AI輔助設(shè)計(jì)
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-04
AI輔助設(shè)計(jì)的視頻教程
智能輔助HUD系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真評(píng)估
適用人群：汽車(chē)主機(jī)廠(chǎng)和零部件供應(yīng)商，光學(xué)工程師，設(shè)計(jì)工程師等相關(guān)人士 智能輔助HUD系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真評(píng)估【已結(jié)束】? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 直播時(shí)間：2020-03-24 16:00 當(dāng)今汽車(chē)行業(yè)自動(dòng)駕駛正在迅速發(fā)展中，在自動(dòng)駕駛中最基本的輔助顯示系統(tǒng)就是HUD，它能在駕駛員需要不可預(yù)知的情況下接管汽車(chē)，進(jìn)入手動(dòng)駕駛時(shí)持續(xù)的把道路提示警告信息提供給駕駛員
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AI輔助設(shè)計(jì)的實(shí)例教程
圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)在工程領(lǐng)域的潛力應(yīng)用
目前在芯片設(shè)計(jì)過(guò)程中，開(kāi)發(fā)者最常遇到的問(wèn)題，是由先進(jìn)制程所帶來(lái)的電子遷移(Electron Migration, EM)、時(shí)序(Timing)與功率(Power)問(wèn)題。這些問(wèn)題就很適合用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)解。Ansys已經(jīng)跟NVIDIA合作發(fā)展出一套輔助工具，讓已經(jīng)完成線(xiàn)路布局的芯片設(shè)計(jì)，在模擬環(huán)境中進(jìn)行分析，看芯片會(huì)不會(huì)遇到EM相關(guān)問(wèn)題，以判斷線(xiàn)路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的EM輔助系統(tǒng)
傳統(tǒng)上，當(dāng)芯片開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)完成線(xiàn)路布局后，是用工程團(tuán)隊(duì)所設(shè)定的條件去進(jìn)行模擬，但因?yàn)槟M需要耗費(fèi)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，因此開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)設(shè)定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫工程師注意到以前沒(méi)關(guān)注的盲點(diǎn)，從而在芯片還在設(shè)計(jì)階段就把可能出現(xiàn)的問(wèn)題排除。
AI不是萬(wàn)能設(shè)計(jì)最佳化還得靠人腦
雖然用機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能來(lái)設(shè)計(jì)芯片將是未來(lái)趨勢(shì)，而且有越來(lái)越多芯片設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的環(huán)節(jié)開(kāi)始使用相關(guān)工具，但誠(chéng)如張嘉鴻所言，機(jī)器學(xué)習(xí)只是眾多工具中的一種，不是所有問(wèn)題的萬(wàn)靈丹。因此，人在芯片設(shè)計(jì)的整個(gè)過(guò)程中，還是會(huì)扮演非常重要的角色，只是專(zhuān)注的工作跟現(xiàn)在不一樣。
明導(dǎo)國(guó)際(Mentor Graphic)執(zhí)行長(zhǎng)Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學(xué)運(yùn)算科學(xué)的人都研究過(guò)的題目，在他還是個(gè)年輕工程師的時(shí)候，就有參與過(guò)類(lèi)似的開(kāi)發(fā)專(zhuān)案。看到現(xiàn)在人工智能的蓬勃發(fā)展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經(jīng)網(wǎng)路(Neuro Network, NN)、機(jī)器學(xué)習(xí)這些人工智能技術(shù)，在應(yīng)用上還是有其限制，不應(yīng)該把AI神化。
展開(kāi) Ansys已經(jīng)跟NVIDIA合作發(fā)展出一套輔助工具，讓已經(jīng)完成線(xiàn)路布局的芯片設(shè)計(jì)，在模擬環(huán)境中進(jìn)行分析，看芯片會(huì)不會(huì)遇到EM相關(guān)問(wèn)題，以判斷線(xiàn)路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的EM輔助系統(tǒng)
傳統(tǒng)上，當(dāng)芯片開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)完成線(xiàn)路布局后，是用工程團(tuán)隊(duì)所設(shè)定的條件去進(jìn)行模擬，但因?yàn)槟M需要耗費(fèi)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，因此開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)設(shè)定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫工程師注意到以前沒(méi)關(guān)注的盲點(diǎn)，從而在芯片還在設(shè)計(jì)階段就把可能出現(xiàn)的問(wèn)題排除。
AI不是萬(wàn)能設(shè)計(jì)最佳化還得靠人腦
雖然用機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能來(lái)設(shè)計(jì)芯片將是未來(lái)趨勢(shì)，而且有越來(lái)越多芯片設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的環(huán)節(jié)開(kāi)始使用相關(guān)工具，但誠(chéng)如張嘉鴻所言，機(jī)器學(xué)習(xí)只是眾多工具中的一種，不是所有問(wèn)題的萬(wàn)靈丹。因此，人在芯片設(shè)計(jì)的整個(gè)過(guò)程中，還是會(huì)扮演非常重要的角色，只是專(zhuān)注的工作跟現(xiàn)在不一樣。
明導(dǎo)國(guó)際(Mentor Graphic)執(zhí)行長(zhǎng)Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學(xué)運(yùn)算科學(xué)的人都研究過(guò)的題目，在他還是個(gè)年輕工程師的時(shí)候，就有參與過(guò)類(lèi)似的開(kāi)發(fā)專(zhuān)案。看到現(xiàn)在人工智能的蓬勃發(fā)展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經(jīng)網(wǎng)路(Neuro Network, NN)、機(jī)器學(xué)習(xí)這些人工智能技術(shù)，在應(yīng)用上還是有其限制，不應(yīng)該把AI神化。
圖5 明導(dǎo)國(guó)際執(zhí)行長(zhǎng)Walden Rhines認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)在EDA領(lǐng)域的應(yīng)用還在發(fā)展中，而且有些IC設(shè)計(jì)步驟所遭遇的問(wèn)題未必適合用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決。
以IC設(shè)計(jì)為例，用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)做芯片繞線(xiàn)布局，其實(shí)是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設(shè)計(jì)的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開(kāi) <p>CATIA在汽車(chē)制造領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，作為一款領(lǐng)先的三維設(shè)計(jì)和工程軟件，它為汽車(chē)制造商提供了強(qiáng)大的工具和功能，可以有效幫助車(chē)企提高設(shè)計(jì)效率、縮短研發(fā)周期、提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。</p><p>目前在汽車(chē)創(chuàng)意設(shè)計(jì)階段，為滿(mǎn)足市場(chǎng)對(duì)汽車(chē)造型推陳出新的多樣性要求，設(shè)計(jì)師需要繪制大量的草圖和效果圖來(lái)探索各種造型方案，汽車(chē)創(chuàng)意設(shè)計(jì)工作量大、耗時(shí)長(zhǎng)。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，很多汽車(chē)設(shè)計(jì)主機(jī)廠(chǎng)已經(jīng)開(kāi)始探索使用AI來(lái)幫助他們進(jìn)行創(chuàng)意設(shè)計(jì)或繪圖。</p><p>但AI生成的效果圖往往比較隨機(jī)，造型不可控。為了讓AI效果圖更符合設(shè)計(jì)要求，設(shè)計(jì)工程師在文生圖基礎(chǔ)上加上草圖控制，這樣AI就不會(huì)隨機(jī)生成無(wú)用的方案，讓AI生成的效果圖符合設(shè)計(jì)要求。但是設(shè)計(jì)師在二維空間繪制的這些草圖往往變形夸張、空間占位不準(zhǔn)確，所以AI生成的這種效果圖其實(shí)也是失真的。</p><p>工業(yè)設(shè)計(jì)和其它設(shè)計(jì)的最大差別是設(shè)計(jì)出來(lái)的產(chǎn)品需要進(jìn)行批量化生產(chǎn)，所以設(shè)計(jì)是需要滿(mǎn)足工程要求的。</p><p>為有效提高工作效率，讓CATIA和AI成為汽車(chē)設(shè)計(jì)工程師的雙重buff，<strong>8月22日</strong>達(dá)索為大家?guī)?lái)<strong>【CATIA助力AI提升汽車(chē)造型設(shè)計(jì)】</strong>線(xiàn)上研討會(huì)，讓汽車(chē)造型設(shè)計(jì)工程師們?cè)贑ATIA與AI的協(xié)作下，實(shí)現(xiàn)AI繪圖工程化、AI創(chuàng)意設(shè)計(jì)流程化，以及設(shè)計(jì)工作協(xié)同化。<strong>下滑掃碼或文末點(diǎn)擊閱讀原文免費(fèi)預(yù)約。
展開(kāi) 數(shù)字孿生依賴(lài)仿真與 AI 的協(xié)同推進(jìn)
但真正讓“平臺(tái)”從工具組合上升為企業(yè)能力底座的，是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型視角。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也正深刻重塑研發(fā)流程。從建模、求解、到后處理，AI 在每一個(gè)環(huán)節(jié)的嵌入，不再只是輔助，而是參與決策。通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)、智能特征提取與模式識(shí)別，我們正見(jiàn)證仿真從工程輔助工具，邁向智能設(shè)計(jì)伙伴的轉(zhuǎn)型。
為了支撐這種轉(zhuǎn)型，我們不斷優(yōu)化仿真平臺(tái)的計(jì)算資源結(jié)構(gòu)。Altair “仿真數(shù)據(jù)管理（SPDM）”和“工程知識(shí)中臺(tái)”的建設(shè)思路。借助 Altair HyperWorks 中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化機(jī)制，以及 Altair One 云平臺(tái)的統(tǒng)一訪(fǎng)問(wèn)接口，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)模型資產(chǎn)、分析模板、設(shè)計(jì)迭代數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與復(fù)用，在提升研發(fā)效率的同時(shí)，積累可追溯、可復(fù)用的“知識(shí)資產(chǎn)”。
而在 AI 與仿真的結(jié)合方面，Altai RapidMiner 數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺(tái)，可輔助工程人員實(shí)現(xiàn)智能建模、自動(dòng)優(yōu)化、特征提取等任務(wù)。這種“物理+數(shù)據(jù)”的融合策略，不僅可以加速概念設(shè)計(jì)階段的決策，還能在優(yōu)化與驗(yàn)證階段大幅節(jié)約試錯(cuò)成本。
數(shù)字孿生的核心挑戰(zhàn)之一是建模效率與響應(yīng)速度。 Altair 通過(guò) romAI?、PhysicsAI? 等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高保真模型的降階，結(jié)合實(shí)時(shí)推理能力，正在為多個(gè)行業(yè)客戶(hù)構(gòu)建“輕量、快速、可部署”的孿生能力底座。
HPC 能力決定仿真效率與創(chuàng)新邊界
在 AI 與多物理場(chǎng)仿真加速交匯的背景下，高性能計(jì)算（HPC）成為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)模擬的基礎(chǔ)設(shè)施。
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生成式AI輔助汽車(chē)造型設(shè)計(jì)
隨著科技的不斷進(jìn)步，人工智能（AI）逐漸滲透到我們生活的各個(gè)領(lǐng)域，尤其是在汽車(chē)設(shè)計(jì)行業(yè)。生成式AI的出現(xiàn)為設(shè)計(jì)師們提供了全新的工具和思維方式。在ChatGPT發(fā)布之前，特斯拉、寶馬、奧迪和福特等汽車(chē)制造商已經(jīng)開(kāi)始利用AI進(jìn)行汽車(chē)造型設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化和用戶(hù)體驗(yàn)分析。AI能夠通過(guò)分析大量的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，生成獨(dú)特的汽車(chē)造型。這種創(chuàng)意的多樣性為設(shè)計(jì)師提供了新的靈感來(lái)源，幫助他們突破傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的限制。通過(guò)AI生成效果圖，設(shè)計(jì)師可以減少傳統(tǒng)手繪或3D建模所需的時(shí)間和成本，從而使設(shè)計(jì)過(guò)程更加經(jīng)濟(jì)高效。
在汽車(chē)設(shè)計(jì)的初期創(chuàng)意階段，為滿(mǎn)足市場(chǎng)對(duì)汽車(chē)造型推陳出新的多樣性要求，設(shè)計(jì)師需要繪制大量的草圖和效果圖，以探索不同的造型和風(fēng)格。這一階段的工作量相對(duì)較大，因?yàn)?em>設(shè)計(jì)師需要嘗試多種設(shè)計(jì)方向。
隨著人工智能繪畫(huà)技術(shù)的不斷成熟，越來(lái)越多的設(shè)計(jì)師開(kāi)始使用AI來(lái)輔助他們的創(chuàng)意設(shè)計(jì)。這種技術(shù)大大減輕了設(shè)計(jì)師的手繪工作量。
目前，許多汽車(chē)設(shè)計(jì)中心已經(jīng)開(kāi)始探索使用AI進(jìn)行創(chuàng)意設(shè)計(jì)。為了避免知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛，他們根據(jù)已有車(chē)型素材訓(xùn)練了符合品牌DNA的AI大模型，并通過(guò)文本生成圖像的方式生成效果圖。然而，他們發(fā)現(xiàn)這種方式生成的效果圖比較隨機(jī)，且造型不可控。因此，他們?cè)谖谋旧蓤D像的基礎(chǔ)上引入草圖控制，即設(shè)計(jì)師首先繪制二維草圖，然后用草圖來(lái)指導(dǎo)AI生成效果圖，這樣AI就不會(huì)隨機(jī)生成不符合要求的造型方案。
然而，設(shè)計(jì)師繪制的這些二維草圖往往為表達(dá)效果而夸張變形，且空間透視不準(zhǔn)確。此外，這些草圖是在二維平面下繪制的，無(wú)法參考三維工程模型，因此AI參考的二維草圖生成的效果圖也常常失真。
達(dá)索系統(tǒng)CATIA助力AI的價(jià)值
三維草繪
達(dá)索系統(tǒng)基于3DEXPERIENCE平臺(tái)的CATIA三維草繪技術(shù)有效解決了上述問(wèn)題。
展開(kāi) 
AI輔助設(shè)計(jì)的相關(guān)專(zhuān)題、標(biāo)簽、搜索
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AI輔助設(shè)計(jì)的最新內(nèi)容
工業(yè)仿真這幾年有個(gè)很明顯的趨勢(shì)：大家都在談“AI仿真”。不管是流體、結(jié)構(gòu)還是電磁領(lǐng)域，只要能把計(jì)算時(shí)間從小時(shí)級(jí)壓到秒級(jí)甚至毫秒級(jí)，似乎都可以被歸到這一類(lèi)里。
但如果仔細(xì)看，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)經(jīng)常被忽略的問(wèn)題——這些所謂的“快”，其實(shí)來(lái)自?xún)煞N完全不同的技術(shù)路徑。它們看起來(lái)結(jié)果相似，但底層邏輯、適用場(chǎng)景，甚至服務(wù)的工程階段，都不一樣。
一、要理解這一點(diǎn)，得先回到仿真本身
在AI算力、高速互聯(lián)與高功率密度電子系統(tǒng)快速發(fā)展的推動(dòng)下，PCB正從傳統(tǒng)載體升級(jí)為決定整機(jī)性能與可靠性的關(guān)鍵，不斷迭代信號(hào)速率，大規(guī)模的高密度互聯(lián)，正在將傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)與制造經(jīng)驗(yàn)推向極限。傳統(tǒng)的 “試錯(cuò)法” 設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、成本高，已無(wú)法滿(mǎn)足快速迭代的市場(chǎng)需求，面對(duì)多物理場(chǎng)耦合的復(fù)雜挑戰(zhàn)，Ansys 提供了業(yè)界最完整的仿真解決方案，在設(shè)計(jì)早期就精準(zhǔn)預(yù)測(cè)并解決潛在問(wèn)題，提升良率降低成本。
6月10
<p><br></p><p><br></p><figure style="text-align: center;"><figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202605/attachment/7cdce50ea3354376884bf75150631b46.gif
隨著AI技術(shù)的不斷演進(jìn)，芯片EDA 領(lǐng)域也在加速擁抱 AI 技術(shù)，用AI來(lái)設(shè)計(jì)芯片也在逐漸成真。4月3日，新思科技芯課程AI系列主題第五講即將推出：「探索Code Advisor 如何提升10x設(shè)計(jì)驗(yàn)證效率」，將為大家介紹新思科技代碼生成工具Code Advisor，該工具基于LLM 模型和agent 模式助力RTL生成到RTL驗(yàn)證整個(gè)流程，提高工程師生產(chǎn)力數(shù)十倍！歡迎報(bào)名參會(huì)，探索Code Advisor
從反復(fù)試誤到結(jié)構(gòu)化搜尋
葡萄牙米尼奧大學(xué)（University of Minho）的聚合物與復(fù)合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運(yùn)用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項(xiàng)瓶頸：在不犧牲質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)快速且均勻的冷卻。IPC團(tuán)隊(duì)采用「仿真優(yōu)先」的工作流程，并結(jié)合基于主成分分析（PCA）的目標(biāo)篩選、類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
當(dāng)傳統(tǒng)工程設(shè)計(jì)還在為繁瑣的建模工作日夜趕工時(shí)，一場(chǎng)在重慶智能制造創(chuàng)新中心舉辦的論壇，正悄然掀起工業(yè)軟件的 “智能革命”。
2025年5月29日，達(dá)索系統(tǒng) “AI賦能工業(yè)軟件 助力非標(biāo)訂單敏捷” 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智造論壇盛大啟幕。該論壇聚焦工業(yè)軟件與人工智能技術(shù)的深度融合，以3DEXPERIENCE平臺(tái)和虛擬現(xiàn)實(shí)融合(V+R
新思科技與 AMD 合作的項(xiàng)目入選世界經(jīng)濟(jì)論壇（World Economic Forum）的 MINDS（Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions，即“有意義、智能化、創(chuàng)新性、可部署的解決方案”）人工智能項(xiàng)目。該項(xiàng)認(rèn)可意味著，兩家公司躋身全球在人工智能領(lǐng)域具有領(lǐng)先實(shí)踐的創(chuàng)新組織之列——這些組織不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破，更以落地應(yīng)用產(chǎn)生了可衡量的實(shí)際成效
最新版本通過(guò)加速仿真、AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)反饋以及GPU加速的降階建模技術(shù)，助力用戶(hù)在規(guī)模化應(yīng)用中更快速、更自信地做出設(shè)計(jì)決策。
Altair宣布推出 HyperWorks? 2026 新版本。憑借在 AI、高性能計(jì)算 (HPC) 及多物理場(chǎng)集成領(lǐng)域的重大突破，HyperWorks 2026 整合全面的計(jì)算機(jī)輔助工程 (CAE) 設(shè)計(jì)與仿真解決方案，助力各行業(yè)工程設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)加速創(chuàng)新迭代、提升產(chǎn)品性能
仿真+AI技術(shù)為快消包裝行業(yè)賦能提速、降本增效、推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展。
“
輕量化設(shè)計(jì)不僅關(guān)乎成本削減，更在于放大環(huán)保影響力。每減少一克材料，都能節(jié)省樹(shù)脂用量、減少?gòu)U棄物產(chǎn)生，且隨著貨架上數(shù)百萬(wàn)件產(chǎn)品的規(guī)模化效應(yīng)，成效將十分顯著。而 PhysicsAI 讓我們能夠以前所未有的速度實(shí)現(xiàn)這些成果。
—— Kinetic Vision 開(kāi)發(fā)總監(jiān)
Shane
最新版本通過(guò)加速仿真、AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)反饋以及GPU加速的降階建模技術(shù)，助力用戶(hù)在規(guī)模化應(yīng)用中更快速、更自信地做出設(shè)計(jì)決策。
Altair宣布推出 HyperWorks? 2026 新版本。憑借在 AI、高性能計(jì)算 (HPC) 及多物理場(chǎng)集成領(lǐng)域的重大突破，HyperWorks 2026 整合全面的計(jì)算機(jī)輔助工程 (CAE) 設(shè)計(jì)與仿真解決方案，助力各行業(yè)工程設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)加速創(chuàng)新迭代、提升產(chǎn)品性能
