智能體建模的案例
面向數字孿生戰場的智能體建模框架構建
與對抗性弱和邊界明確的工業應用環境不同，軍事作戰場景具有強對抗性與高度不確定性，邊界條件不清晰，采用傳統的規則式建模方法無法覆蓋所有可能情況，因此需采用智能化方法構建具備自主決策能力的行為模型，從而在規則無法覆蓋時，通過基于態勢的自主研判與自主決策，逼真模擬實戰中的作戰決策。
智能博弈技術以強化學習為主要技術途徑，通過構建虛擬對抗環境以及博弈智能體模型，進而在對抗環境中通過智能體產生的反饋信息來進行模型的自主決策能力的學習優化。近年來，智能博弈技術發展迅猛，在星級爭霸2和Dota 2等實時策略對抗游戲中戰勝人類職業選手，并且在軍事領域的單機空戰虛擬對抗中戰勝了人類飛行員。因此，利用智能博弈技術解決軍事自主決策問題是可行的。
智能博弈技術以強化學習為主要技術途徑，先構建虛擬對抗環境，再對博弈智能體模型進行構建，進而在對抗環境中通過智能體產生的環境反饋信息來進行模型的學習優化。
本文聚焦數字孿生戰場中的實體行為智能決策模型構建問題，提出了面向強化學習的智能體建模框架。首先，介紹了數字孿生戰場的概念及其發展現狀；然后，分析了基于智能博弈的行為決策技術的發展及其在數字孿生戰場中應用面臨的問題；接著，提出了智能體建模框架；最后，對智能博弈技術在數字孿生戰場中的應用前景進行了展望。
展開 面向MBSE的一體化智能建模與仿真語言：X語言
基于
DEVS
，借助其仿真框架對于多領域模型的統一能力，將連續模型、智能體模型的仿真統一到離散事件仿真框架下。通過搭建解釋器，實現將模型解釋為可直接由底層仿真框架進行仿真的可執行代碼。
X
語言既支持圖形化設計，同時也提供全套文本。我們對
SysML
的圖進行了文本化描述，再參考
modelica
，
DEVS
等典型建模語言、軟件的架構以及風格，構建了
X
語言的連續和離散模型建模文本，在此基礎上，通過增添對于智能體模型和神經網絡模型的描述，實現了語言對復雜智能模型的描述能力擴充。
XDEVS
建模理論以及
X
語言規范是兩大核心。
2.1 XDEVS
建模理論
XDEVS
是基于
DEVS
建立的連續離散混合系統建模規范，能夠支撐通用的三種連續離散混合模型的建模和仿真。分別為：以連續為主的混合模型，以離散為主的混合模型和第一類第二類混合模型不斷交互的混合模型；
XDEVS
規范由
couple
、
atomic
、
state
三個層級構成。通過定義連續狀態的概念，在組件層級定義了
state
和
continuous state
兩種類型，分別提供對離散狀態和連續狀態的建模。以此為基礎，遞歸向上到
atomic
和
couple
模型，實現對三種類型的混合模型的建模和仿真。
展開 智能體人工智能大師課：構建實戰型人工智能智能體
智能體人工智能大師課：構建實戰型人工智能智能體 課程基本信息 發布年份：2026年 課程時長：2小時 課程大小：1.6GB 語言：英語 格式：MP4（視頻：h264，1920x1080；音頻：AAC，44.1千赫，雙聲道） 學習收獲 1. 清晰理解智能體人工智能的
結構化知識庫+研發智能體｜開啟智能研發時代
戴西NexAI面向工業研發領域建立了體系化的人工智能技術架構——底層多模態的數據整合，基于知識圖譜建立數據邏輯關聯關系，打通企業數據的底層連接，再通過多智能體協同，把AI能力嵌入設計、仿真、研發、生產管理的每一個具體環節，面向工業研發場景提供一套健全的智能體工作環境。
當然了，能否實現“10倍提效”，取決于企業自身的數據治理水平。但方向是清晰的：未來的研發工程師，將更多地扮演“AI團隊指揮官”的角色。誰先在自己的業務流程中部署這樣的智能體，誰就能在下一階段的競爭中占據有利位置。
*圖中描述是基于產品功能的典型場景，實際操作以工程師實際習慣和需求為準，該文章發布于2026年4月24日。
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展開 
Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
“
這次更新能幫助企業從“孤立分析”的傳統模式轉向全面互聯的智能體系。通過 AI、數據治理與實時決策能力深度整合，Altair 讓企業內部的每個團隊，無論是業務分析師還是數據科學家，都能以更快的速度、更充足的信心將數據資源轉化為實際行動。
—— Altair 首席技術官 & 西門子數字工業軟件仿真業務負責人
Sam Mahalingam
”
推動企業全域互聯智能
Altair? AI Cloud 為規模化多智能體系統提供了安全基礎。借助全新推出的 Agent Studio，用戶可在統一環境中構建并編排智能體工作流，同時整合大語言模型、機器學習與企業數據。增強型多智能體協作功能支持智能體協同推理、數據檢索與任務自動化。依托這些功能，傳統數據流程將轉變為動態、自主的生態系統，讓企業級 AI 的使用門檻大幅降低，實現普及化應用。
Altair? Graph Studio? 以語義數據智能與智能體系統治理能力為核心，成為 Altair 生態系統的核心支柱。通過集成模型上下文協議 (MCP)，智能體可直接與 Graph Studio 交互，完成查詢、推理與決策；同時，內置的 LLM 驅動輔助工具簡化了元數據管理與本體構建流程。此次版本更新還引入了“基于屬性的精細訪問控制”與“策略驅動型治理”功能，進一步提升隱私保護、合規性與生命周期管理水平，確保數據不僅能實現互聯互通，還能得到有效管控與合規使用。
展開 新聞速遞丨Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
“
這次更新能幫助企業從“孤立分析”的傳統模式轉向全面互聯的智能體系。通過 AI、數據治理與實時決策能力深度整合，Altair 讓企業內部的每個團隊，無論是業務分析師還是數據科學家，都能以更快的速度、更充足的信心將數據資源轉化為實際行動。
—— Altair 首席技術官 & 西門子數字工業軟件仿真業務負責人
Sam Mahalingam
”
推動企業全域互聯智能
Altair? AI Cloud 為規模化多智能體系統提供了安全基礎。借助全新推出的 Agent Studio，用戶可在統一環境中構建并編排智能體工作流，同時整合大語言模型、機器學習與企業數據。增強型多智能體協作功能支持智能體協同推理、數據檢索與任務自動化。依托這些功能，傳統數據流程將轉變為動態、自主的生態系統，讓企業級 AI 的使用門檻大幅降低，實現普及化應用。
Altair? Graph Studio? 以語義數據智能與智能體系統治理能力為核心，成為 Altair 生態系統的核心支柱。通過集成模型上下文協議 (MCP)，智能體可直接與 Graph Studio 交互，完成查詢、推理與決策；同時，內置的 LLM 驅動輔助工具簡化了元數據管理與本體構建流程。此次版本更新還引入了“基于屬性的精細訪問控制”與“策略驅動型治理”功能，進一步提升隱私保護、合規性與生命周期管理水平，確保數據不僅能實現互聯互通，還能得到有效管控與合規使用。
展開 科普 | CAE仿真智能體，工程師的Seedance來了
以前做視頻，你需要掌握三維建模、運鏡控制、后期調色、剪輯配樂……復雜到它甚至成為了一個大學專業，需要一個人用幾年時間學習。
現在，你只需要一段文字、一張照片，AI能接管后續所有流程，想法創意直接變成了視頻產出。
既然制作視頻有嘴就行，那么 CAE 仿真可不可以？
可以的兄弟。
天洑開發的CAE仿真智能體已正式上線，訪問天洑官網，下載智能熱流體仿真軟件AICFD即可體驗！
人類的本質就是復讀機。我們讀書十幾年，實際就是復讀前人的成果。我們日復一日工作，大部分時候也是重復前人的工作流程。
但人工智能的出現，這一點有望改變，人們將最大程度從流程性、經驗性的工作中解脫。這也正是我們開發 “CAE 仿真智能體” 的初衷。
比如仿真中的幾何導入-網格劃分-模型設置-求解-結果處理，就是典型的流程性工作，很枯燥。
比如CFD中的湍流模型選擇，就是典型的經驗性工作，很費神。
再比如，網格劃分時的y+和邊界層高度選擇，也是典型的經驗性和流程性工作，很費腦。
未來，工程師的核心價值應體現在“定義問題”和“判斷”，而不是熟悉軟件操作、檢索行業標準、學習歷史案例。
有了仿真智能體，工程師只需描述仿真需求，比如”計算物體在空氣運動的壓力分布，速度50m/s“。之后，智能體即可完成所有流程性和經驗性工作，工程師大部分情況下只需點擊“同意”。
未來，天洑還將上線更多工程領域智能體，比如結構仿真智能體。
結構工程師只需說“幫我分析這個鋁合金支架在 500N 垂直壓力下的形變情況，看哪里最容易斷。”
之后不再需要翻菜單，也不再需要記參數，智能體能自動識別 CAD 模型特征，自動劃分網格，自動賦予材料及求解配置。
計算結束，智能體還能幫你解釋仿真結果。
展開 “公差智能體”離我們還有多遠？
而AI智能體（AI Agent）的出現，有望推動這一領域加速變革，為幾何尺寸與公差的應用與分析帶來全新可能。
公差智能體的潛力與挑戰
公差智能體的出現，為公差分析帶來了新的想象空間。
我們認為，公差智能體將有望在制造環節中承擔更復雜的計算與決策任務——在短時間內迭代成百上千種裝配方案，找出最優結果，并生成相應的幾何尺寸與公差規范及優化建議。未來，它甚至可能貫穿產品開發全過程，從設計到制造形成閉環，讓公差分析不再只是后置步驟，而是實時嵌入到工程工作流中。
不過，要實現這種“全能公差智能體”，行業仍需跨過幾道關卡：算法質量和算力是首要問題，更棘手的是在信息不完整的設計早期，AI如何給出穩健、可靠的建議。此外，AI的“幻覺”（一本正經的胡說八道）問題在高精度工程任務中風險更高，必須通過算法優化和數據約束來降低。
誠智鵬的探索與落地
在這一探索過程中，誠智鵬科技始終堅持從客戶的真實場景出發，推動AI技術的落地與演進。
目前，我們已經在多個關鍵環節實現了實用化成果，如AI智能標注：可以結合公差庫和標注方案，快速完成重點公差的智能設計；再比如AI智能裝配：利用深度學習技術，實現跨行業產品的高精度虛擬裝配，大幅降低公差仿真的門檻和難度。
這些能力不僅提升了效率，更為打造公差智能體打下了技術基礎。我們的AI技術體系也正在持續進化——基于性能目標的AI自動虛擬裝配，模擬真實裝配過程；基于KAG（融合行業知識、算法邏輯與幾何特征的技術體系）的智能裝配約束生成與PMI智能生成，實現設計與工藝數據的自動貫通等。
未來的公差智能體藍圖
對于“公差智能體離我們還有多遠”這個問題，答案并不在一個確切的時間表，而在于我們是否能一步步消除了阻礙它的障礙。
展開 OpenClaw快速入門：搭建你的第一個自主智能體
OpenClaw快速入門：搭建你的第一個自主智能體 掌握在本地（Docker）或Azure小型Linux虛擬機部署OpenClaw的方法 配置穩定的身份與內存機制，讓智能體行為保持一致性 對接兩款工具：搜索工具及僅草稿消息類的安全辦公工具 搭建可落地的自動化流程：每日簡報與任務隊
AI for CAE：仿真智能體開啟“普惠仿真”新時代
這一創新模式與云道智造所倡導的"普惠仿真"的理念高度契合，即通過智能化手段，讓仿真技術突破長期以來的專業壁壘，使更廣泛的用戶群體能夠輕松使用先進的仿真工具，推動仿真技術的大眾化進程。
目前，仿真智能體已經具備了初步功能。下面就讓我們一起來看下吧~！↓↓↓
用戶輸入：“我想要完成一次芯片散熱仿真”，AI助手便會自動根據知識庫，智能生成案例，運行建模、網格離散、方程求解與后處理的全部流程，并輸出結果↓↓↓
如果用戶對輸出的結果不滿意，只需輸入想要調整的幾何結構，例如“將散熱片的高度增加為五倍”，軟件便會自動完成案例修正，并輸出新的結果↓↓↓
以下案例展示了用戶通過自然語言輸入精確的仿真需求，智能體能夠直接根據描述生成完全符合用戶需求的仿真案例。可以說，用戶與軟件的交互過程簡化為與智能助手的對話過程↓↓↓
未來，仿真智能體還將引入優化設計功能，用戶只需要告訴智能體需要實現的參數指標，智能體就能自動、循環完成“生成式設計-自動仿真驗證-迭代優化”過程，最終輸出滿足用戶需求的結果。仿真技術將不再是專家的專屬工具，而應成為每個創新者都能輕松使用的高效生產力工具。
可在本文下方評論留言，或登陸Simapps網站（http://www.simapps.com/v2/tool/electronic-cooling），聯系客服優先下載試用仿真智能體。
更多創新分享，敬請期待4月18日在深圳舉辦的2025云道智造用戶生態大會暨新產品發布會：2025云道智造用戶生態大會暨新產品發布會 - Simapps Store - 工業仿真APP商店
展開 商業辦公、酒店、公寓等綜合體項目智能化系統規劃方案
前言
我們讀者咨詢商業綜合體規劃設計方案，商業綜合體一般包含商業、辦公、公寓等等，這種類型的方案一般都差不多，具備幾個方案素材就可以了，今天分享一套商業綜合體解決方案，僅供參考學習。
直播預告 | SimManager仿真平臺多體學科和智能化應用方案
面對海量仿真數據與知識積累帶來的管理和應用挑戰，高效管理仿真數據與流程、并借助機器學習與大語言模型技術實現智能化驅動，已成為提升仿真業務數據重用與效率的關鍵方向。
融合大語言模型和機器學習的SimManager平臺
海克斯康的仿真流程與數據管理平臺SimManager，可根據客戶需求進行配置與開發，涵蓋仿真數據管理、流程管理、知識管理、權限管理及外部集成等模塊。該平臺不僅在多體學科領域提供獨特的仿真數據管理方案，更在智能化研發方面支持機器學習與大語言模型的集成應用，助力企業實現技術變革。
本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件仿真平臺高級技術經理宿新東，在直播間中講師將深入講解SimManager的平臺整體架構、在多體學科的應用方案，以及結合機器學習和大語言模型技術的智能化應用方案等。敬請關注！
6月26日 14:00
▲ 掃碼參與報名
立即預定
直播內容聚焦
SimManager仿真流程和數據管理平臺如何解決以下5大問題:
? 如果利用仿真數據管理進行數據規范化、提升效率?
? 如何解決多體學科數據更新帶來的版本管理問題?
? 如何高效實現多體學科不同用戶協同工作?
? 如何實現利用仿真平臺進行機器學習?
? 如何借助大語言模型，在仿真平臺實現仿真知識的重用?
宿新東
海克斯康工業軟件仿真平臺高級技術經理
在CAE/SDM領域擁有超過18年經驗，長期工作在各仿真數據管理平臺（SDM）建設項目，特別是汽車行業仿真數據管理平臺建設領域。
展開 RecurDyn建模常見問題：體（Body）
答案：Merge在‘Assembly Mode’下運行并保留各個幾何體的屬性，可以對各個幾何體參數進行調整。
Unite在‘Body Edit Mode’下運行，將幾個幾何體合并為一個幾何體，并且無法對單個幾何體進行修改參數
Fixed joint是將兩個幾何體用約束相連，個體之間互不影響
在仿真時如果大量使用Fixed joint會導致仿真時間變長，可以選擇Merge或者Unite工具
參考：在RecurDyn中，Home選項卡中的Merge功能和Body Edit Mode中的Unite功能，都是從用戶建模的角度，基本的將幾何體組合成一個幾何體的功能。
在實際執行分析時，使用Merge功能和使用Unite功能，由此組合引起的反作用力，接觸力，應力等結果是相同的。
Merge功能和Unite功能之間的區別如下。
Merge在‘Assembly Mode’下運行并保留各個幾何體的屬性。
展開 教程 | 智能機器人建模全流程
(注意;使用一點收斂時應該注意一個端點位置的控制點的連續性的情況.
5.接下來就是對機身和頭部的銜接處進形銜接操作,使用銜接曲面
命令進行銜接,觀察實物圖,這里是有一個分離的趨勢,所以可以不用做的非常順,一點點的凸起后期使用倒圓角命令可以消除.
6.智能機器人顯示部分是一個圓形,而我們曲面建模不是圓形的,所以我們需要建立一個圓形
使用銜接曲面進行約束邊緣造型,讓他變成一個圓形即可,(注意;這里邊緣使用銜接曲面命令切記不是被分割后的邊緣,一定要是原生邊緣才可以.)
7.接下來進行輪胎部分的建模建模,根據front視圖繪制一個大小合適的圓形
移動復制出一個,兩者之間繪制一段直線調節增加控制點,調節出一個圓弧一樣的趨勢,然后使用雙軌掃掠進行曲面建模,(注意;這里沒有使用圓柱倒圓角來達成造型建立,這樣后期就沒有辦法細化.)
8.接下來就是對于輪胎和機身之間的一個連接處理,使用直線切出多余部分的機身,再將輪胎部分炸開,這樣兩者之間使用混接曲面
命令建立連接曲面,混接時如果發現邊緣大小不是一樣的,可以使用邊緣分割變成一段一段的進行混接曲面操作(注意;這里使用混接曲面做出連接處,機身切出需要很大的一個空間去進行混接,所以直線切個可以多切一些也沒有關系.)
9.這樣機身與輪胎的混接連接趨勢就做出來了,接下來是對細節方面的刻畫,選擇頭部曲面隱藏
多余的曲面,組合使用加蓋命令進行封面操作 ,然后使用偏移曲面對曲面進行加厚處理 ,然后對于尖角處使用倒圓角命令圓潤化處理即可
展開 數據分析與AI丨PLC 開發效率革命：AI 多智能體加速 ST 語言開發
</li></ul><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>AI 多智能體方案：全流程自動化</strong></p><p><br></p><p>為破解困境，我們在 Altair AI Studio 中構建了一個多智能體開發流程，把 ST 開發拆解成 5 個階段：</p><p><br></p><ol><li>問題輸入：工藝工程師用自然語言描述需求；</li><li>Prompt 解析：需求被結構化成變量、邏輯條件和約束；</li><li>LLM 生成代碼：大模型（如 Qwen、DeepSeek）自動輸出符合 IEC 61131-3 標準的 ST 程序；</li><li>LLM 驗證代碼：這是關鍵環節！驗證代理對生成的 ST 代碼做雙重檢查：</li></ol><ul><li>語法驗證：變量是否定義、邏輯是否完整；</li><li>規范驗證：是否符合 IEC 61131-3 標準、變量命名是否清晰；</li><li>邏輯驗證：對常見場景（急停、延時）進行虛擬測試。（為什么要有這一步？因為 ST 是“硬件直連語言”，語法/邏輯錯誤可能直接導致生產停機。驗證環節能在上線前捕捉風險，把返工成本降到最低。）
展開 