數字驗證
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
數字驗證的視頻教程
網絡研討會丨多物理場系統的數字孿生：如何驗證和優化整體產品的性能
網絡研討會丨多物理場系統的數字孿生：如何驗證和優化整體產品的性能 1.優化系統級性能； 2.聯合仿真模型，受益于可切換的、目的驅動的建模保真度（3D+1D+0D）； 3.結合多個領域，創建集成的系統級表示法。
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通過Ansys VRXPERIENCE實現智能座艙的HMI虛擬驗證
通過VRX-HMI完成純數字化驗證，減少物理樣機的使用以及進行快速迭代。 講師簡介： 王強，Ansys SBU光學應用工程師，2010年開始從事光學成像設計工作，2013年進入OPTIS作為SPEOS軟件光學應用工程師，2019年OPTIS加入Ansys大家庭后，開始負責VRX-HMI/PQ/MRO產品技術工作。
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ANSYS數字孿生解決方案—— Digital Twin以及聯合仿真在數字樣機建設中的應用
目前，各大公司與研究機構都基于自身技術特點開發出了自己的數字孿生解決方案，并涌現出大量數字孿生概念驗證項目。 ANSYS公司作為商業仿真軟件領域的領軍者，開發出了基于仿真的數字孿生解決方案。基于該方案的各類概念驗證項目，均顯示出了極大的商業價值與技術潛力，成為最高級數據分析手段之一。對數字孿生技術的應用，可為重資產運營企業帶來巨大的經濟效益，使其在第四次工業革命的大潮中站穩腳跟。
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數字驗證的實例教程
Accu-ROM與數字孿生技術結合使用，可在半導體器件集成到系統中時加速熱和EMI特性的仿真與驗證。
這項嵌入在Twin Builder中的新技術消除了不必要的計算，將仿真時間縮短近90%，并將驗證速度加快6倍。
共同努力：仿真和數字孿生
東芝擁有一系列對汽車電氣化至關重要的半導體產品，重點集中在汽車逆變器、電池管理系統和電機驅動部分。這些產品的應用包括電動轉向（EPS）、電動水泵和電動空調風扇。
東芝的眾多汽車產品和應用一覽
過去，東芝工程師將半導體元件和基板模型作為獨立單元進行驗證，但當這些組件安裝在實際系統中時，驗證工作就變得更具挑戰性。他們希望減輕這一負擔，并為客戶提供整個系統的參考模型，包括基板和散熱器，而不僅僅是獨立單元的半導體器件模型。
該團隊認為，MBD技術不僅可以為此類設計難題提供解決方案，同時還可以在制作原型之前加速驗證流程。為了開發Accu-ROM仿真技術，東芝選擇了Twin Builder，這是一種開放式解決方案，有助于工程師利用混合分析創建基于仿真的數字孿生，混合分析是一套將物理和數據相結合的機器學習（ML）工具。
特別是，降階模型（ROM）功能使該團隊能夠根據其他Ansys工具求解的結果生成尺寸縮小的模型。此外，將這些模型輕松連接到Twin Builder的功能是實現系統級仿真的重要部分。
展開 此高層摘要展示驗證管理數字線程。本摘要展示了集成式驗證與認證對于加快航空航天及國防行業產品交付的價值所在。閱讀本摘要，了解如何按計劃、按預算驗證產品，消除驗證和認證活動中的孤島。
飛機認證
構建數字化驗證和認證數字孿生有助于企業采用綜合飛機認證方法。與一般性產品執行活動整體關聯的驗證管理可以幫助掃除創新道路上的障礙。
驗證管理數字線程以完整的可追溯性以及與認證機構更緊密的關系來轉變飛機認證。這種數字化轉型對于在復雜行業保持競爭優勢以及克服以下障礙必不可少：
監管不斷加碼，文檔混用
驗證和認證活動中存在的信息孤島造成返工和效率低下
可追溯性欠佳，合作受阻
驗證和認證數字孿生
企業中的設計、測試和認證流程通常由不同團隊完成，每個團隊的可交付成果各不相同。使用驗證管理數字線程可將這些流程與數字孿生技術有機結合。了解如何利用此技術加快新品交付，同時達到甚至超出客戶對性能、安全性和可靠性的期望。
驗證管理解決方案
我們的驗證管理解決方案可確保所有單獨驗證計劃、物品、夾具、儀器、測試和模擬結果之間的完全可追溯性。無論是 OEM、供應商還是初創企業，都可以通過提供單一集成環境來擴大規模并加快認證。這樣可確保所有產品驗證活動均由需求推動，并按正確順序執行。
請閱讀高層摘要，了解詳情。
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-END-
展開 隨著工業4.0的深入推進與新能源、智能制造等產業的快速發展，電機試驗平臺正迎來數字化、智能化、綠色化的轉型升級，其護航能力也在不斷提升。模塊化與標準化成為設計主流，平臺可像“搭積木”一樣靈活組合，適配不同類型、不同規格電機的測試需求，大幅降低企業設備改造成本。高度自動化與智能化的升級，實現了測試流程的全程無人干預，從工況設定、數據采集到報告生成，效率較傳統設備提升30%以上，同時實現測試數據的全流程可追溯。
綠色化發展趨勢則讓試驗平臺更具可持續性，通過四象限變頻技術實現能量回饋，將測試過程中產生的電能有效回收并返回電網，節能效率可達65%以上，既降低了運營成本，也為“雙碳”目標的實現提供了支撐。此外，仿真與“硬件在環”技術的應用，讓工程師可在虛擬環境中模擬電機限工況與故障狀態，在物理樣機制造前完成控制策略驗證，大幅縮短研發周期、降低研發風險。未來，隨著數字孿生、人工智能、量子傳感器等技術的融入，電機試驗平臺將實現自主自校準、智能異常檢測，進一步模糊物理測試與數字驗證的界限，成為電機全生命周期管理的核心支撐。
展開 改進后
圖7 獲得良好的均勻性
用例3：優化
為了驗證可能的設計變化，先鋒電子公司利用了SPEOS優化工具。
減少多重設計創造：
自2006年以來，先鋒電子公司一直通過使用SPEOS進行數字驗證并促進設計師分析來提高設計效率。該公司一直致力于通過自動化和標準化來減少工作量，在整個開發過程中，從概念設計的簡單分析到詳細設計階段亮度的絕對值的計算，都要用到SPEOS。
在EDA領域的眾多細分方向中，驗證伴隨著芯片設計的全過程，驗證工具的開發存在較高的技術壁壘和準入門檻，目前已經成為研發工具成本占比最高的一塊，因此驗證領域的突破對中國芯片產業發展至關重要。其次，后摩爾時代，隨著Chiplet逐漸成為芯片設計業的主流技術趨勢之一，這也帶來了先進封裝設計中所存在的高集成度、高匹配性等復雜問題，需要通過EDA工具來有效解決。
數字驗證是芯華章專注的領域。為實現下一代EDA 2.0目標，公司提出了“開放和標準化、自動化和智能化，平臺化和服務化”三大關鍵路徑，并于去年7月成立了芯華章研究院，希望通過EDA工具和方法學的全面進階，讓系統工程師和軟件工程師都參與到芯片設計中來，解決設計難、人才少、設計周期長、設計成本高企的問題，用智能化的工具和服務化的平臺來縮短從芯片需求到系統應用創新的周期，降低復雜芯片的設計和驗證難度，賦能電子系統創新。
謝仲輝表示，當前復雜的系統級芯片和高投入的先進工藝，使得IC設計產業對驗證的要求越來越高。同時，為了將產品盡快推向市場，研發團隊一方面追求芯片驗證的完整性和驗證效率，另一方面又在不斷壓縮本以應對壓力巨大的應用創新周期。
然而，在開發周期所有階段——包括架構、模塊設計、綜合、系統集成、軟件開發、物理設計階段，都在不斷引入錯誤。在芯片研發中工作量占據過半的驗證環節，已成為亟待突破的效率瓶頸。
其實產業所面臨的挑戰，就是很多傳統工具、架構體系越來越無法高效滿足用戶需求了。故這也是對國際大廠超越的契機。國際大廠的優勢在于長期積累的產品、人才等競爭優勢，但也有因此而帶來的技術包袱，更大的創新轉型牽絆和動力不足等問題。
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</figure><p><br></p><h1>三、總結</h1><p>自動駕駛仿真的核心目標，是將各類車輛模型轉化為可計算、可交互、可驗證的數字資產
通過整合智能化的數字、模擬與驗證流程，先進的 3D Multi-Die 設計能力，以及光?電協同設計能力，新思科技正在幫助開發者提升多物理場分析結果的質量，并加速從芯片到系統的開發周期，以應對日益復雜的 AI 與高性能計算設計需求。
臺積公司先進的制程與封裝技術，正在為 AI 與自動化系統在性能、帶寬和能效方面開辟全新空間。
組件
推薦規格
選型邏輯
CPU
雙路 Intel Xeon Platinum 8592+（64核×2）或 雙路 AMD EPYC 9655（96核×2）
千萬級自由度細網格 GCI、高維 PCE 展開、數字孿生實時驗證
未來，隨著數字孿生、人工智能、量子傳感器等技術的融入，電機試驗平臺將實現自主自校準、智能異常檢測，進一步模糊物理測試與數字驗證的界限，成為電機全生命周期管理的核心支撐。
這項工作為新思科技持續支持未來“阿爾忒彌斯”任務提供了有力支撐，其中包括與Bentley Systems旗下的Cesium以及位于克利夫蘭的NASA格倫研究中心開展合作，利用數字孿生技術驗證月球表面蜂窩通信系統的性能。
對手寫數字識別的驗證準確率達96.7%，手勢識別達94.2%。[30] 該技術當前TRL約為4-5。
4.2 神經形態混合傳感器
2026年3月，一篇發表于《Nature Communications》的研究介紹了一種神經形態電子-光時空混合圖像傳感器，旨在解決機器視覺系統中存儲、傳輸和處理海量數據的能效挑戰。
對于混合信號和系統級設計，實數模型（RNM）仿真可在以數字驗證為中心的流程中快速、可擴展地抽象模擬行為，從而加速軟件啟動。對于攸關安全與高可靠性的設計，全新的故障仿真功能支持在 RTL 仿真、仿真加速與原型驗證中實現可擴展的故障注入與分析。
驗證我們下一代 AMD MI450 加速器——具備大規模 AI 規模、復雜子系統以及復雜軟件棧——需要可擴展且多功能的驗證平臺。
時間：4月 3日（星期五），14:00–15:00
地點：線上直播
講師簡介：
史迎輝 | 新思科技應用工程師
負責數字電路驗證系列產品的支持，在DDR VIP，低功耗動態驗證，生成式AI代碼生成等方向具有豐富經驗。
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一個場景如果只能被觀看，而不能發生接觸、碰撞、形變和響應，那么它依然更接近靜態資產，而不是可用于驗證的數字環境。因此，3DGS 是否能夠進入物理交互層，是其能否真正走向仿真的關鍵一步。
CVPR 2024 的PhysGaussian 提供了一個具有代表性的方向[1]。
時間：3月 20日（星期五），14:00–15:00
地點：線上直播
講師簡介：
羅木江 | 新思科技首席應用工程師
負責數字電路驗證系列產品的支持，在RTL Signoff靜態驗證領域以及跨技術域驗證方法學具有豐富的經驗。
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