AI仿真融合
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
AI仿真融合的視頻教程
3DCC智能公差仿真軟件—AI智能標注功能
用3DCC三維智能公差仿真軟件，通過自動標注功能，自動給出公差設計方案，驗證公差設計是否滿足要求，實現重點公差“智能設計”，減輕工程師的負擔。
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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？
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基于AI模型和全頻譜仿真的高保真減振器虛擬調校
核心議題與收獲： · AI-MBD如何在整車和駕駛員在環仿真中提高減振器模型的準確性； · VI-grade緊湊型 FSS 模擬器如何通過運動提示、振動反饋和硬件在環集成實現更快、更逼真的調校； · Astemo如何將沉浸式仿真應用于評估微調變化、重現道路輸入并加速底盤開發。
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AI仿真融合的實例教程
使用元模型替代原組件仿真
原FFlex模型動畫 元模型動畫
原FFlex模型應力云圖 元模型應力云圖
未來已來：DDD如何重塑仿真生態？
RecurDyn DDD模塊不僅是效率工具，更是MFBD技術的進化延伸。通過AI與物理仿真的深度融合，工程師得以：
· 突破網格限制：在超大規模系統中實現“細節精度”與“全局效率”的兼得。
· 解鎖實時仿真：為數字孿生、實時仿真提供技術底座。
· 賦能創新設計：以更低成本探索傳統方法無法觸及的設計空間。
未來已來，讓RecurDyn+AI成為您征服復雜系統的“終極武器”！
作者：華成婷
展開 SIMULATE AT THE SPEED OF DESIGN
全球線上直播會議
2025年5月15日，來自全球不同行業的知名企業專家將分享他們的仿真實戰經驗，歡迎您加入我們，一同探討：如何利用仿真技術加快產品研發速度、 CAE 和有限元分析技術的應用如何在產品研發中實現降本增效？
我們非常歡迎您參加本次會議，與全球企業一起共探仿真技術如何實現降本增效！
會議時間：2025年 5 月 15 日 （周四）
會議形式：線上直播（提供 AI 實時翻譯）
會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）
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特邀演講（部分）
會議日程
* 最終日程以會議當天為準
報名方式
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2025 Altair 區域技術交流會
華北站·華東站·西南站·華南站
當前，全球制造業正經歷深刻的數字化轉型，仿真、高性能計算、人工智能技術的融合，正在徹底改變產品研發與工程仿真的范式。面對日益復雜的市場需求和嚴苛的研發周期，眾多企業開始成功實踐應用AI增強的仿真技術，實現更智能的設計優化、更高效的虛擬驗證，以及更精準的決策支持。
在此背景下， Altair 作為計算智能領域的全球領導者，將分別在北京、上海、成都、深圳舉辦 “AI驅動，仿真未來”Altair 區域技術交流會。
展開 當全球制造業大步邁進數字化轉型浪潮中，AI 與仿真技術的深度融合正重構工業研發的底層邏輯，從汽車行業的智能駕駛仿真驗證，到能源領域的復雜系統優化，再到消費電子的極致性能設計，這場由技術融合引發的變革，正在顛覆傳統研發模式，催生效率革命。
作為計算智能領域的全球引領者，Altair 始終站在 “AI + 仿真” 技術融合的前沿，致力于為華南地區熱門的汽車、能源、消費電子等行業打造全鏈條智能化解決方案。
6 月 19 日，Altair 將在深圳舉辦 “AI 驅動，仿真未來” 區域技術交流會華南站，匯聚行業權威專家、標桿企業代表與企業技術先鋒，共同解鎖 AI 賦能仿真的最新實踐，探索數字化轉型的落地路徑。
在此，誠邀您共話AI與仿真的深度融合，與我們一起開啟智能仿真技術新篇章。
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會議信息
會議時間：2025 年 6 月 19 日（周四）
會議地點：深圳（審核通過后，統一通知會議地點）
參會費用：審核通過的嘉賓可免費參會（免費提供會議資料，差旅費用需自理）
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溫馨提示：會議席位有限，報名需要審核，請您提前報名，以便預留您的席位。
會議亮點
技術融合與行業突破
智能仿真新范式：AI驅動仿真工程
解析 AI 如何突破傳統仿真的算力與算法瓶頸，實現多物理場耦合、實時決策與全生命周期數據閉環。利用創新技術賦能仿真工程提效，極大程度提高了仿真速度與精度，助力企業提升行業競爭力，實現更高效、更可持續的商業洞察。
展開 貫徹自適應計算精髓的Vitis統一軟件平臺，則明顯跨越了異構硬件設計的鴻溝，通過在通用自適應計算架構上運行，其緊密耦合的 AI 引擎、自適應引擎和標量引擎將用于驅動數據速率、存儲器帶寬和時延方面所需的性能，以及提高算法和軟件開發人員的生產力，從而實現更快的迭代。
自適應計算的賦能，讓我們看的了全新的一個以FPGA為原點的新異構計算生態系統，這個系統里不僅有服務器優先的智能化應用主戰場，同樣涵蓋了面向廣播、專業 AV 和消費類電子產品、汽車與自動駕駛、工業視覺、醫療和科學、測試測量和仿真以及航空航天和國防等核心市場的解決方案。借助自適應計算理念和統一軟件平臺Vitis，為基于賽靈思硬件的各種應用平臺提供了更強大的可擴展性和靈活性，結合FPGA架構天然在人工智能推斷應用中的技術優勢，能夠將機器學習和人工智能推斷應用在異構體系下進行最有能效的任務執行，從而再次體現將應用智能化與碳中和理念的完美融合。
展開 多物理場耦合、AI仿真自動化和網格處理等技術領域成為關注焦點。
“希望AI能減輕一些人為的重復工作”、“希望能把AI結合進去，AI工具越來越強，會顛覆一些傳統的手段”——這些期待反映了行業以及從業者對技術創新的迫切需求。
強強聯合，共創未來
盡管不少用戶對Ansys與新思科技(Synopsys)的合并“了解較少”，但知情的參會者認為這是“業界大勢所趨”。“兩者深度交叉在一起可能會互相促進”，一位用戶評論道。
這種強強聯合預示著新思從芯片到系統的全鏈路解決方案，將為工程仿真帶來新的發展機遇。
與會工程師們紛紛表示，明年將繼續參加這一盛會，期待看到更多AI與仿真融合的創新應用。一位用戶總結道：“Ansys線下大會參會人數多、會議規模大，會議內容覆蓋面廣，參與其中有很大的收獲。”
太湖湖畔，Ansys 2025中國用戶大會不僅展現了中國仿真技術的蓬勃發展，更揭示了AI賦能下工程仿真的無限可能。這場技術盛宴正在點燃創新引擎，推動中國智造邁向新高度。
展開 
AI仿真融合的相關專題、標簽、搜索
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</p><p>我們歡迎仿真工程師、技術研究者及相關領域同行共同參與，一起展望AI與仿真融合的可行路徑，并理性探討當前階段面臨的挑戰與可能的發展方向。
<p>隨著底盤開發對舒適性和NVH要求不斷提升，高保真的虛擬調校已成為縮短研發周期的關鍵。工程師不僅需要建立精確的減振器模型，更需要實現實時可調的沉浸式調校體驗。</p><p>本次網絡研討會將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經網絡的減振器模型）與全頻譜仿真相結合以優化底盤開發流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實時演示、Astemo實驗室獨家視頻（呈現模擬器集成硬件在環如何提供實時反饋
AI融合、多物理場協同等關鍵趨勢方向的探索。
第一，AI與仿真的深度融合。未來HyperMesh將進一步強化AI驅動的建模與仿真能力，借助幾何深度學習與機器學習算法，實現復雜模型的自動識別、網格的智能生成與優化，甚至能基于歷史仿真數據進行預測性分析，幫助工程師提前規避設計風險，進一步縮短設計迭代周期。同時，結合GPU加速技術，實現大規模復雜系統的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。
第二，多物理場仿真的一體化集成。
4月22日16:00，Ansys官方『AI驅動的OSA模型助力高速電光仿真全流程』研討會將介紹一種用于高速光學 SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。感興趣的下滑預約學習??
時間：4月22日（星期三），16:00-17:00
內容簡介：
本次 webinar 將會介紹一種用于高速光學 SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。該模型采用機器學習方法模擬光學器件的非線性行為
本次系列專題不僅覆蓋多物理場、多尺度的復雜系統仿真能力，還重點展示AI與仿真深度融合所帶來的效率與創新突破，這也呼應了近期啟動的“Ansys 2026全球仿真大會”仿真應用大賽。誠邀您報名參會，搶先洞察未來技術發展方向。
（* “Ansys 2026 全球仿真大會”仿真應用大賽新增「新興行業」賽道，聚焦人工智能、數據中心、光模塊、低空經濟等方向，鼓勵更多跨界融合與前瞻性探索。）
作者： Aliyah Mallak | Ansys市場傳播經理
編輯整理：張旭 | Ansys 高級應用工程師
為滿足全球人工智能（AI）發展需求而建立的數據中心，催生了前所未有的電力需求。2018年，美國數據中心耗電量為76 TWh，占美國總能耗的1.9%。而到2028年，美國數據中心的電力需求預計將達到325至580 TWh，約占美國總能耗的12%。
上述情況對AI數據中心的各個環節都提出了巨大挑戰
價值升級，首次設立專項獎項
在原有獎項體系基礎上，新增兩大技術導向專項獎：
多物理場耦合專項獎（價值800元）
AI賦能仿真專項獎（價值800元）
進一步鼓勵仿真與AI融合、多物理場協同等關鍵趨勢方向的探索。
從反復試誤到結構化搜尋
葡萄牙米尼奧大學（University of Minho）的聚合物與復合材料研究所（Institute of Polymers and Composites，IPC），運用仿真與人工智能（AI），解決射出成型中最棘手的其中一項瓶頸：在不犧牲質量的前提下，實現快速且均勻的冷卻。IPC團隊采用「仿真優先」的工作流程，并結合基于主成分分析（PCA）的目標篩選、類神經網絡
在數字驅動研發與運維的時代，仿真技術已成為探索物理世界的核心。然而，當創新速度要求以“天”甚至“小時”計時，傳統的高保真CAE仿真，卻因其固有的“重計算”模式，在多個關鍵場景中陷入窘境：
? 系列研發困局：每當系列產品進行參數調整或型號拓展，你是否不得不重復運行冗長的全階仿真，等待數小時甚至數天，拖累整體研發節奏；
? 數據價值沉睡：海量的仿真歷史數據，無法被有效提煉與復用
