋優，最終獲得最佳設計結果。
發揮了全局優化算法在整體設計空間遍歷方面的優勢，能夠快速對設計敏感區域定位
僅用全局算法進行粗略定位，避免了全局算法在細節優化方面的低效率問題
發揮了梯度優化算法在局部優化方面的優勢
避免了梯度優化算法在高度非線性或離散設計空間中直接尋優帶來的誤導
基于近似模型更新的全局優化
首先建立局部設計空間的近似模型，并在近似模型上進行優化計算，獲得局部最優的估計值，并通過驗證計算不斷更新近似模型位置繼續優化，最終獲得全局最優解；基于近似模型更新的全局優化策略適用于非線性設計空間以及單次計算耗時較長的問題，而不適用于不連續、非凸或高度約束的設計空間。
基于Pointer-2智能算法的策略
Pointer-2算法只能讓Isight軟件自動選擇最佳優化算法進行組合優化設計。
算法適用于多數線性及非線性設計空間，以及連續與不連續設計空間。同時也適用于解決單次計算耗時較長的問題。
展開 某PHEV汽車電機冷卻系統熱管理策略優化
圖6 城市循環工況部件進水水溫
圖7 城市循環工況電子水泵轉速和功率
3.2 電子水泵控制策略優化
將電子水泵控制邏輯改為占空比模式，充電機、電機控制器、電動機進水溫度在不同溫度范圍內，對應電子水泵不同的占空比，即電子水泵不同的轉速.參數如表4所示.
表4 不同部件水溫范圍-電子水泵占空比數值表
電子水泵控制策略優化后，城市循環工況下，各部件進水溫度見圖8（a）-（d）.電子水泵的轉速和功率見圖9（a）-（d）.
由圖8可知，春秋季環境下，城市循環工況電機控制器進水水溫在18～18.5℃之間波動（圖8（a）），電機進水水溫穩定在40℃（圖8（b）），均滿足小于65℃的水溫目標.夏季環境下，城市循環工況電機控制器進水水溫在49～51℃之間波動（圖8（c）），電機進水水溫在54～56℃之間波動（圖8（d）），滿足小于65℃的水溫目標.
由圖9（a）、 （b）可知，春秋季環境，城市循環工況下，電子水泵控制策略優化后，電子水泵轉速在975～3 250 r/min之間跳動.相對于策略優化前，電子水泵轉速頻繁啟動、停止的情況，水泵運行更為穩定，對水泵運行可靠性、噪音都能有所控制.同時、電子水泵輸出功率較優化前有所減小，整個城市循環工況電子水泵總能耗降低為5.78 kJ，相較于策略優化前，降低了54%.
展開 【論文分享】小樣本規模船型優化策略的選擇研究
Tsearch算法屬于梯度型優化算法，以給定的初始值為優化起點，沿求解得到的最優性能提升方向以一定步長移動一次，得到新的初始值，重復上述求解步驟，直到計算收斂或達到最大求解次數。NSGA-Ⅱ算法中NS表示非支配排序，其本質思想是保證多目標優化時，求得的優化結果不會傾向于某個優化目標，影響“自然選擇”；GA表示遺傳算法，是優化求解的基本邏輯，即模擬生物進化規律，優勝劣汰；Ⅱ表示第2代算法。Silverbullet算法整合了智能采樣技術和耦合優化技術，以及一套核心的參數指標動態協調全局優化和局部探索力度，從而實現在小樣本計算規模下優化性能的提升。對于無法精確給定取值范圍的設計變量，Silverbullet算法還提供了獨有的智能邊界探索（bound break）模式，該模式能夠不以額外增加探索次數為代價，智能地突破不當的邊界約束，主動探索被忽略的高效設計空間。
3. 不同優化策略的優化結果數值分析
上述試驗設計方法和優化算法既可以單獨使用，也可以組合成優化策略使用，從Tsearch和NSGA-Ⅱ算法理論來分析，如果給定一個好的初始值，無疑會提高優化效率。因此，將Sobol算法作為優化算法使用的前置采樣算法，在設計空間內均勻地采集一定數量的樣本點，通過樣本點的計算選出阻力性能最優的設計方案作為后續優化的初始方案。以總的優化次數（采樣+優化）為變量，比較不同優化策略在不同優化次數下的最優解和阻力性能提升效果，優化結果對比如表3所示。表中，原始模型的總阻力系數CT為0.003 632，NSGA-Ⅱ算法遺傳代數為10代，每代種群規模為12個。
展開 Gartner報告：軟件許可優化，2025年企業降本核心策略
這些問題揭示了軟件許可優化的緊迫性。
設計思路解析：從戰略到執行的降本邏輯
要解決軟件許可成本問題，首先要明確核心目標：以最小成本獲得最大價值的軟件資源。根據Gartner發布的《2025企業IT支出優化指南》，軟件許可優化需從三個維度切入：許可模式選擇、使用效率評估、合規風險防控。
許可模式選擇是基礎
傳統軟件采購方式（如永久授權+維護費）在2025年已顯疲態。Gartner企業優先考慮基于使用量的靈活許可模式，例如SaaS訂閱或按功能模塊收費。這種模式能夠根據實際需求動態調整支出，避免“買貴買多”的現象。以某制造業企業為例，將ERP系統改為按用戶數訂閱的SaaS模式，既保留了核心功能，又降低了采購成本30%，并提升了系統靈活性。
使用效率評估是關鍵
2025年軟件許可優化的核心是用數據說話。企業需建立軟件資產使用監控體系，利用工具分析許可證的使用率、活躍度和擱置狀態。以某金融行業客戶為例，他們發現某CRM軟件的許可證使用率僅為25%，于是劃分權限、優化部署方式，最終將使用率提升至85%，避免了廢舊許可證的浪費。
合規風險防控是底線
軟件許可合規問題在2025年已成為企業法律風險的主要來源。Gartner指出，超過70%的企業因未及時歸檔和審查許可協議，導致數據泄露或違規處罰。解決方案包括：建立許可證臺賬、定期校驗軟件使用場景與授權條款匹配度、引入第三方合規審計。比如某電商平臺在2025年初全面清理冗余許可證，不僅節省了120萬美元支出，還避免了因侵權風險可能面臨的高額罰款。
組件選擇的關鍵要素：工具與策略的精準匹配
在2025年，軟件許可優化需要結合技術工具和管理策略。根據行業專家的，企業應優先選擇具備智能分析、自動審計和可視化展示能力的軟件資產管理平臺。
展開 
2025軟件許可管理新趨勢：同行都在布局的AI優化新策略！
這話真的點醒了我，作為一個在IT授權管理領域摸爬滾打多年的老兵，我得好好說道說道這個話題了。
文件控制管理（HCM）理念的崛起
文件控制管理，英文縮寫為HCM，但這里真正想說的是管理理念上的自治化，也就是從原先的"我們有什么就給誰用"，進化成"幫助用戶找到最適合需要的工具，并保證合規"。這個變化真的不小。你要是去問問企業中的合規官、IT人員，他們講的和我自己經歷幾乎一致。
我在2025年這個時間點看到，HCM不僅僅是軟件工具的升級，而是一種戰略層面的變革。最難能可貴的是，這不是幾個IT大鱷閉門造車出來的概念，而是全球范圍內的軟件公司、企業用戶正在一起探索的方向。像微軟自家推出的產品就普遍應用了這類概念，讓我想起來的不只是這點管理功能的提升，這背后有著更深遠的理解方式的轉變。
AI優化：從繁瑣到自動化的跨越
說到軟件許可管理中最讓人頭疼的問題，我想大家第一個想到的是“哪家用什么軟件都不清楚，能不能一直合規”。以前就這么個問題，還要靠人工去授權管理，簡直是巨大的痛點。2025年AI來了，很多人工智能工具已經開始介入日常審核、授權記錄的匹配分析了。
舉個例子，目前全球超過80%的中大型公司中，采用了自動識別用戶功能使用習慣的機制，這些技術識別的好像不像是個人能力，而是AI自動學習的結果。不需要手動手做，它能自動分析用戶的操作日志，判斷他的使用行為與軟件許可等級的匹配程度，比人工寫規則判決系統準確率提升30-50%都不止。說實話，這讓我意識到AI在軟件管理上絕對是大有可為，不是天方夜譚。
動態授權系統的深度發揮
現在多數公司不只是用靜態的授權模型了，而是采用根據用戶角色自動分級分類策略的管理系統，開發過程中能動態識別變更，然后自動推薦升級或重新授權，這跟以前要手動一頁一頁去核對比起來簡直天壤之別。
展開 視頻 I 如何優化熱管理策略，提高電動汽車座艙舒適性
為乘員提供更好的電動汽車座艙舒適性體驗
電動汽車 (EV) 能量管理優化是減少里程焦慮的關鍵。在極端溫度條件下，座艙熱舒適性管理是最大的能耗因素之一。這是否意味著必須為了自動駕駛而犧牲乘員舒適性？工程師要想平衡這一重大挑戰，有哪些選項可供選擇？從早期階段到校準階段，如何預測乘員熱舒適性并盡可能降低其對整體能量流的影響？
電動汽車座艙熱管理策略中缺失的一環
可采用兩種建模策略預測熱系統性能。系統仿真可確定系統架構規模并在集成階段評估設計。相較之下，計算流體力學 (CFD) 仿真可提供十分詳細的組件級別的分析。在孤立的方法中，以上任一種仿真都可用于評估系統不同水平的保真度。但是，同時采用這兩種仿真可幫助加速和進一步保護設計流程。
要想填補可將這兩者完美結合的缺失環節，敬請觀看這場由弗雷德·羅斯 (Fred Ross) 和托馬斯·德斯巴拉茨 (Thomas Desbarat) 主講的網絡研討會。您將了解如何通過在結構化和直觀的工作流程中采用連續 1D – CFD 方法進行仿真來優化電動汽車座艙熱管理策略。
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講師介紹
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Frederick Ross
Simcenter 流體和熱領域汽車業務開發經理, Siemens Digital Industries Software
弗雷德里克 (Frederick) 于 1989 年加入 CD-Adapco，該公司隨后于 2016 年被西門子收購，他擁有豐富的經驗，主要致力于與客戶合作開發各種應用，例如車輛熱保護、空氣動力學以及乘員熱舒適性。
展開 正面前部工況下縱梁變形優化策略 ￥10
電機電控、發動機等動力總成多安置在前艙，與縱梁相互連接的副車架或和動總勢必影響縱梁的變形，導致的結果是縱梁對前碰載荷的緩沖作用較弱，會導致乘員艙較大侵入，現提供一種方法解決以上問題；
信創產業崛起，國產軟件許可證優化策略全解析
五、優化策略三：數據分析，合理分配
在多部門使用同一款軟件的情況下，如何合理分配軟件許可，確保各部門都能滿足工作需求，是一個重要的管理課題。企業應通過數據分析，深入了解各部門的軟件使用情況，包括使用時長、使用頻率、功能需求等。基于這些數據，企業可以合理分配軟件許可，并根據各部門的實際使用情況，動態調整許可數量。
例如，某企業通過數據分析發現，研發部門在工作日的上午和下午是軟件使用的高峰期，而市場部門的使用高峰則集中在下午。企業根據這些數據，合理調整了軟件許可的分配方案，確保每個部門在需要時都能獲取足夠的許可。同時，企業還根據各部門的使用時長，合理分攤了軟件采購費用，避免了因費用分攤不合理而引發的內部矛盾。
此外，企業還可以通過數據分析，優化員工的軟件使用時間。例如，通過提供實時數據接口，企業可以引導員工在軟件使用低峰時段進行工作，從而提高軟件的整體使用效率，減少因許可不足導致的等待時間。
六、優化策略四：統一采購，協同合作
在信創產業快速發展的背景下，國產軟件的采購模式也需要與時俱進。企業應打破傳統的多部門獨立采購模式，轉向統一采購。統一采購不僅可以降低采購成本，還能確保軟件版本的一致性，提高協同工作的效率。
例如，某企業通過統一采購，將原本分散在多個部門的軟件采購需求集中起來，與供應商進行統一談判，最終獲得了更優惠的采購價格，節省了20%的采購成本。同時，企業通過統一采購，確保了各部門使用的軟件版本一致，避免了因版本不一致導致的兼容性問題，提高了企業的運營效率。
在統一采購的基礎上，企業還應建立協同合作機制。通過分析各部門的軟件使用情況，企業可以合理安排軟件許可的使用時間，確保各部門在需要時都能獲取足夠的許可。這種協同合作的模式，不僅提高了軟件資源的利用效率，還促進了企業內部的溝通與協作。
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