物理AI仿真的案例
AI數據中心 | 多物理場仿真助力優化系統效率及成本
熱門直播 | 新思科技數據中心仿真：從芯片到系統環境
Ansys攜手行業專家推出“推動數據中心創新發展”的系列活動，4月21日，亞太專場直播「新思科技數據中心仿真：從芯片到系統環境」即將上線，深入探討仿真技術如何推動數據中心的運營變革。在本次會議中，您將了解由物理感知降階模型驅動的多物理場仿真、從芯片到系統的建模以及多保真數字孿生，如何在整個生命周期內實現可持續、高性能的數據中心。誠邀您報名參與，深入理解從芯片到系統環境的仿真如何幫助構建面向未來的高性能數據中心。
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展開 《AI重構仿真：Smart-ROM如何實現“秒級”物理場分析？》
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，成為一座座未被挖掘的“數據墳墓”，價值白白流失；
? 優化探索之殤：涉及多參數、多目標的設計優化與方案探索時，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；
? 智能運維延遲：在預測性維護、在線診斷等數字孿生實時交互場景中，傳統仿真動輒數小時甚至數天的計算延遲，完全無法滿足“分鐘級”乃至“秒級”的響應需求，致使數字孿生停留于靜態展示。
這些痛點共同指向一個根本矛盾：對高保真結果的迫切需求與無法承受的計算時間成本。
Smart-ROM用AI重構仿真范式，它不僅僅是一個工具，更是一種全新的工作流程：通過智能學習歷史仿真數據，自動構建高保真降階模型（ROM），將原本需要數小時的物理場分析，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”從愿景變為標準工作流程。
展開 解鎖AI云圖預測、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、外部參數的支持，進一步擴展 physicsAI 的應用場景；
romAI 基于 AI 和經典系統理論的對系統模型進行降階，降階模型可用于嵌入數字孿生系統、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驅動工具也深度集成于HyperWorks 套件中，方便用戶直接使用AI 技術。如果以上工具無法滿足您的特定需求時，您可以使用 Altair RapidMiner 來靈活構建自己的 AI 解決方案。
2.前后處理交互方式變革，重構仿真體驗
前后處理環境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用場景，如：云端材料庫無縫鏈接，NVH、碰撞與 CFD 專用建模環境，自動報告生成，概念設計優化，設計探索等。另外新界面具備仿真 BOM 管理功能，可以直接與PDM 系統實現雙向互聯，在同一個模型中保存與管理多個不同學科、不同版本的部件和子系統模型。
2024版本中新增 python API 支持，支持基于 python 語言定制自動化執行腳本與插件，進一步降低定制開發門檻。另外新增全新的生成式設計工作流程，能夠針對給定的問題生成并考察大量潛在的設計概念。
3.不止于優化！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，包含結構、多體、離散元、流體、電磁等。其中 OptiStruct 作為行業領先的優化軟件，近年來著力開發非線性求解能力，包含復雜的材料非線性、接觸、幾何大變形、連續分析步等。
近年來，OptiStruct 還增添了對顯式動力學的支持，后續會增加在顯示動力學方向的優化應用。
展開 下一個牛頓會是AI物理學家嗎？
因此，Wu和Tegmark的AI物理學家能記住曾學習過的解決方案，并嘗試將它們應用在未來的問題上。
AI物理學家的學習架構：在中心是一個儲存理論的中心。當遇到新環境時，首先就會檢查這個中心，然后提出能解釋部分數據的舊理論，以及能夠隨機初始化其他數據的新理論。所有的這些理論都通過分治法（Divide-and-conquer）訓練的，成功的理論和相應的數據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），以神經網絡的形式將所學的理論分解成更簡單的符號公式。2. 應用統一（Unification），將符號理論聚類并統一為主理論。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器學習算法中之后，Tegmark和Wu向AI展示了一系列復雜程度越來越甚的虛擬環境，這些虛擬環境由奇怪的物理定律所支配，并讓AI去理解它。它的目標是盡可能準確地預測物體在二維空間的運動。這需要AI為每個“神秘環境”推導獨特的物理理論，才能理解物體在該環境下的運動方式。
正如Tegmark和Wu所發現的那樣，隨著環境變得越來越復雜，這位AI物理學家越來越難理解物理定律。最后，這位AI物理學家總共接觸了40種不同的神秘環境，并能在超過90%的情況下，推導出支配這些環境的正確物理定律。此外，Tegmark和Wu的AI物理學家能夠比傳統的機器學習算法減少“十億倍”的預測誤差。
這一工作或許對人類在未來從事科學研究的方式產生重大影響。特別是它或許能極其有效的應用于理解大量復雜的數據集上，比如那些用于氣候或經濟建模的數據集上。或許，下一位即將到來的牛頓或愛因斯坦，將只是一些計算機代碼而已？
展開 
仿真智未來，AI賦新能：Ansys 2025全球仿真大會中國站太湖之濱圓滿落幕
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 eDT芯課程 | 電子數字孿生云平臺，加速變革物理AI系統創新進程
4月，新思科技芯課程將推出系列eDT主題，共4講，該系列內容將探究新思科技電子數字孿生平臺如何將數字孿生技術提升到一個全新的水平，變革開發者及合作伙伴在物理硬件就緒之前協作和創新的方式；在DEMO部分還會介紹汽車行業使用電子數字孿生平臺進行多ECU聯合仿真的案例，直觀的展示平臺的交互方式，運行環境和操作流程。歡迎了解并預約更多系列課程：
1. 4/10: 電子數字孿生云平臺，加速變革物理AI系統創新進程
2. 4/17: 突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速
3. 4/24: Silver創新型POSIX OS控制器虛擬化技術，使能SDV全域仿真測試
4. 5/8: 基于虛擬ECU實現故障注入，助力功能安全測試
講師簡介：
吳文波 | 新思科技高級應用工程師
從事多年數字孿生仿真測試工作，行業資深技術專家，現負責新思科技Silver，VDK，TPT等工具的支持。。
課程時間：
2026.04.10（周五），14:00-15:00
歡迎掃碼進入課程報名入口，了解更多AI系列芯課程！
展開 新思科技首發電子數字孿生平臺，全面加速智能汽車等物理AI系統創新
., 納斯達克代碼：SNPS）近日正式發布新思科技電子數字孿生（eDT）平臺，這是業內首個用于加速電子數字孿生（eDT）創建、管理、部署與使用的開放式解決方案，對于構建當今軟件定義助力物理人工智能系統的產品開發至關重要。該 eDT 平臺初期聚焦高價值的汽車應用場景，通過將軟件開發和系統集成工作“左移”，使整車廠（OEM）能夠在硬件可用之前完成高達 90% 的軟件驗證，從而降低整車開發成本并顯著縮短上市時間。
面對超過 6 億行軟件代碼、數百家軟件供應商、急劇縮短的開發周期以及不斷攀升的成本壓力，汽車工程團隊正處在極限邊緣。從汽車到 AI 工廠，智能系統的開發需要一種完全不同的方法——一種從開發最早階段就將芯片設計與軟件行為以及全系統驗證連接起來的方法。通過全新的 eDT 平臺，新思科技正在以端到端的數字孿生基礎重塑工程方式，將我們在虛擬 SoC 模型與大規模系統仿真方面的產品與市場領導地位與廣泛的合作伙伴生態結合在一起，從而簡化、加速并規?；乱淮嚨拈_發。
Ravi Subramanian
首席產品管理官
新思科技
沃爾沃汽車正迅速采用整體式整車驗證方法，并將這一嚴謹性前移至設計與開發的最早階段。這一轉型的核心是我們與新思科技合作開展電子數字孿生的創新性應用。通過虛擬化 ECU，我們的團隊能夠在硬件可用之前‘左移’進行測試與驗證工作，從而降低開發成本、提高軟件質量，并在車輛整個生命周期內持續加速創新。
展開 諾貝爾物理化學獎全給了AI，你不試試這個機器學習軟件？
2024年的諾貝爾物理和化學獎暗示了：交給AI。
AI預測的核心有兩個，一個是原始數據，一個是訓練模型，缺一不可。
在本論文中，原始數據是皇甫川河、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據，及流域內63個氣象站在這50年里辛苦采集的氣象數據。
訓練模型，用的工具是南京天洑軟件公司的智能數據建模軟件DTEmpower。是的你沒看錯，正是我司的！
展（無）開（聊）說，模型訓練過程分別基于對數正態函數分布、廣義帕累托分布和H2018模型三種函數形式，擬合算法采用了DTEmpower內置的隨機森林、多項式、K近鄰回歸和多層感知器四種機器學習算法。
訓練完成后，再采用納什效率系數（Nash efficiency coefficient）等多個參數對模型的準確性進行評判。
明白了吧？別緊張，不明白沒事（我也不懂。
最終論文得出結論：利用隨機森林算法訓練的H2018模型，性能優異（superior performance），即可利用降水數據預測同區域的河流流量。
是不是不！明！覺！厲！
包括水利行業在內的各行各業，無時無刻不在產生數據。俗話說數據是天數據是地，數據是個大金礦，如何從或微量或海量的數據中挖掘價值，就很考驗技術人員的智慧了。
我司的DTEmpower就是一把金鏟鏟。別擔心不會用，圖形化、零編碼建模，拖拽、拉線就完事了。
數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等各環節都有豐富的AI算法，零基礎小白也能快速挖掘得到優秀漂亮的數據模型。
軟件開發不容易，同事們熬夜加班更不容易，頭發都快沒了。
但談錢實在傷感情，你免費拿去用吧……唉。
到天洑軟件官網下載，自帶一個月免費試用。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 線下研討會 | 破局高速PCB制造瓶頸：Ansys多物理場與AI驅動設計與制造創新
在AI算力、高速互聯與高功率密度電子系統快速發展的推動下，PCB正從傳統載體升級為決定整機性能與可靠性的關鍵，不斷迭代信號速率，大規模的高密度互聯，正在將傳統的設計與制造經驗推向極限。傳統的 “試錯法” 設計周期長、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雜挑戰，Ansys 提供了業界最完整的仿真解決方案，在設計早期就精準預測并解決潛在問題，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驅動設計與制造創新，將圍繞工廠加工制造過程中的信號完整性、熱設計、電磁兼容、結構仿真及制造可靠性等關鍵環節，系統展示多物理場與AI驅動下的設計與制造創新方案。研討會深入解析Ansys SIwave、Icepak、Mechanical、Sherlock與HFSS等工具的協同工作流，幫助工程師在生產加工早期完成電、熱、力及可靠性風險評估，還將結合行業前沿議題與企業實踐案例，在高速電子創新浪潮中實現從PCB、封裝到系統級的全流程優化。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：深圳
費用：免費（報名需審核，請使用公司/學校郵箱）
* 以上日程為初步擬定內容，具體安排請以最終發布為準
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如有任何問題，請聯系：
電話：4008198999
郵箱：info-china@ansys.com
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 數據驅動設計（DDD）模塊：RecurDyn與AI的深度融合，重新定義仿真未來
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 
AI+仿真：驅動工業智能變革新引擎（內含100個AI應用案例下載）
△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。
在人工智能與仿真的交匯領域，新的應用方式正在不斷涌現。與常見的流行術語如機器學習、生成式AI和合成數據相比，我們更應關注AI如何在實際工程中賦能仿真，加速研發流程、提升決策質量。
關鍵技術實現方式
在傳統制造行業，企業正積極探索如何借助AI脫穎而出。然而，許多企業仍對起步路徑和所需技能存有疑慮。需要明確的是，AI并非“即插即用”的解決方案，它依賴高質量的數據和有效的監督模型。
本文以大規模鑄造為例，闡釋AI與仿真的深度融合。通過機器學習聚類技術，Altair幫助用戶從海量仿真數據中快速識別最優設計方案，展現了“AI驅動的仿真”在實際工程中的巨大潛力。
? 高效的模型創建
基于幾何圖形（網格或 CAD 格式），算法可以將這些轉換為值，以便可以比較、編輯、聚類幾何圖形并將其劃分為組和類。這使得模型組織更容易，并使建模過程更高效。
? 多學科設計探索
利用參數化設計的現有結果，回歸分析可用于識別相關性并預測單個值或行為曲線。這樣可以填補測試數據中的空白。
? 快速預測物理行為
基于仿真結果和幾何結構，對神經網絡進行訓練，無需運行新的仿真即可進行行為預測。
? 使用神經網絡有效捕獲復雜系統行為，而不是協同仿真
使用計算密集型仿真（例如離散元法 （DEM）、計算流體動力學 （CFD） 和有限元分析 （FEA））映射的復雜過程訓練神經網絡，將其作為降階模型（ROM）再現系統行為。
展開 新聞速遞丨2025 Altair “AI 驅動，仿真未來” 區域技術交流會圓滿收官
作為行業技術先鋒，泛亞汽車通過系統性布局，構建了完整的虛擬仿真技術體系，總結出三個關鍵方向：打造數字化研發體系、探索精準仿真與智能優化，以及AI賦能創新，實現了研發效率與質量的全面提升。
三一重工數字孿生研究院院長郄永軍
三一重工數字孿生研究院院長郄永軍在會議中分享了關于工程機械數字仿真體系建設的案例和思考，強調了仿真技術在產品研發中的重要性。工程機械數字仿真體系建設聚焦于提升產品競爭力，通過數據驅動和跨學科仿真技術優化產品設計，應對復雜工況挑戰。三一集團通過與Altair合作建設SPDM系統，打通設計平臺、仿真平臺和實驗平臺，實現全流程的管理。 SPDM系統不僅提升了管理效能，還通過二次開發定制了仿真APP，提高了仿真效率。
山東臨工技術研究總院可靠性研究院副院長張濤
山東臨工技術研究總院可靠性研究院副院長張濤詳細介紹了山東臨工如何將 Altair仿真技術應用于工程機械數字化仿真體系建設中，同時，公司還建立了適應產品需求的流暢仿真體系，未來也期待借助 Altair AI技術構建實用價值的工程機械數字孿生模型，實現產品實際使用過程中的優化解決方案和預測性維護。
沉浸式體驗：零距離感受AI+仿真的力量
除了前沿洞見，四站會議精心打造的軟件互動體驗區吸引了眾多與會者在中場休息時踴躍參與。
參會嘉賓紛紛駐足Altair SimSolid革命性無網格仿真技術、Altair HyperWorks 2025新版本，多物理場仿真與AI驅動設計優化，Altair physicsAI、romAI以及Altair RapidMiner數據分析與AI平臺等，參會嘉賓動手操作，零距離親身體驗Altair最新 AI賦能的創新解決方案。
SimSolid體驗區：嘉賓們現場感受了其顛覆性的無網格技術帶來的極速仿真效能，驚嘆于復雜模型分析的快捷與精準。
展開 解鎖AI在工程設計、仿真與制造中的變革力量！AI For Engineers 2025 全球線上會議火熱報名中
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</div><p><strong>2025 Altair 區域技術交流會</strong></p><p>Altair 今年分別在<strong>北京、上海、成都、深圳</strong>舉辦 “AI驅動，仿真未來” 2025 Altair 區域技術交流會。會議將匯聚不同行業專家與先鋒企業，共同探討仿真智能化如何賦能工業創新，分享最新仿真與 AI 技術的應用實踐。歡迎在您就近的區域報名參會，與我們進行技術交流和行業分享。
展開 AI for CAE：仿真智能體開啟“普惠仿真”新時代
當大語言模型突破技術奇點，智能體與CAE的深度融合，正在重塑人類使用仿真的模式。
人工智能（AI）自20世紀40年代誕生以來，經歷了從理論探索到技術實踐的漫長發展歷程。早期的AI主要依賴邏輯推理和規則引擎，受限于數據和算力的不足，發展較為緩慢。隨著大數據的興起、算力的指數級躍升以及深度學習算法的突破，AI在2010年后迎來了飛速發展的黃金時期。
近年來，大語言模型（LLM）的強勢崛起為AI領域帶來了一場波瀾壯闊的科技革命，從消費互聯網到工業制造、醫療健康等領域，正在重塑各行各業的運作邏輯。DeepSeek作為大語言模型領域的變革力量，憑借算法創新和算力優化的雙重突破，成為推動大語言模型普及與變革的關鍵力量。DeepSeek通過開源策略和低成本部署，降低了技術門檻，讓大語言模型的應用觸手可及，其在多領域的廣泛應用也進一步彰顯了其技術優勢和產業價值。
在CAE（計算機輔助工程）領域，AI正引發一場顛覆性變革。AI不僅能夠顯著提升仿真的效率和精度，同時也在不斷改變人們使用仿真軟件的形式。AI Agent通過自然語言交互理解用戶需求，不僅能夠生成解決方案，還能深入到具體的應用場景中，為用戶提供更加精準、高效的服務，標志著AI技術從“能思考”到“會做事”的跨越，為各行業的智能化發展注入了新的活力。
云道智造的工程師正在致力于研發仿真智能體，融合了多智能體交互、檢索增強生成（RAG）、強化學習修正和生成式等技術，并采用國產開源的DeepSeek 作為底層大語言模型。系統支持用戶通過自然語言輸入需求，仿真智能體能夠精準理解用戶意圖并將其轉化為可執行的仿真任務，實現從模型構建到仿真分析的全流程自動化。
有了仿真智能體，用戶無需具備任何仿真知識或軟件使用經驗，即可完成復雜的仿真任務，極大地降低了技術門檻。
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