AI賦能設計的案例
新聞︱神工坊受邀出席無錫人工智能產業園“AI賦能研發設計”主題活動，共探算力與AI時代下的CAE范式革新
<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" style="display: inline-block;"><img src="https://img.jishulink.com/202605/attachment/7cdce50ea3354376884bf75150631b46.gif"></figure></figure><p class="ql-align-center"><br></p><p> 2026年4月23日，由無錫人工智能產業園、無錫市信息化協會聯合主辦的犀數工坊“AI+制造”系列活動第四期——“AI賦能研發設計”主題沙龍在無錫人工智能產業園成功舉辦。神工坊?作為先進工程計算引領者，受邀出席并作深度分享。</p><p> 本次活動緊密圍繞《無錫市建設“人工智能+”標桿城市行動計劃（2025-2027年）》文件，聚焦AI在產品設計、優化等核心環節的應用。神工坊?基于在“超算+AI”領域的深厚積淀，為現場二十余家企業揭示了人工智能賦能研發設計的本質路徑與未來藍圖。
展開 AI賦能超表面設計 | 突破光學設計局限
原文信息
原文標題：“AI for optical metasurface”
第一作者：Akira Ueno、Juejun Hu、Sensong An
超表面的特性與商業化需求
作為一種由亞波長單元構成的二維人造材料陣列結構，超表面能夠憑借特定的結構設計與排列，實現對光波相位、振幅和偏振的有效調控。歷經多年發展，超表面正逐步從實驗室邁向商業市場。要達成這一轉變，需要更先進準確的超表面單元設計方法，要考慮加工制造過程中的偏差，還需引入特定處理算法以提升光學性能。那么，超表面怎樣才能 “走進千家萬戶” 呢？人工智能給出了一套可行的解決方案。
AI X 超表面（來自原文）
AI 助力超表面單元設計突破局限
當前，超表面單元設計廣泛采用的方法以周期性邊界條件近似假設為基礎。當相鄰單元的耦合較弱且相位梯度較小時，這種方法可以快速設計出符合要求的超表面。但在該框架下，無法設計出具有大數值孔徑和視場角的超表面（Metasurface）或超透鏡（Metalens），而這恰恰是超表面相較于傳統光學和衍射光學元件（DOE）的核心優勢。
AI與超表面單元設計案例（來自原文）
近年來，研究人員提出了幾種新穎的深度神經網絡（DNN）模型，這些模型將相鄰單元的形貌納入輸入范圍，并利用大型數據集來識別實際邊界條件下不同相鄰單元產生的影響。例如，以目標單元和與其最相鄰的八個單元作為輸入，來預測目標單元的響應。利用時域有限差分法（FDTD）獲取充足的訓練數據后，模型能夠充分考慮單元之間的相互耦合，進而輸出高效率的超表面單元結構。
AI 應對超表面制造與封裝偏差
在超表面的生產制造與封裝過程中，必然會存在偏差，這是超表面設計中無法回避的問題。
展開 成功案例丨仿真+AI技術為快消包裝行業賦能提速：基于 AI 的輕量化設計節省數十億美元
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全球100個AI應用案例電子書下載
△Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。
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Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，服務于16000多家全球企業，應用行業包括汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售等。
近期，Altair被全球工業軟件領導者西門子收購，成為西門子數字化工業軟件(Siemens Digital Industries Software)旗下成員，進一步鞏固西門子在仿真和工業人工智能領域的全球領導者地位，其技術正與西門子Xcelerator解決方案進行深度整合。
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展開 邀請函丨年度 AI 仿真全球線上會議報名開啟！AI For Engineers 2025，為工程設計、仿真與制造賦能
ATCx AI FOR ENGINEERS 2025
全球線上直播會議
AI 并非取代我們的工作，而是“化繁為簡”的得力助手。它將繁瑣變為自動化，將復雜變為可能。隨著 AI 技術的不斷迭代發展，在設計、制造和業務戰略方面，它為工程師提供了更大的空間。Altair 將 AI 視為“增效器”，增強人類的專業技能，優化工作流程，加速創新，構建更安全、更互聯、更可持續的未來。
6月26日，全球年度會議 AI FOR ENGINEERS 將重磅開啟，屆時 Altair 將邀請全球知名企業與行業專家在線分享他們的 AI 助力工程設計、仿真與生產制造的實踐經驗。
誠邀您報名參會，共赴 AI 賦能仿真工程的未來！
會議時間：2025 年 6 月 26 日（周四）
16:00 開始
會議形式：線上直播
會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）
*大會將在多個不同的時區同步進行線上直播。屆時線上將免費提供中文、日語、韓語、葡萄牙語和西班牙語等多國語言同聲翻譯。
立即報名
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會議亮點預告
AI 賦能工程：全球知名車企案例解析 AI 如何幫助工程師提效、決策；
加速智能制造中的 AI 應用：了解全球制造企業如何利用 AI 降低成本、優化生產流程，縮短上市周期。
通過 HPC 與 AI 拓展智能：了解高性能計算（HPC）與 AI 如何強強聯合，重塑大規模計算方式。
展開 
邀請函｜相約新鄉——“AI 賦能，智造躍遷” AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>為了助力河南新鄉地區制造業數字化再升級，<strong>3月20日</strong>，Altair 將攜手河南省機械工程學會、新鄉市科學技術協會共同舉辦<strong>AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會</strong>。本次會議聚焦 CAE 軟件工具與 AI 驅動的數字化設計方法，旨在通過技術賦能，助力企業實現從“<strong>經驗驅動</strong>”向“<strong>數據驅動</strong>”的躍遷。</p><p><br></p><p>誠摯邀請河南地區用戶參會交流，共同推動產業蓬勃發展！</p><p><br></p><p><strong>參會席位有限，請提前報名鎖定席位。</strong></p><p><br></p><p><strong>期待與您共同探 AI 賦能創新，仿真驅動智造的新篇章！</strong></p><p><br></p><p><strong>會議詳情</strong></p><p><br></p><p><strong>會議時間：</strong>2025 年 3 月 20 日（周四）</p><p><strong>會議地點：</strong>河南 新鄉 （詳址將在報名后通知）</p><p><strong>參會費用：</strong>審核通過的嘉賓可免費參會（免費提供會議資料，差旅費用自理）</p><p><br></p><p class="ql-align-center"><strong>點擊下方按鈕立即報名</strong></p><p><a href="https://app.ma.scrmtech.com/meetings-api/sapIndex/SapSourceData?
展開 成功案例丨仿真+AI技術為快消包裝行業賦能提速：基于 AI 的輕量化設計節省數十億美元
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展開 全球AI盛會丨亮點揭秘！3大會場，20+熱點議題：AI 技術如何為工程設計、仿真與制造賦能
AI FOR ENGINEERS 2025
全球線上直播會議丨提供中文同聲傳譯
2025 年 6 月 26 日，Altair 將于線上舉辦面向廣大工程師的全球線上會議 “AI for Engineers” 。會議將深度解析 AI 在產品開發、制造和高性能計算 (HPC) 領域的實際應用，包括：AI 賦能智能制造、AI 驅動的智能工程、AI 助力不同學科的仿真、AI Agent、數字孿生與結果預測、知識圖譜助力制造業創新等前沿議題。無論您是想加快仿真速度、簡化生產流程，還是想更快地做出更好的決策，本次會議都將為您提供從戰略到工具的見解，幫助您將 AI 作為效率倍增器，加速創新，賦能未來。
會后，所有參會者都可以免費獲取 Altair 獨家編制的全球 100 個 AI 驅動工程變革的應用案例*，從概念到現實，了解各行業企業如何利用人工智能技術改變從設計、仿真到制造的全流程，從而實現最高效率、準確性和技術的創新性。
邀您一起解鎖 AI 如何化繁為簡，重塑工程創新的無限可能！
會議時間：2025 年 6 月 26 日（周四）
16:00 開始
會議形式：線上直播
會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）
*大會將在多個不同的時區同步進行線上直播。屆時線上將免費提供中文、日語、韓語、葡萄牙語和西班牙語等多國語言同聲翻譯。
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*我們將通過郵件的形式為會議參會者陸續提供【100個實際應用案例】，請確保正確填寫您的郵箱信息。
展開 AI賦能電子散熱設計，迅速識別熱風險，實現散熱設計優化（內含干貨直播）
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p class="ql-align-right">介紹Celsius Studio的相關功能模塊；AI賦能仿真優化，協助您迅速識別熱風險，實現散熱設計優化。</p><p class="ql-align-right">點擊圖片進入預約??</p><p class="ql-align-justify"> 今年2月1日——楷登電子（美國 Cadence 公司，NASDAQ：CDNS）宣布推出 Cadence? Celsius? Studio，率先在業內提供完整的用于電子系統的AI散熱設計和分析解決方案，可滿足現代電子設計中日益復雜的散熱需求。</p><p class="ql-align-justify"> Celsius Studio可用于PCB和完整電子組件的電子散熱設計，也可用于2.5D和3D-IC封裝的熱與熱應力分析。當前市場上的產品主要由不同的零散工具組成，而Celsius Studio引入了一種全新的方法，通過一個統一的平臺，電氣和機械/熱工程師可以同時設計、分析和優化產品性能，無需進行幾何體簡化、操作和轉換。</p><p class="ql-align-justify"> 在當前市場上，大多數散熱解決方案由各種零散的工具組成，這不僅增加了使用的復雜性，還降低了工作效率。Celsius Studio無需進行幾何體簡化、操作或轉換，大大簡化了設計流程，減少了可能出現的錯誤和延誤。這一特性使得工程師們能夠更專注于創新設計，而不是在處理繁瑣的格式轉換問題上耗費時間。
展開 行業分享丨AI賦能流體仿真：從虛擬風洞到智能設計的實踐與案例
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展開 客戶案例 | Ansys利用NVIDIA AI推動人工智能賦能的半導體設計取得重大發展
NVIDIA Modulus AI框架與Ansys SeaScape平臺的集成，將幫助工程師輕松構建定制化AI解決方案，其不僅可提高設計人員的工作效率，而且還可快速確定最佳設計配置
主要亮點
NVIDIA Modulus人工智能（AI）框架將集成到針對云計算優化的Ansys SeaScape?大數據分析平臺中，該平臺支持電子設計自動化，其已被證明可將熱仿真速度提高100倍以上
融合了物理學知識的Modulus AI技術，是對Ansys SeaScape平臺中各種多物理場仿真工具的有力補充，這些工具包括電源完整性和可靠性簽核平臺Ansys RedHawk-SC?、Ansys Totem-SC?、Ansys PathFinder-SC?和Ansys RedHawk-SC Electrothermal?等
此次集成將改善圖形處理單元（GPU）、高性能計算（HPC）芯片、AI芯片、智能手機處理器以及高級模擬集成電路等應用的產品結果
近期，Ansys宣布正在將NVIDIA Modulus AI框架集成到Ansys半導體仿真產品中，以提供可顯著加速設計優化的AI功能。這將幫助工程師創建定制化和生成式AI代理模型，加速設計迭代并探索更大的設計空間。本次技術集成，將提升一系列廣泛產品的性能結果，其中包括GPU、HPC芯片、AI芯片、智能手機處理器以及高級模擬集成電路等。
NVIDIA Modulus是一款物理學AI框架，可訓練并部署基于物理知識與仿真數據相結合的模型，使用戶能夠根據其需求創建定制化的AI引擎。隨著人工智能被集成到計算機輔助工程工作流程中，對于用戶來說，擁有一個無縫和集成的管道非常重要，該管道允許求解器生成的數據流向用于訓練模型的人工智能框架。
展開 3大會場，20+熱點議題 | 看AI 技術如何賦能工程設計、仿真與制造
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p class="ql-align-center"><strong>AI FOR ENGINEERS 2025</strong></p><p class="ql-align-center"><strong>全球線上直播會議丨提供中文同聲傳譯</strong></p><p>2025 年 6 月 26 日，Altair 將于線上舉辦面向廣大工程師的全球線上會議 “AI for Engineers” 。會議將深度解析 AI 在產品開發、制造和高性能計算 (HPC) 領域的實際應用，包括：<strong>AI 賦能智能制造、AI 驅動的智能工程、AI 助力不同學科的仿真、AI Agent、數字孿生與結果預測、知識圖譜助力制造業創新</strong>等前沿議題。無論您是想加快仿真速度、簡化生產流程，還是想更快地做出更好的決策，本次會議都將為您提供從戰略到工具的見解，幫助您將 AI 作為效率倍增器，加速創新，賦能未來。</p><p>會后，所有參會者都可以免費獲取 Altair 獨家編制的<strong>全球 100 個 AI 驅動工程變革的應用案例*</strong>，從概念到現實，了解各行業企業如何利用人工智能技術改變從設計、仿真到制造的全流程，從而實現最高效率、準確性和技術的創新性。</p><p><strong>邀您一起解鎖 AI 如何化繁為簡，重塑工程創新的無限可能！
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數據分析與AI丨在企業環境中利用知識圖譜賦能生成式 AI
</strong></p><p><br></p><p>目前，知識圖譜<strong>主要通過以下方式賦能 GenAI 解決方案：</strong></p><p><br></p><p><strong>? 提供豐富上下文：</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜將數據源整合到多維模型中，提供比傳統數據庫更深入的信息，<strong>有助于 AI 理解復雜的現實世界和特定領域主題，</strong>提升 AI 模型準確性和輸出相關性。</p><p><br></p><p><strong>? 本體驅動對齊：</strong></p><p><br></p><p>以抽象且人類可讀的語言描述數據，<strong>使 LLM 與文本語言訓練方式一致</strong>，促進更加精確的上下文感知 AI 解決方案，還能輔助生成更準確的圖形查詢。</p><p><br></p><p><strong>? 捕獲復雜關系與推理：</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜可捕捉復雜數據關系并進行高級推理，提取關聯信息，為用戶的臨時性問題生成相關且有深度的答案。</p><p><br></p><p><strong>? 具備擴展性與語義精度：</strong></p><p><br></p><p>知識圖譜持續發展，<strong>包含實時分析和聚合計算所需數據</strong>，確保 AI 輸出的時效性和準確性。</p><p><br></p><p><strong>? 助力微調或訓練 LLM：</strong></p><p><br></p><p>訓練對于將內部數據融入解決方案至關重要。讓 LLM 學習本體和參考數據，可提升其輸出質量。
展開 AI賦能，讓人回歸人的價值
人工智能傳播已久，早已不是什么新鮮詞匯，可仍有一部分人對它的理解還是停留在抽象層面。通俗一點，在人類發展的歷史長河中，任何工具的使用都需要人類去學習，因為工具不會與你溝通，而人工智能的出現，給了工具開口說話的機會，人工智能是一種像人類一樣思考、學習和決策的系統，它利用基于大數據的深入學習，使機器能合理感知、規劃、推理和自我優化，進行理性決策。
經濟學中有個著名的“盧德謬論”，即科技的發展帶來生產力的提高，會減少對勞動力的需求，從而導致失業率的上升。這的確在短時間內是無法避免的，可事實上，任何一次科技革命都會有工作消亡，但與此同時一定會出現更多的工作機會。
在人工智能顛覆我們生活之前，它已經產生了巨大的經濟利益，清華大學中國科技政策研究中心于7月13日發布《中國人工智能發展報告2018》，《報告》顯示：2017年中國人工智能市場規模達到237億元，同比增長67％，人工智能企業數量達到1011家，僅次于美國的2028家。在專利申請方面，我國已經成為全球人工智能專利布局最多的國家，數量略微領先美國和日本，中、美、日三國占全球專利公開數量的74％。
可以預見，在未來很長一段時間內，人工智能將成為各個企業、國家爭奪的戰略制高點，遺憾的是，這不是出于科技改善生活的美好愿望，而是出于誰先掌握人工智能，誰就能在技術上走上更高的臺階，從而在將來不斷地市場競爭中壓制對手。
人工智能落地，在于有豐富多彩的應用場景，現階段人工智能應用領域較為廣泛，最常見的也是人們最為所熟知的包括特斯拉的Autopilot、搜索引擎、多種語言翻譯、智能手機里的語音搜索與識別以及部分面部識別系統，蘋果的Siri，微軟的Cortana，谷歌的Contact CenterAI，這些應用都可以幫助工作人員更快地解決問題，從而提升用戶的體驗度，顯然在未來人工智能還會深度滲透到更多工作
展開 前沿觀察｜發揮比較優勢，讓AI更好賦能CAE
Science & Technology
在科技的浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）正以其驚人的速度和影響力重塑著我們的世界。作為AI背后的強大推動力，深度學習技術以其革命性的進步，引領我們進入了科研的“第四范式”。在工程設計和仿真技術領域，深度學習的應用正成為數字研發體系變革的關鍵。然而，面對“維度詛咒”這一根本問題，無論深度學習還是CAE傳統數值模擬框架，都無法擺脫低維度、普適性和精確性的“不可能三角”。
深度學習：人工智能的技術核心
AI概念自20世紀40年代誕生以來，已經經歷了近一個世紀的發展，如今在深度學習的浪潮中迎來了它的全盛時期。從AlphaGo的圍棋對決到ChatGPT的語言奇跡，深度學習技術正以其獨特的魅力，成為AI發展的核心。海量數據的積累、算力的飛躍以及算法的創新，構成了AI發展的三大驅動力。正是這三個要素的協同作用，讓我們對實現通用人工智能（AGI）充滿了期待。
深度學習解決問題的能力已經得到了社會的廣泛認可。從圖像識別到自然語言處理，從文本生成到視頻分析，深度學習在各個領域展現出強大的性能和巨大的潛力。然而，深度學習并不僅限于快速、高效地解決問題，它更在“解決人”的問題層面上展現出令人矚目的成就。
“解決人”并不是指取代人類，而是指在某些領域，深度學習已經超越了人類的極限，攻克了人類難以克服的難題。這在圍棋、電子競技和數學問題等領域尤為顯著。例如，AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍；AlphaStar在《星際爭霸II》中戰勝人類專家級玩家；FunSearch算法則解決了數學界長期未解的上限集問題，這些都是深度學習“解決人”能力的生動體現。
展開 新思科技亮相CES 2026，賦能AI驅動與軟件定義汽車工程新時代
新思科技（納斯達克股票代碼：SNPS）近日在 2026 CES 上帶來了 AI 驅動型軟件定義的工程解決方案，旨在應對行業最大的挑戰之一：在 AI 時代加速汽車工程創新，并降低成本和復雜性。從智能系統級仿真到原子尺度的半導體設計，新思科技能夠賦能汽車制造商和供應商實現芯片和軟件開發的虛擬化，預測系統性能并優化可靠性，從而削減原型制作成本并縮短發布周期。
軟件定義出行的興起以及 AI 不斷融入汽車中，推動汽車工程必須進行根本性變革。新思科技正賦能汽車制造商用軟件定義智能平臺的能力加速創新?；谔摂M化設計、集成和原型制作，我們正在助力汽車客戶加速開發、降低成本和縮短量產時間，并實現更領先的性能和安全性。
Ravi Subramanian
首席產品管理官
新思科技
通過虛擬化與智能工程，實現全新行業經濟效益
汽車行業的盈利越來越依賴軟件，因此研發效率成為關鍵差異化因素。隨著整車廠（OEM）在電動化、自動駕駛和可持續發展方面不斷發力，傳統的“設計成本”指標已無法跟上步伐，導致每年在測試上投入數億美元。對汽車電子產品進行設計、集成、測試和驗證的虛擬化，可降低 20% 至 60% 的成本，并加速產品上市時間。這種“軟件優先”的方法使汽車制造商能夠通過互聯體驗、OTA 升級和全生命周期服務開辟新的收入來源，為軟件定義出行時代的可持續增長奠定基礎。
新思科技賦能 Arbe Robotics、奧迪和三星等整個生態系統中的汽車創新者，幫助他們在這一全新范式中保持競爭優勢并取得領先地位。
要實現顯著提升汽車安全的雷達技術，需要從天線設計到 AI 驅動的感知進行全面創新。
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