AI技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI技術的視頻教程
AI 技術在氣囊分析中的應用網絡研討會
培訓大綱： ·全新氣囊折疊工具介紹； ·運用Design Explorer中的AI ·運用physicsAI工具快速預測氣囊展開數據。
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Altair官方“AI FOR ENGINEERS”研討會
Altair官方“AI FOR ENGINEERS”研討會 直播時間：4月9日 13:00 課時章節：第1節課（共1節） 適用人群：汽車、航空航天、電子等行業相關從業人員 本次研討會將邀請全球知名車企專家和AI專家分享關于 AI 在仿真技術中的研究成果和應用探索經驗，深入探討如何將人工智能創新融入到現有的產品設計、建模和分析中；通過AI驅動和物理仿真的工作流程探索出解決復雜設計問題的全新解決方案
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AI技術的實例教程
<p>現今，人們正在對科技發展以及AI技術進行無限探索，在這個過程中，很多工程師可能會感受到“有心無力”，很大程度是因為他們<strong>尚未實現自己的第一個可落地執行的人工智能 （AI） 應用案例。</strong></p><p><br></p><p>這個結果讓人感到十分驚訝，因為目前在工程領域人們對 AI 的興趣或投資并不缺乏。研究表明，<strong>86% 的工程師將 AI 視為重要的新興技術。</strong></p><p><br></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6xBetfDLmU91NqFpos1jyxm3I99yLxpos7ViaFCate7Mg09XS1hQTFo6BfHlKJCnVpAl27bIOJEuJg/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p><br></p><p>然而，很明顯，在工程師期望踏上 AI 探索之路時，找到切實可行的 AI 應用場景常常成為一道難以跨越的障礙。Altair 進行的關于<strong>無摩擦 AI</strong> 的全球調查結果顯示，<strong>35% 的受訪者要么不知道如何開始使用 AI，要么認為實現商業價值的路徑不夠清晰。</strong></p><p><br></p><p>在 Altair 最近的“AI for Engineers”研討會上，許多專業人士都表達了類似的挫敗感，部分問題在于當前社會對于 AI 的炒作。很多工程前線的人會感受到<strong>很難將關于 AI 變革能力的宏大主張與他們日常工作的實際情況相結合。</strong></p><p><br></p><p>那么，工程師應該如何面對這一挑戰呢？
展開 AI影像測量技術與與智能化生產線的融合，是提升生產效率和產品質量的關鍵因素。
AI影像測量技術利用機器視覺和深度學習算法，實現對目標特征的快速、準確識別和測量。使得測量過程實現智能化、無人化，從而解決了傳統測量方法中存在的人為因素干擾、效率低下和成本高昂等問題。
AI影像測量優勢
高效率：單個工件的單次測量時間大幅縮短，如單個工件的單次測量時間從131秒縮短至28秒，效率提升4.5倍。
高精度：通過深度學習算法，AI能夠準確識別并測量微小的特征，減少誤差。如重復性大于0.02mm的尺寸占比降低81%，測量數據更穩定，重復性更佳。
高穩定性：AI測量技術減少了人為操作的不確定性，提高了測量數據的穩定性和一致性。
智能化生產線：AI影像測量技術的應用場景
AI影像測量技術與智能化生產線的融合，不僅提高了生產效率和產品質量，而且為企業帶來了更高的市場競爭力。中圖儀器的影像測量AI自動尋邊技術，可以大幅提高測量效率，助力企業打造自動化、無人化、智能化生產線。
1、新能源行業：在電池后蓋邊緣特征測量中，AI技術能夠排除多層邊界干擾，即使在對比度低的情況下也能準確識別目標邊緣。
2、3C行業：對于手機中框邊緣線的不規則測量，AI技術能夠自動排除邊界干擾，提取正確位置。
3、金屬加工：在金屬邊邊界模糊不清的情況下，AI技術能夠自動過濾毛刺干擾，準確提取邊界。
展開 CINNO Research產業資訊，三星顯示（以下SDC）20日對外表示通過AI技術提升面板開發效率。而當中OLED有機材料設計就是最具代表性的例子。利用AI設計100種有機材料分子結構并算出其特性值所耗費時間為僅30秒。
根據韓Thelec媒報道工程師設定特定值后，AI可以模擬出多種可能性，并最終找出最合適和方案。因AI可以在短時間內可以進行大量模擬實驗，工程師就可以把精力集中在處理高附加值業務上。而傳統的方式是工程師親自嘗試多種分子結構，尋找出所需要的特性結構以進行材料設計。
面板驅動電路設計工作同樣也可以使用AI技術。隨著顯示屏分辨率的提高，面板驅動電路設計工作的難度也隨之提升。
如果利用AI技術，1臺64核心CPU的服務器電腦，一天內就可以設計和驗證64萬個驅動電路。因模擬實驗的探索范圍更廣，設計速度大幅更快，尋找出最佳方案的可能性也變大。
在以往低分辨率面板設計中，一般是由工程師反復進行圖紙工作，并導出想要的結果。但是4K、8K等高分辨率面板電路因干涉等異常啟動的概率很高，想要得出期望結果需要耗費很長時間。
展開 人工智能助手采用前沿技術使乘客能夠隨時隨地獲取所需信息，令航行更加舒適私密、也更加便捷。
推動客戶交互服務不斷向前發展
“如今，數字助手和聲音識別技術正在改變我們交流和工作的方式。借助這一卓越的解決方案，地中海郵輪公司將徹底改變乘客的船上體驗。哈曼對于能助力地中海郵輪公司完成這一革新感到十分振奮。”哈曼智聯科技董事長兼哈曼首席技術官Sanjay Dhawan說道。
憑借對智聯技術的深厚理解，哈曼成為推動AI技術應用于旅游行業等各領域的領跑者，對此我們深感驕傲。哈曼通過與亞馬遜、谷歌和微軟等公司開展戰略性合作，助力多家企業引進AI數字助手，服務大眾。
此外，哈曼還將獨家專業經驗與機器智能進行整合，提供個性化精簡服務，以提升用戶體驗。不過，AI技術給服務行業帶來的革新數不勝數，這一不斷發展中的新型服務不過是滄海一粟。
哈曼助力企業提供擬人交互服務，并通過機器學習和AI技術革新產品和服務。利用好這一先進技術將會賦予企業獨一無二的競爭優勢。
來源：龍de船人
展開 NEWS
近期，隨著最后一站活動在成都成功舉辦，Altair年度“AI驅動，仿真未來”區域技術交流會圓滿落幕。本年度系列會議依次在北京、上海、深圳和成都四地隆重舉行，吸引了工業界與學術界的權威專家及行業領袖踴躍參與。
會議聚焦仿真技術、人工智能（AI）與高性能計算（HPC）的深度融合這一核心議題，展開了深入探討與交流。與會嘉賓不僅分享了前沿技術突破與實踐經驗，更深入剖析了數字化轉型浪潮下的創新應用場景，為中國制造業的智能化升級貢獻了極具價值的創新思路與強勁動能。
四場會議通過豐富的主題演講、深度的技術研討以及聚焦行業的案例分享，全方位展示了Altair在多學科仿真優化、AI賦能設計自動化等領域的創新解決方案，為與會企業提供了清晰、可行的數字化轉型路徑與實踐參考。
各站交流會現場
技術賦能，聚焦行業變革
隨著工業數字化轉型加速，仿真技術與AI的深度融合正成為企業突破研發瓶頸的關鍵。本次交流會以 “AI驅動仿真” 為核心，圍繞多個重點議題展開了深度探討：AI+仿真融合實踐、汽車、電子、航空航天等領域的創新應用。也對仿真技術在現代工業設計、智能制造、汽車研發、航空航天等領域的最新技術和未來發展趨勢進行展望。
Altair 劉源博士表示：“我們期待通過舉辦區域技術交流會，可以與中國各區域的用戶共探如何加速智能化轉型，實現仿真驅動創新。通過與各區域行業領袖的深度對話，我們清晰地看到，AI+仿真驅動創新正在成為企業實現技術突破和商業價值的關鍵路徑。Altair 將持續以領先的計算智能解決方案，助力客戶突破傳統研發邊界，在提升產品創新能力的同時，打造差異化的市場競爭優勢。”
Altair 大中華及東盟總經理 劉源博士開場致辭
在四站交流會上，Altair技術專家團隊深入解讀了公司最新的產品進展與行業解決方案。
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而深圳作為大灣區人工智能發展的核心引擎，坐擁全國領先的產業生態、政策支撐與算力基礎，集聚超2800家人工智能相關企業，核心產業營收穩居全國前列，憑借完善的先進制造業體系、豐富的AI應用場景與高效的產學研轉化機制，成為AI技術商業化落地、創新成果迭代升級的最佳沃土，為人工智能產業高質量發展筑牢堅實根基。
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10/13 | PCB封裝熱力仿真多種建模方法原理和仿真方案及案例介紹
講師簡介：
徐志敏 | Ansys 應用工程主管
主題簡介：隨著電子智能化與 AI 技術的爆發式發展，新能源汽車、5G 通信、數據中心及 AI 芯片等領域對高功率密度封裝及PCB系統的需求激增，同時由于其結構、材料、使用環境復雜度高，使得PCB封裝結構可靠性仿真難度極大
依托optiSLang AI瞬仿技術，提速光芯片結構多目標智能尋優；5. 借助SimClaw智能體，閉環光芯片建模仿真優化全流程。
技術的爆發式發展，新能源汽車、5G 通信、數據中心及 AI 芯片等領域對高功率密度封裝及PCB系統的需求激增，同時由于其結構、材料、使用環境復雜度高，使得PCB封裝結構可靠性仿真難度極大。
<p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/2c45901fc9a640f49194b172a4ec5cb7" width="886"></p><p>在當前 eVTOL（電動垂直起降飛行器）產業蓬勃發展、競爭日趨激烈的背景下，如何高效提升研發效率與質量、確保產品更安全，并加速實現適航取證，已成為每一家致力于空中交通革新的企業所面臨的核心挑戰與機遇
企業無需為不同芯片切換開發平臺，AI 技術能快速接入現有工業體系，顯著降低實施門檻和適配成本。 我們實測了一個混合架構項目，用 PPEC 平臺后，架構適配時間從 2 周縮短到 2 小時，工具鏈維護成本極大降低 。
企業無需為不同芯片切換開發平臺，AI 技術能快速接入現有工業體系，顯著降低實施門檻和適配成本。 我們實測了一個混合架構項目，用 PPEC 平臺后，架構適配時間從 2 周縮短到 2 小時，工具鏈維護成本極大降低 。
企業無需為不同芯片切換開發平臺，AI 技術能快速接入現有工業體系，顯著降低實施門檻和適配成本。 我們實測了一個混合架構項目，用 PPEC 平臺后，架構適配時間從 2 周縮短到 2 小時，工具鏈維護成本極大降低 。
本次網絡研討會將介紹 Ansys optiSLang 與HFSS 的協同應用方法，結合工程實例，講解基于 AI/ML 的參數優化、多目標權衡及魯棒性設計思路，幫助工程師深入理解 AI 技術在高頻器件設計中的實際應用價值。
</p><p> 在“AI+研發設計”場景案例分享環節，神工坊?創始人&CEO 任虎先生 以《算力與AI時代下的CAE》為題，向與會嘉賓分享了神工坊?<strong>在算力與AI時代下，如何通過超算與AI技術融合推動工程仿真發展。
