物理AI的案例
下一個牛頓會是AI物理學(xué)家嗎？
因此，Wu和Tegmark的AI物理學(xué)家能記住曾學(xué)習(xí)過的解決方案，并嘗試將它們應(yīng)用在未來的問題上。
AI物理學(xué)家的學(xué)習(xí)架構(gòu)：在中心是一個儲存理論的中心。當(dāng)遇到新環(huán)境時，首先就會檢查這個中心，然后提出能解釋部分?jǐn)?shù)據(jù)的舊理論，以及能夠隨機(jī)初始化其他數(shù)據(jù)的新理論。所有的這些理論都通過分治法（Divide-and-conquer）訓(xùn)練的，成功的理論和相應(yīng)的數(shù)據(jù)就會被添加到理論中心。理論中心有兩種組織策略：1. 奧卡姆剃刀（Occam's Razor），以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式將所學(xué)的理論分解成更簡單的符號公式。2. 應(yīng)用統(tǒng)一（Unification），將符號理論聚類并統(tǒng)一為主理論。符號理論和主理論可被重新添加到理論中心中。| 圖片來源： Tegmark and Wu/arXiv
在將這些策略編碼到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中之后，Tegmark和Wu向AI展示了一系列復(fù)雜程度越來越甚的虛擬環(huán)境，這些虛擬環(huán)境由奇怪的物理定律所支配，并讓AI去理解它。它的目標(biāo)是盡可能準(zhǔn)確地預(yù)測物體在二維空間的運(yùn)動。這需要AI為每個“神秘環(huán)境”推導(dǎo)獨(dú)特的物理理論，才能理解物體在該環(huán)境下的運(yùn)動方式。
正如Tegmark和Wu所發(fā)現(xiàn)的那樣，隨著環(huán)境變得越來越復(fù)雜，這位AI物理學(xué)家越來越難理解物理定律。最后，這位AI物理學(xué)家總共接觸了40種不同的神秘環(huán)境，并能在超過90%的情況下，推導(dǎo)出支配這些環(huán)境的正確物理定律。此外，Tegmark和Wu的AI物理學(xué)家能夠比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法減少“十億倍”的預(yù)測誤差。
這一工作或許對人類在未來從事科學(xué)研究的方式產(chǎn)生重大影響。特別是它或許能極其有效的應(yīng)用于理解大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集上，比如那些用于氣候或經(jīng)濟(jì)建模的數(shù)據(jù)集上。或許，下一位即將到來的牛頓或愛因斯坦，將只是一些計算機(jī)代碼而已？
展開 eDT芯課程 | 電子數(shù)字孿生云平臺，加速變革物理AI系統(tǒng)創(chuàng)新進(jìn)程
4月，新思科技芯課程將推出系列eDT主題，共4講，該系列內(nèi)容將探究新思科技電子數(shù)字孿生平臺如何將數(shù)字孿生技術(shù)提升到一個全新的水平，變革開發(fā)者及合作伙伴在物理硬件就緒之前協(xié)作和創(chuàng)新的方式；在DEMO部分還會介紹汽車行業(yè)使用電子數(shù)字孿生平臺進(jìn)行多ECU聯(lián)合仿真的案例，直觀的展示平臺的交互方式，運(yùn)行環(huán)境和操作流程。歡迎了解并預(yù)約更多系列課程：
1. 4/10: 電子數(shù)字孿生云平臺，加速變革物理AI系統(tǒng)創(chuàng)新進(jìn)程
2. 4/17: 突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數(shù)字孿生與軟件創(chuàng)新加速
3. 4/24: Silver創(chuàng)新型POSIX OS控制器虛擬化技術(shù)，使能SDV全域仿真測試
4. 5/8: 基于虛擬ECU實(shí)現(xiàn)故障注入，助力功能安全測試
講師簡介：
吳文波 | 新思科技高級應(yīng)用工程師
從事多年數(shù)字孿生仿真測試工作，行業(yè)資深技術(shù)專家，現(xiàn)負(fù)責(zé)新思科技Silver，VDK，TPT等工具的支持。。
課程時間：
2026.04.10（周五），14:00-15:00
歡迎掃碼進(jìn)入課程報名入口，了解更多AI系列芯課程！
展開 線下研討會 | 破局高速PCB制造瓶頸：Ansys多物理場與AI驅(qū)動設(shè)計與制造創(chuàng)新
在AI算力、高速互聯(lián)與高功率密度電子系統(tǒng)快速發(fā)展的推動下，PCB正從傳統(tǒng)載體升級為決定整機(jī)性能與可靠性的關(guān)鍵，不斷迭代信號速率，大規(guī)模的高密度互聯(lián)，正在將傳統(tǒng)的設(shè)計與制造經(jīng)驗推向極限。傳統(tǒng)的 “試錯法” 設(shè)計周期長、成本高，已無法滿足快速迭代的市場需求，面對多物理場耦合的復(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)計早期就精準(zhǔn)預(yù)測并解決潛在問題，提升良率降低成本。
6月10日，Ansys將在深圳舉辦線下研討會——破局高速PCB制造瓶頸：Ansys多物理場與AI驅(qū)動設(shè)計與制造創(chuàng)新，將圍繞工廠加工制造過程中的信號完整性、熱設(shè)計、電磁兼容、結(jié)構(gòu)仿真及制造可靠性等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，系統(tǒng)展示多物理場與AI驅(qū)動下的設(shè)計與制造創(chuàng)新方案。研討會深入解析Ansys SIwave、Icepak、Mechanical、Sherlock與HFSS等工具的協(xié)同工作流，幫助工程師在生產(chǎn)加工早期完成電、熱、力及可靠性風(fēng)險評估，還將結(jié)合行業(yè)前沿議題與企業(yè)實(shí)踐案例，在高速電子創(chuàng)新浪潮中實(shí)現(xiàn)從PCB、封裝到系統(tǒng)級的全流程優(yōu)化。歡迎了解更多詳情報名參會。
會議日程
時間：2026年6月10日（周三），13:00-18:00
地點(diǎn)：深圳
費(fèi)用：免費(fèi)（報名需審核，請使用公司/學(xué)校郵箱）
* 以上日程為初步擬定內(nèi)容，具體安排請以最終發(fā)布為準(zhǔn)
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如有任何問題，請聯(lián)系：
電話：4008198999
郵箱：info-china@ansys.com
展開 設(shè)計仿真 | 使用人工智能方法擴(kuò)充Sabic材料數(shù)據(jù)
準(zhǔn)靜態(tài)條件下，粉碎玻璃纖維填充ULTEM樹脂的置信度指標(biāo)熱圖
總體而言，基于物理信息的AI模型預(yù)測的拉伸應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)與實(shí)驗結(jié)果非常接近，精度在±10%以內(nèi)。上述結(jié)果證明了基于物理信息的AI方法能夠準(zhǔn)確地擴(kuò)充ULTEM樹脂數(shù)據(jù)集，從而減少昂貴且耗時的實(shí)際物理材料測試。
PART.05
使用物理信息的AI方法的優(yōu)勢
基于物理信息的AI方法的優(yōu)勢與傳統(tǒng)材料數(shù)據(jù)生成方法相比，可以降低數(shù)據(jù)的高昂成本、提高效率、增加數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，如表1所示。
表1. 基于物理信息的AI方法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)生成方法比較
PART.06
總結(jié)與展望
本文的研究表明，在不同溫度、應(yīng)變率、纖維取向和材料配方情況下，海克斯康基于物理信息的AI解決方案，可以準(zhǔn)確高效地擴(kuò)充纖維增強(qiáng)的ULTEM樹脂和單純ULTEM樹脂的應(yīng)力-應(yīng)變曲線。該方法將人工智能與先進(jìn)的微觀力學(xué)建模相結(jié)合，克服了純?nèi)斯ぶ悄芊椒ǖ娜觞c(diǎn)。上述方法也可以擴(kuò)展到擴(kuò)充材料其他性能數(shù)據(jù)，例如蠕變和疲勞行為。
在實(shí)際工程中，SABIC公司已經(jīng)使用上述基于物理信息的AI方法，有效地滿足客戶及其材料工程數(shù)據(jù)需求，為其客戶提供大量材料工程數(shù)據(jù)和材料CAE卡片。
展開 
AI數(shù)據(jù)中心 | 多物理場仿真助力優(yōu)化系統(tǒng)效率及成本
AI數(shù)據(jù)中心的設(shè)計人員可以使用Ansys TwinBuilder——基于仿真的數(shù)字孿生平臺，整合其他制造商和供應(yīng)商提供的組件和設(shè)施的仿真模型，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生。制造商和供應(yīng)商可以將自己的模型保存為降階模型（ROM）格式，以便AI數(shù)據(jù)中心設(shè)計人員能夠直接運(yùn)用其組件仿真模型開展工作。通過構(gòu)建AI數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生，設(shè)計人員能夠?qū)?shù)據(jù)中心的各項性能（從計算性能到能耗）進(jìn)行全面建模和優(yōu)化。設(shè)計人員可以通過調(diào)整設(shè)計參數(shù)來仿真變更效果，例如，了解冷卻基礎(chǔ)設(shè)施中的某個元件變更對排放或功耗的影響——所有這些工作，在數(shù)據(jù)中心動工建造之前就可以開展。
一旦在數(shù)字孿生中完成最優(yōu)設(shè)計建模，該數(shù)字孿生將成為數(shù)據(jù)中心實(shí)際部署及規(guī)模擴(kuò)展的指導(dǎo)依據(jù)。數(shù)據(jù)中心建成后，數(shù)字孿生可與數(shù)據(jù)中心建立邏輯連接，以用于監(jiān)測并管理性能指標(biāo)。
AI驅(qū)動的未來帶來了驚人的能源需求，但AI賦能的變革潛力也同樣巨大。借助合適的工具，設(shè)計人員可以構(gòu)建出足夠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心，以支撐AI驅(qū)動的未來，在確保正常運(yùn)行時間和性能的同時，最大限度地降低功耗需求、減少能源浪費(fèi)，并減輕對環(huán)境的負(fù)面影響。
熱門直播 | 新思科技數(shù)據(jù)中心仿真：從芯片到系統(tǒng)環(huán)境
Ansys攜手行業(yè)專家推出“推動數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新發(fā)展”的系列活動，4月21日，亞太專場直播「新思科技數(shù)據(jù)中心仿真：從芯片到系統(tǒng)環(huán)境」即將上線，深入探討仿真技術(shù)如何推動數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營變革。在本次會議中，您將了解由物理感知降階模型驅(qū)動的多物理場仿真、從芯片到系統(tǒng)的建模以及多保真數(shù)字孿生，如何在整個生命周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)、高性能的數(shù)據(jù)中心。誠邀您報名參與，深入理解從芯片到系統(tǒng)環(huán)境的仿真如何幫助構(gòu)建面向未來的高性能數(shù)據(jù)中心。
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展開 《AI重構(gòu)仿真：Smart-ROM如何實(shí)現(xiàn)“秒級”物理場分析？》
在數(shù)字驅(qū)動研發(fā)與運(yùn)維的時代，仿真技術(shù)已成為探索物理世界的核心。然而，當(dāng)創(chuàng)新速度要求以“天”甚至“小時”計時，傳統(tǒng)的高保真CAE仿真，卻因其固有的“重計算”模式，在多個關(guān)鍵場景中陷入窘境：
? 系列研發(fā)困局：每當(dāng)系列產(chǎn)品進(jìn)行參數(shù)調(diào)整或型號拓展，你是否不得不重復(fù)運(yùn)行冗長的全階仿真，等待數(shù)小時甚至數(shù)天，拖累整體研發(fā)節(jié)奏；
? 數(shù)據(jù)價值沉睡：海量的仿真歷史數(shù)據(jù)，無法被有效提煉與復(fù)用，成為一座座未被挖掘的“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂保瑑r值白白流失；
? 優(yōu)化探索之殤：涉及多參數(shù)、多目標(biāo)的設(shè)計優(yōu)化與方案探索時，基于原生CAE軟件的迭代仿真正在消耗大量的計算資源與工程時間，讓“快速迭代”淪為奢談；
? 智能運(yùn)維延遲：在預(yù)測性維護(hù)、在線診斷等數(shù)字孿生實(shí)時交互場景中，傳統(tǒng)仿真動輒數(shù)小時甚至數(shù)天的計算延遲，完全無法滿足“分鐘級”乃至“秒級”的響應(yīng)需求，致使數(shù)字孿生停留于靜態(tài)展示。
這些痛點(diǎn)共同指向一個根本矛盾：對高保真結(jié)果的迫切需求與無法承受的計算時間成本。
Smart-ROM用AI重構(gòu)仿真范式，它不僅僅是一個工具，更是一種全新的工作流程：通過智能學(xué)習(xí)歷史仿真數(shù)據(jù)，自動構(gòu)建高保真降階模型（ROM），將原本需要數(shù)小時的物理場分析，壓縮至秒級完成。
接下來，讓我們一起剖析，Smart-ROM如何一步步將“秒級物理場分析”從愿景變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)工作流程。
展開 新思科技首發(fā)電子數(shù)字孿生平臺，全面加速智能汽車等物理AI系統(tǒng)創(chuàng)新
Suraj Gajendra
物理人工智能業(yè)務(wù)部產(chǎn)品與解決方案副總裁
Arm
驗證復(fù)雜的汽車軟件傳統(tǒng)上需要昂貴的物理實(shí)體原型，并可能耗費(fèi)數(shù)年時間，AWS 與新思科技已經(jīng)從根本上變革了這一模式。我們的 Graviton4 處理器為虛擬車輛測試提供突破性性能，而我們的全球云基礎(chǔ)設(shè)施則為汽車團(tuán)隊提供所需的規(guī)模擴(kuò)展能力。雙方強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手助力客戶能夠?qū)?3 到 4 年的開發(fā)周期壓縮至很短的時間——這對整個行業(yè)而言是顛覆性的變革。
Ozgur Tohumcu
汽車與制造業(yè)務(wù)總經(jīng)理
AWS
軟件定義汽車（SDV）正在重塑汽車系統(tǒng)的設(shè)計、驗證和運(yùn)行方式。隨著軟件和 AI 成為核心價值驅(qū)動力，行業(yè)必須轉(zhuǎn)向可擴(kuò)展的平臺化開發(fā)方法。通過將新思科技的電子數(shù)字孿生平臺與 Vector 經(jīng)過汽車驗證的軟件平臺和軟件工廠相結(jié)合，我們共同實(shí)現(xiàn)了貫穿整個車輛生命周期的無縫、軟件優(yōu)先的開發(fā)工作流。雙方的合作賦能汽車客戶實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)工業(yè)化、縮短上市時間，并持續(xù)進(jìn)行規(guī)模化創(chuàng)新。
Gavin C. Rogers
高級副總裁
Vector
上市時間與更多資源
有意部署電子數(shù)字孿生的客戶現(xiàn)在即可聯(lián)系新思科技，掃描下方二維碼，了解關(guān)于新思科技 eDT 平臺的更多信息：
歡迎蒞臨新思科技在 2026 嵌入式世界展會（Embedded World 2026）的展臺
歡迎在 Embedded World 2026 期間蒞臨新思科技展臺（4?208 號展位），深入了解公司工程解決方案，并觀看由 AWS Graviton4 驅(qū)動的 eDT 平臺實(shí)機(jī)演示。
展開 諾貝爾物理化學(xué)獎全給了AI，你不試試這個機(jī)器學(xué)習(xí)軟件？
2024年的諾貝爾物理和化學(xué)獎暗示了：交給AI。
AI預(yù)測的核心有兩個，一個是原始數(shù)據(jù)，一個是訓(xùn)練模型，缺一不可。
在本論文中，原始數(shù)據(jù)是皇甫川河、賈魯河、大理河等7條河流在1960—2010年這50年間水文站辛苦收集的流量數(shù)據(jù)，及流域內(nèi)63個氣象站在這50年里辛苦采集的氣象數(shù)據(jù)。
訓(xùn)練模型，用的工具是南京天洑軟件公司的智能數(shù)據(jù)建模軟件DTEmpower。是的你沒看錯，正是我司的！
展（無）開（聊）說，模型訓(xùn)練過程分別基于對數(shù)正態(tài)函數(shù)分布、廣義帕累托分布和H2018模型三種函數(shù)形式，擬合算法采用了DTEmpower內(nèi)置的隨機(jī)森林、多項式、K近鄰回歸和多層感知器四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
訓(xùn)練完成后，再采用納什效率系數(shù)（Nash efficiency coefficient）等多個參數(shù)對模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行評判。
明白了吧？別緊張，不明白沒事（我也不懂。
最終論文得出結(jié)論：利用隨機(jī)森林算法訓(xùn)練的H2018模型，性能優(yōu)異（superior performance），即可利用降水?dāng)?shù)據(jù)預(yù)測同區(qū)域的河流流量。
是不是不！明！覺！厲！
包括水利行業(yè)在內(nèi)的各行各業(yè)，無時無刻不在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。俗話說數(shù)據(jù)是天數(shù)據(jù)是地，數(shù)據(jù)是個大金礦，如何從或微量或海量的數(shù)據(jù)中挖掘價值，就很考驗技術(shù)人員的智慧了。
我司的DTEmpower就是一把金鏟鏟。別擔(dān)心不會用，圖形化、零編碼建模，拖拽、拉線就完事了。
數(shù)據(jù)清理、特征生成、敏感性分析和模型訓(xùn)練等各環(huán)節(jié)都有豐富的AI算法，零基礎(chǔ)小白也能快速挖掘得到優(yōu)秀漂亮的數(shù)據(jù)模型。
軟件開發(fā)不容易，同事們熬夜加班更不容易，頭發(fā)都快沒了。
但談錢實(shí)在傷感情，你免費(fèi)拿去用吧……唉。
到天洑軟件官網(wǎng)下載，自帶一個月免費(fèi)試用。到期之后不好用，刪了就是。
要是它真的好用，幫你挖到了金，我們再談傷感情的事也不遲。
展開 天洑軟件2025年度總結(jié)會暨2026迎新年會圓滿舉行
本次年會以“洑云躍馬，數(shù)聚生花”為主題，回顧了公司過去一年在工業(yè)人工智能與物理AI領(lǐng)域取得的技術(shù)突破與產(chǎn)品進(jìn)展，表彰了年度表現(xiàn)突出的團(tuán)隊與個人，并通過豐富的團(tuán)隊活動與交流晚會，共同開啟2026新征程。
天洑董事長張明博士在會上指出：2025年是天洑在工業(yè)人工智能融合道路上穩(wěn)步推進(jìn)、持續(xù)突破的一年。面向2026，全體天洑人需堅持“戰(zhàn)略自信、戰(zhàn)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)”的工作基調(diào)，秉承“大膽設(shè)想、小心求證”的研發(fā)精神，聚焦重點(diǎn)領(lǐng)域精準(zhǔn)發(fā)力。
張總強(qiáng)調(diào)，公司將繼續(xù)堅守“軟件報國”的初心與使命，堅定不移地走具有天洑特色的工業(yè)人工智能與物理AI研發(fā)道路，以“發(fā)展才是硬道理”為行動指南，貫徹長期主義，推動團(tuán)隊“心往一處想、勁往一處使”，通過民主決策與科學(xué)執(zhí)行，迎難而上，共同決勝2026！
過去一年，公司各產(chǎn)品線聚焦關(guān)鍵技術(shù)，取得了一系列扎實(shí)進(jìn)展：
■ AICFD 智能化功能持續(xù)豐富，AI助手與網(wǎng)格生成能力增強(qiáng)；旋轉(zhuǎn)機(jī)械仿真完成多場景全面驗證；在GPU求解器、密度基求解器等前沿方向展開預(yù)研。
■ AIFEM 前后處理效率顯著提升，EDA接口實(shí)現(xiàn)自動化建模與映射；腳本錄制支持流程自動化；接觸算法通過工程驗證；多物理場耦合與應(yīng)力疲勞評估能力進(jìn)一步完善。
■ AIPOD 新增軟件接口與版本超過20項，完成多項易用性改進(jìn)，并支持流程嵌套與高性能計算平臺適配。
■ DTEmpower 首次實(shí)現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理與分析；支持深度學(xué)習(xí)算法；新增SPC統(tǒng)計過程分析模塊；完成時序模塊升級；AI智能助手上線；新增系統(tǒng)仿真降階模塊與分類算法體系。
展開 全世界的文字用完了，AI下一步怎么走？
從2020年GPT-3橫空出世起，AI的進(jìn)化歷程幾乎是一部瘋狂吞噬互聯(lián)網(wǎng)文本的史詩。
然而，當(dāng)人類文明積累的高質(zhì)量文字?jǐn)?shù)據(jù)逐漸被大模型“耗盡”，AI的下一步將邁向何方？
在一年一度的消費(fèi)電子展（CES）上，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛給出了答案：物理AI（Physical AI）與具身智能（Embodied AI）將成為下一波浪潮。
對于深耕工業(yè)軟件領(lǐng)域的天洑軟件而言，這正是我們正在踐行的未來方向：當(dāng)文字?jǐn)?shù)據(jù)枯竭，通過CAE仿真生成的數(shù)據(jù)與“物理常識”，將成為推動AI持續(xù)進(jìn)化的新動力。
一、從語義邏輯到物理常識
過去幾年，我們不斷見證AI在語言處理領(lǐng)域創(chuàng)造的奇跡。但要在現(xiàn)實(shí)世界中制造更高效的燃?xì)廨啓C(jī)，或是讓機(jī)器人靈活搬運(yùn)零件，僅靠文字訓(xùn)練出的邏輯遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。AI必須理解壓力、流速、結(jié)構(gòu)應(yīng)力與熱力學(xué)定律。
黃仁勛在演講中提到，未來的AI需要通過模擬物理世界來學(xué)習(xí)。這恰是天洑軟件的核心主戰(zhàn)場——我們自研的CAE工業(yè)軟件，包括計算流體力學(xué)軟件與結(jié)構(gòu)仿真軟件，本質(zhì)上就是物理世界的數(shù)字實(shí)驗室。
當(dāng)真實(shí)世界的實(shí)驗數(shù)據(jù)昂貴且稀缺時，通曉物理規(guī)律的CAE軟件能精準(zhǔn)模擬流體流動的復(fù)雜軌跡、結(jié)構(gòu)件在極端工況下的變形。
這些嚴(yán)格基于數(shù)學(xué)物理公式生成的海量仿真數(shù)據(jù)，將填補(bǔ)文字?jǐn)?shù)據(jù)耗盡后的空白，為AI理解物理世界提供全新的“教科書”。
二、AI + CAE：工業(yè)軟件“自動駕駛”時代
人工智能時代，天洑軟件正致力于為傳統(tǒng)CAE軟件開啟“自動駕駛模式”，并即將正式推出核心技術(shù)架構(gòu)——仿真智能體（Simulation Agent）。這是大小模型結(jié)合帶來的驚喜：
大模型懂邏輯
它吸收了全球工業(yè)界的工程經(jīng)驗與標(biāo)準(zhǔn)，扮演“大腦”角色。它理解人類意圖，取代繁瑣的軟件界面操作。
展開 解鎖AI云圖預(yù)測、全面非線性與多物理場仿真等最新功能！
2024版本中，physicsAI 新增對邊界條件、外部參數(shù)的支持，進(jìn)一步擴(kuò)展 physicsAI 的應(yīng)用場景；
romAI 基于 AI 和經(jīng)典系統(tǒng)理論的對系統(tǒng)模型進(jìn)行降階，降階模型可用于嵌入數(shù)字孿生系統(tǒng)、替代求解器、加速多物理場耦合仿真等場景；
此外，expertAI，shapeAI，Design Explorer等AI驅(qū)動工具也深度集成于HyperWorks 套件中，方便用戶直接使用AI 技術(shù)。如果以上工具無法滿足您的特定需求時，您可以使用 Altair RapidMiner 來靈活構(gòu)建自己的 AI 解決方案。
2.前后處理交互方式變革，重構(gòu)仿真體驗
前后處理環(huán)境HyperMesh/HyperView/ HyperGraph 用戶界面全面升級，帶來全新交互體驗與效率提升。新界面包含許多新的功能與應(yīng)用場景，如：云端材料庫無縫鏈接，NVH、碰撞與 CFD 專用建模環(huán)境，自動報告生成，概念設(shè)計優(yōu)化，設(shè)計探索等。另外新界面具備仿真 BOM 管理功能，可以直接與PDM 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)雙向互聯(lián)，在同一個模型中保存與管理多個不同學(xué)科、不同版本的部件和子系統(tǒng)模型。
2024版本中新增 python API 支持，支持基于 python 語言定制自動化執(zhí)行腳本與插件，進(jìn)一步降低定制開發(fā)門檻。另外新增全新的生成式設(shè)計工作流程，能夠針對給定的問題生成并考察大量潛在的設(shè)計概念。
3.不止于優(yōu)化！全面的非線性與多物理場仿真求解器
Altair HyperWorks 具備豐富的多物理場仿真能力，包含結(jié)構(gòu)、多體、離散元、流體、電磁等。其中 OptiStruct 作為行業(yè)領(lǐng)先的優(yōu)化軟件，近年來著力開發(fā)非線性求解能力，包含復(fù)雜的材料非線性、接觸、幾何大變形、連續(xù)分析步等。
近年來，OptiStruct 還增添了對顯式動力學(xué)的支持，后續(xù)會增加在顯示動力學(xué)方向的優(yōu)化應(yīng)用。
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Ansys宣布達(dá)成協(xié)議，使用戶能夠在仿真解決方案中使用NVIDIA Omniverse技術(shù)
NVIDIA Omniverse和仿真技術(shù)副總裁Rev Lebaredian表示：“為了應(yīng)對現(xiàn)代工程挑戰(zhàn)的復(fù)雜性，各行業(yè)都需要精確的物理AI模型、高精度的數(shù)字孿生、易用的高分辨率仿真工具，以及物理精確的虛擬環(huán)境，以解決現(xiàn)實(shí)問題并實(shí)現(xiàn)可靠的性能預(yù)測。Ansys求解器的預(yù)測功能與NVIDIA仿真技術(shù)和庫的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，是一個重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)——各行業(yè)將能夠通過仿真更真實(shí)、更精確地再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界。”
“風(fēng)扇葉輪智能優(yōu)化設(shè)計”榮獲科研十大智能標(biāo)桿案例
天洑將繼續(xù)專注工業(yè)人工智能與物理AI領(lǐng)域的研發(fā)應(yīng)用，以創(chuàng)新技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)智能化。
新思科技總裁兼首席執(zhí)行官蓋思新（Sassine Ghazi）2026年致辭：人工智能時代重塑工程創(chuàng)新
我們擴(kuò)展了全球領(lǐng)先的硬件加速驗證產(chǎn)品組合，以提升下一代 AI 芯片設(shè)計的步伐和影響力。
我們證明了生成式 AI 能力的價值，將設(shè)計工作流程從數(shù)天縮短至數(shù)小時，從數(shù)小時縮短至數(shù)分鐘，并推出全新一代 AI 前沿技術(shù)——用于芯片設(shè)計的 AgentEngineer? 技術(shù)。
我們將英偉達(dá) Omniverse 技術(shù)集成到仿真與分析產(chǎn)品中，加速物理 AI 開發(fā)并創(chuàng)建增強(qiáng)型數(shù)字孿生。
展望新的一年，新思科技將繼續(xù)推進(jìn)轉(zhuǎn)型，以更好地服務(wù)我們的客戶、合作伙伴及股東。憑借成熟的戰(zhàn)略和卓越的成功記錄，我們將繼續(xù)以技術(shù)引領(lǐng)、運(yùn)營卓越和財務(wù)規(guī)范為基石，行將致遠(yuǎn)。
2026 年初，我們將進(jìn)一步鞏固技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位，并計劃發(fā)布首批集成成果：將 Ansys 的多物理場仿真技術(shù)深度融合進(jìn)新思科技的 EDA 全棧解決方案中，其中包括面向多芯片先進(jìn)封裝（Multi?die）的創(chuàng)新方案。該項具有開創(chuàng)意義的全新集成，將助力企業(yè)重新思考產(chǎn)品的設(shè)計與研發(fā)方法學(xué)。
我們近期宣布與英偉達(dá)的合作，只是一個開端：它昭示著新思科技與 Ansys 的實(shí)力融合將在 2026 年及更長遠(yuǎn)的未來重塑市場。借助英偉達(dá)在加速計算和數(shù)字孿生方面的優(yōu)勢，我們正在大幅推進(jìn)物理 AI 的發(fā)展。新思科技與英偉達(dá)攜手，跨越先進(jìn)電子、電氣、機(jī)械以及構(gòu)成現(xiàn)實(shí)世界的諸多物理領(lǐng)域，共同攻克跨學(xué)科協(xié)同設(shè)計與優(yōu)化的復(fù)雜性，助力企業(yè)打造 AI 驅(qū)動的智能設(shè)備。
萬眾矚目的新思科技 Converge 大會將于 2026 年 3 月在硅谷舉辦，屆時我們將深入探討新興合作伙伴模式、新思科技-Ansys 集成解決方案等更多內(nèi)容。
展開 仿真驅(qū)動創(chuàng)新丨Altair仿真+AI如何賦能軌道交通數(shù)字化升級列車創(chuàng)新？
wx_fmt=jpeg" width="1150"></p><ul><li><strong>全球經(jīng)驗</strong>：服務(wù)16,000+客戶，覆蓋阿爾斯通、中國中車等頂尖軌交企業(yè)</li><li><strong>技術(shù)全棧</strong>：從結(jié)構(gòu)強(qiáng)度到電磁兼容，覆蓋列車全生命周期仿真需求</li><li><strong>AI賦能</strong>：物理AI（PhysicsAI）將仿真效率提升1000倍，預(yù)測精度超99.7%</li></ul><h3><strong>二、破解軌交行業(yè)五大挑戰(zhàn)</strong></h3><ol><li><strong>復(fù)雜系統(tǒng)集成</strong>：機(jī)械、電氣、軟件多學(xué)科協(xié)同仿真</li><li><strong>嚴(yán)苛安全合規(guī)</strong>：滿足EN 61373、IEC等全球振動沖擊標(biāo)準(zhǔn)</li><li><strong>全生命周期管理</strong>：數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)故障實(shí)時預(yù)警與預(yù)測性維護(hù)</li><li><strong>定制化需求</strong>：生成式設(shè)計10分鐘輸出輕量化方案</li><li><strong>能效升級</strong>：電機(jī)-電池-傳動系統(tǒng)多物理場聯(lián)合優(yōu)化</li></ol><h3><strong>三、Altair 核心技術(shù)亮點(diǎn)有哪些？
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