生成式仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
生成式仿真的視頻教程
仿真abaqus-Concept Structure Analyst基于高線線性和非線性仿真，生成符合結構要求的高性能設計概念
仿真abaqus-Concept Structure Analyst 基于高線線性和非線性仿真，生成符合結構要求的高性能設計概念 優勢 1、利用新開發的結構概念設計應用程序，快速創建和修改創新的概念形狀和布局 2、輕松創建、迭代和管理高級線性和非線性仿真模型，并且具有完全的設計可追溯性，有利于做出明智的概念決策 3、在統一的概念設計環境中，通過高效訪問概念幾何參數和 高級仿真參數直觀地執行設計探索研究
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Python在仿真中的應用_自動生成LS-DYNA材料卡片
本視頻主要介紹通過PYTHON實現快速生成DYNA材料，在學習完本視頻后可以獲得課程中涉及的腳本和資料。 在仿真中，材料設置對結果準確度影響非常大，本視頻是以寶鋼材料標準里的性能參數為基礎，進一步提高材料性能在仿真中表現的準確性。 以視頻中的思路，可以方便地應用到其他的求解器，比如：自動生成Abaqus材料卡片。
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World Extractor × 3DGS：一日生成高保真仿真環境
如何快速打造高保真自動駕駛仿真環境，并保證數據合規？ 本視頻展示 World Extractor 依托自動標注與 3DGS 技術一日即可構建的舊金山城市場景及辦公樓停車場景，同時可直接實現匿名化處理！
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生成式仿真的實例教程
近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發展，行業對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環節中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當前智能駕駛系統對大規模、多模態、真實物理驅動場景的需求。為應對這一挑戰，基于生成式AI的4D場景生成技術迅速興起，構建了從環境建模、行為重建到視覺渲染的完整鏈條，正在重塑自動駕駛仿真驗證的技術基礎。
本文將從技術背景、系統能力、核心技術和實際應用四個方面，系統梳理AI驅動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。
一、測試覆蓋率瓶頸與生成式AI切入點
自動駕駛測試需要應對極其復雜的交通場景，包括非結構化路口、弱交通規則區域、極端天氣、低照度場景，以及多主體交互引發的不確定性行為等。當前基于真實數據采集或手工建模的方式存在如下限制：
（1）采集成本高：依賴實車、實景、多模態同步設備，周期長、數據稀疏；
（2）稀有場景不足：事故場景、異常行為等真實比例極低，難以高質量復現；
（3）組合爆炸問題：參數空間（如天氣、時間、交通密度）指數級增長，難以人工覆蓋；
（4）場景可控性弱：缺乏可調控的語義接口，測試粒度不足。
生成式AI具備從數據中學習潛在分布、生成新組合樣本的能力。其引入使得場景構建從“手工定義”轉向“自動生成”，具備如下優勢：
（1）能構造真實但未見過的長尾組合；
（2）能對目標測試策略進行定向增強（如遮擋率、交通密度等指標）；
（3）可支持大規模仿真測試平臺的持續供場；
（4）支持動態交互與時間演進建模，構建完整4D語義閉環。
展開 2、添加動態對象
在NeRF和3DGS生成靜態場景后，aiSim5將基于外部渲染API進一步增加動態元素，不僅可以重建原始場景，也可以根據測試需求構建不同的交通狀態。
編輯
aiSim5中基于NeRF/3DGS場景細節。
圖13：網格投射陰影
編輯
圖14：車下環境遮蔽
3、效果展示
在aiSim5中完成動態對象的添加后，可以自由的在地圖場景中更改交通狀態，用于感知/規控等系統的SiL/HiL測試。
圖15：aiSim5運行NeRF城市場景1
圖16：aiSim5運行NeRF城市場景2
作者介紹
崔工
康謀科技仿真測試業務技術主管，擁有超過5年的汽車仿真測試及自動駕駛技術研發經驗，熟練掌握仿真測試工具和平臺，如aiSim、HEEX等，能有效評估和優化自動駕駛系統的性能和安全性。擁有出色的跨文化溝通能力，成功帶領團隊完成多項海外技術合作項目，加速了公司在自動駕駛技術上的國際化進程。作為技術團隊的核心，領導并實施過大規模的自動駕駛仿真測試項目，對于車輛行為建模、環境模擬以及故障診斷具有獨到見解。擅長運用大數據分析和人工智能技術，優化仿真測試流程，提高測試效率和結果的準確性。
展開 新思科技與 AMD 是基于雙方在半導體芯片設計領域將強化學習、生成式 AI 以及代理式（Agentic）AI 應用于工程流程方面的突出貢獻而受到表彰——這是一個對創新速度與精度要求極高的技術領域。
在芯片設計中引入人工智能，已不再是可選項。架構復雜性快速攀升、性能目標日益激進以及人才缺口持續擴大，使傳統的工程工作流面臨極限壓力。
AI 驅動的設計流程緩解了這些壓力——它們并非取代工程師，而是提升專家知識的效能與決策質量。代理式（Agentic）與基于學習的系統能夠幫助開發者更快速地探索龐大的設計空間，更有效地權衡取舍，并在問題成本最低時提前發現潛在隱患，從而實現更短的開發周期、更高質量的芯片以及更具韌性的創新鏈路。隨著上市時間壓力加劇以及高端芯片需求持續增長，這類流程正成為半導體行業未來發展的關鍵路徑。
新思科技與 AMD 被選為 MINDS 獎項得主，凸顯了在前所未有的行業壓力下，AI 創新在半導體行業中的戰略重要性。通過對這兩家公司的認可和表彰，世界經濟論壇強調：基于代理式（Agentic）和強化學習驅動的 AI 正從實驗階段邁向可規模化、可投入生產的工作流程。它們在增強人類開發者專業能力的同時，為工程團隊及更廣泛的科技生態體系帶來實質性價值。
作為全球最具創新力企業的重要研發合作伙伴，新思科技始終致力于推動行業前行。此次入選世界經濟論壇 MINDS 項目，并因 AI 在芯片設計這一極其復雜的工程領域中的突破性應用而獲得認可，我們深感榮幸。
Shankar Krishnamoorthy
首席產品開發官
新思科技
從強化學習到 Copilot 輔助功能，新思科技的 AI 能力正在助力 AMD 持續縮短芯片設計周期并提升開發者的生產力。
展開 第 2 階段
雜色：生成維度為 batch_size x 的隨機法線值
random_normal_dimensions Use real_batch_size。
Generator_labels：設置為 1。將假圖像標記為真實
生成器將生成標記為真實圖像的假圖像，并試圖欺騙判別器。
將判別器設置為 NOT be trainable。
在噪聲和生成器標簽上訓練 GAN。
?
【最近的研究表明，脆性斷裂和階梯式破壞是自然高山和工程巖坡的重要考慮因素。】
生成的文本如下：
The following table summarizes the results of a series of studies on the effects of fracture and step-path failure on rock slopes. Table 1. Effects of fracture and step-path failure on rock slopes (in inches) 【下表總結了一系列關于斷裂和階梯式破壞對巖坡影響的研究結果。表1. 斷裂和階梯式破壞對巖坡的影響（單位：英寸)】
3 結束語
開放式文本生成提供了一種自動續寫句子的方法。不過，生成的句子盡管在語法上滿足了要求，但在語義上和邏輯上仍然顯得文理不通，就像上面實例所示的一樣。
展開 
生成式仿真的相關專題、標簽、搜索
生成式仿真的最新內容
今日16:00，Ansys官方『Ansys高校系列專題：方程式賽車的智能化仿真設計』研討會研討會將基于Mechanical、Fluent、Discovery講解賽車結構與熱流體核心仿真，建立從概念驗證到詳細分析的完整研發流程。感興趣的下滑預約學習??
時間：5月13日（星期三），16:00-17:00
內容簡介：
1、基于Ansys Mechanical、Fluent、Discovery
識別生成式AI解決方案的商業價值17天前
識別生成式AI解決方案的商業價值 課程時長：1小時 課程大小：140.0MB 發布年份：2026 課程內容：許多機構在引入生成式AI時，缺乏評估其價值與展示實際回報的清晰框架。本課程將幫助你掌握評估生成式AI應用場景的能力，使其與實際業務成果相匹配。你將學習生成式AI基礎理念、成
__biz=MzU0OTcyMDQ1MA==&mid=2247488083&idx=1&sn=f69c890fff7e4a7d6cb92e3b04202ce1&scene=21#wechat_redirect" rel="noopener noreferrer" target="_blank">MODSIM生成式建模與仿真，賦能設計人員和工程師</a></p><p><
高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時1個月前
高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時，文件大小10.1GB。 你將學到：使用BM25混合搜索、RRF融合與Qdr
作為自收購完成以來的首個重要 Ansys 產品發布，R1 帶來了：
全新的人工智能智能體與生成式人工智能仿真能力，包括 Ansys Mechanical? 軟件中的 Mesh Agent 新功能；Ansys GeomAI，一款用于生成、評估和細化幾何概念的全新解決方案；以及 Discovery Validation Agent，一個能利用上下文智能與行業最佳實踐主動識別設置問題的人工智能智能體合作伙伴
一、引言
在前兩篇文章中，我們系統闡述了非結構化道路場景的構建路徑。第一篇《如何高效構建與測試非結構化道路場景？》從宏觀層面剖析了非結構化道路測試的必要性與技術挑戰，并介紹了aiSim通過集成外部工具實現邏輯路網與高真實感地形結合的總體解決方案。第二篇《從OpenDRIVE到Atlas：道路數據編輯與格式適配解析》則深入技術細節，說明了如何利用行業標準的OpenDRIVE格式，通過道路編輯器生成基礎道路邏輯
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摘要
眾所周知，因為光學配置的復雜性和多光源模型建模的視場（FOV）等，針對增強和混合現實（AR，MR）應用的光波導組合器建模是具有挑戰性的。因此，詳細的分析，例如對視場角特性的光學性能的分析，可能是相當耗時的，因為必須考慮許多光源模式和視場角。在這個用例中，我們使用一個具有101×101個采樣點（即角度）的棋盤格測試圖像來研究光波導的角度性能，從而得到10201個單獨的基本模擬結果。
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新思科技與 AMD 合作的項目入選世界經濟論壇（World Economic Forum）的 MINDS（Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions，即“有意義、智能化、創新性、可部署的解決方案”）人工智能項目。該項認可意味著，兩家公司躋身全球在人工智能領域具有領先實踐的創新組織之列——這些組織不僅在技術上實現突破，更以落地應用產生了可衡量的實際成效
