AI輔助寫作
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI輔助寫作的視頻教程
Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知軟件測試與安全提升
Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知軟件測試與安全提升【已結束】?直播時間：2020-04-09 16:00 從2016年AlphaGo在國際圍棋比賽中戰勝國際圍棋大師的一鳴驚人，到近期預防新冠肺炎的行人遠程AI測溫系統及患者胸部掃描圖像AI輔助診療系統，讓社會大眾真實體會到了人工智能技術的價值并引發我們對未來世界的不斷遐想。
免費 1小時14分鐘 210播放
查看
Altair Coffee and Tech 系列丨仿真跨進AI的第一步是什么？
仿真跨進AI的第一步是什么？越來越多的汽車制造商都開始投入AI驅動的設計和仿真，AI可以哪些方面提供輔助？如何利用這些數據呢？
免費 3分鐘 9播放
查看
流體力學遇見深度學習：揭示微觀流動背后的智能力量
物理引導建模 卷積神經網絡（CNN）、圖神經網絡（GNN）在滲流模擬中的案例介紹 Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 基本原理與結構解析 在多孔介質滲流與裂縫流動中的應用舉例 微觀結構構建與圖像處理方法 從CT圖像/圖像生成重建孔隙結構 數據集構建與預處理方法 案例分析與實操分享 AI輔助頁巖氣孔隙流模擬 智能建模在碳封存與地熱中的應用前景
￥9.9 41分鐘 45播放
查看
AI輔助寫作的實例教程
Ansys已經跟NVIDIA合作發展出一套輔助工具，讓已經完成線路布局的芯片設計，在模擬環境中進行分析，看芯片會不會遇到EM相關問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機器學習為基礎的EM輔助系統
傳統上，當芯片開發團隊完成線路布局后，是用工程團隊所設定的條件去進行模擬，但因為模擬需要耗費相當長的時間，因此開發團隊設定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現的問題排除。
AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦
雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發的環節開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設計的整個過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現在不一樣。
明導國際(Mentor Graphic)執行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學運算科學的人都研究過的題目，在他還是個年輕工程師的時候，就有參與過類似的開發專案。看到現在人工智能的蓬勃發展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經網路(Neuro Network, NN)、機器學習這些人工智能技術，在應用上還是有其限制，不應該把AI神化。
圖5 明導國際執行長Walden Rhines認為，機器學習在EDA領域的應用還在發展中，而且有些IC設計步驟所遭遇的問題未必適合用機器學習來解決。
以IC設計為例，用機器學習來做芯片繞線布局，其實是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設計的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 Ansys已經跟NVIDIA合作發展出一套輔助工具，讓已經完成線路布局的芯片設計，在模擬環境中進行分析，看芯片會不會遇到EM相關問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機器學習為基礎的EM輔助系統
傳統上，當芯片開發團隊完成線路布局后，是用工程團隊所設定的條件去進行模擬，但因為模擬需要耗費相當長的時間，因此開發團隊設定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現的問題排除。
AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦
雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發的環節開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設計的整個過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現在不一樣。
明導國際(Mentor Graphic)執行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學運算科學的人都研究過的題目，在他還是個年輕工程師的時候，就有參與過類似的開發專案。看到現在人工智能的蓬勃發展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經網路(Neuro Network, NN)、機器學習這些人工智能技術，在應用上還是有其限制，不應該把AI神化。
圖5 明導國際執行長Walden Rhines認為，機器學習在EDA領域的應用還在發展中，而且有些IC設計步驟所遭遇的問題未必適合用機器學習來解決。
以IC設計為例，用機器學習來做芯片繞線布局，其實是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設計的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 
AI輔助寫作的相關專題、標簽、搜索
AI輔助寫作的最新內容
越來越多的獲獎項目開始呈現出以下特點：
從單一物理場分析走向多物理場協同
從器件級驗證走向系統級設計優化
從經驗驅動走向 AI 與自動化驅動設計
為什么他們能夠脫穎而出？
仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。雖然距離大規模落地仍有挑戰，但已有不少前沿實踐在局部環節取得突破。</p><p>本次線上研討會將聚焦Abaqus結構仿真與CST電磁仿真，分享AI智能體與仿真軟件結合的初步方法與實際應用，探討如何通過自然語言等方式輔助建模、求解與后處理等仿真任務。
數實融合+AI 賦能，Simcenter TEST 助力 eVTOL 適航取證和研發測試。</strong>通過Simcenter數實融合的測試平臺，以及自動化測試流程與智能數據管理，結合AI輔助模態分析等新技術，為eVTOL提供從部件級到整機級的全尺度測試解決方案。</p><p>這場交流會不僅是技術的碰撞，更是思想的盛宴。
· AI 賦能迭代：2025 版本引入AI 輔助建模與優化，自動生成約束方案、優化設計參數，求解效率提升60%；未來將融合生成式 AI，實現 “概念草圖 - 仿真模型” 一鍵生成，進一步降低使用門檻。
3. 未來發展趨勢
· 多物理場深度融合：強化機械 - 電 - 液 - 熱 - 控制全耦合仿真，適配新能源汽車、智能裝備等復雜系統需求。
隨著人工智能技術的深度融合，便攜式工業內窺鏡正逐步具備自動缺陷識別（ADR）能力，以后它將從單一的光學工具，徹底演變為集高清成像、三維測量、AI分析于一體的智能檢測平臺，持續守護工業系統的脈絡與肌理。
在這里，可看到交通勸導機器人在街頭精準引導通行、輔助民警執勤的真實模擬場景，感受其多模態感知與智能交互能力；可近距離觀察六軸機械臂與自主移動機器人協同作業，見證物流分揀效率較傳統模式提升4倍以上的產業變革；還能體驗幼教機器人、醫療輔助機器人等民生產品，直觀感受科技為生活帶來的便捷與溫度。
20多年前學習CAD專業，名字叫做計算機輔助設計，大家討論這是個什么內容，有人說CAD就是告訴電腦你要畫什么，他自己給你畫這個東西出來，因為名字叫做Auto CAD，想象還是很美好的，而世界結果就是CAD軟件，僅僅是解放了鉛筆和尺子，電腦上還要一筆一畫的來畫二維圖。
20多年后，CAD行業還是人工在畫二維圖或者三維圖。AI都沒有替代畫圖工程師，況且更麻煩的CAE行業？
在臺積公司 N2P 制程上成功完成業界首個低功耗 M?PHY v6.0 IP 的芯片首次點亮，同時完成 64G UCIe IP 的流片，并推出 224G IP，進一步加速下一代 AI 系統的開發進程
持續深化在 AI 驅動的數字、模擬與驗證流程以及電源完整性平臺方面的合作，覆蓋臺積公司多個先進制程節點，以實現優化的設計結果質量
在新思科技 Fusion Compiler 中合作引入智能體運行輔助
optiSLang AI+引入前沿AI技術，以1D結果驅動建模，實現從 “優化輔助” 到 “取代仿真” 的突破，顛覆傳統工作模式。
基于該算法訓練的高保真AI模型庫，具備參數變更即響應、最優方案速求解的優勢。其輕量化適配多場景，高保真保障可靠性，高效率壓縮研發周期，且無需額外學習成本，大幅降低落地門檻。
智能駕駛與傳感器(Intelligent Driving & Sensors)
自動駕駛技術：輔助駕駛(ADAS)、自動駕駛解決方案(L2-L4)、車路協同系統(V2X)。
傳感器：激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭傳感器、高精度定位、組合導航系統。
4.
