仿真智能體的案例
AI for CAE：仿真智能體開啟“普惠仿真”新時代
這一創新模式與云道智造所倡導的"普惠仿真"的理念高度契合，即通過智能化手段，讓仿真技術突破長期以來的專業壁壘，使更廣泛的用戶群體能夠輕松使用先進的仿真工具，推動仿真技術的大眾化進程。
目前，仿真智能體已經具備了初步功能。下面就讓我們一起來看下吧~！↓↓↓
用戶輸入：“我想要完成一次芯片散熱仿真”，AI助手便會自動根據知識庫，智能生成案例，運行建模、網格離散、方程求解與后處理的全部流程，并輸出結果↓↓↓
如果用戶對輸出的結果不滿意，只需輸入想要調整的幾何結構，例如“將散熱片的高度增加為五倍”，軟件便會自動完成案例修正，并輸出新的結果↓↓↓
以下案例展示了用戶通過自然語言輸入精確的仿真需求，智能體能夠直接根據描述生成完全符合用戶需求的仿真案例。可以說，用戶與軟件的交互過程簡化為與智能助手的對話過程↓↓↓
未來，仿真智能體還將引入優化設計功能，用戶只需要告訴智能體需要實現的參數指標，智能體就能自動、循環完成“生成式設計-自動仿真驗證-迭代優化”過程，最終輸出滿足用戶需求的結果。仿真技術將不再是專家的專屬工具，而應成為每個創新者都能輕松使用的高效生產力工具。
可在本文下方評論留言，或登陸Simapps網站（http://www.simapps.com/v2/tool/electronic-cooling），聯系客服優先下載試用仿真智能體。
更多創新分享，敬請期待4月18日在深圳舉辦的2025云道智造用戶生態大會暨新產品發布會：2025云道智造用戶生態大會暨新產品發布會 - Simapps Store - 工業仿真APP商店
展開 科普 | CAE仿真智能體，工程師的Seedance來了
既然制作視頻有嘴就行，那么 CAE 仿真可不可以？
可以的兄弟。
天洑開發的CAE仿真智能體已正式上線，訪問天洑官網，下載智能熱流體仿真軟件AICFD即可體驗！
人類的本質就是復讀機。我們讀書十幾年，實際就是復讀前人的成果。我們日復一日工作，大部分時候也是重復前人的工作流程。
但人工智能的出現，這一點有望改變，人們將最大程度從流程性、經驗性的工作中解脫。這也正是我們開發 “CAE 仿真智能體” 的初衷。
比如仿真中的幾何導入-網格劃分-模型設置-求解-結果處理，就是典型的流程性工作，很枯燥。
比如CFD中的湍流模型選擇，就是典型的經驗性工作，很費神。
再比如，網格劃分時的y+和邊界層高度選擇，也是典型的經驗性和流程性工作，很費腦。
未來，工程師的核心價值應體現在“定義問題”和“判斷”，而不是熟悉軟件操作、檢索行業標準、學習歷史案例。
有了仿真智能體，工程師只需描述仿真需求，比如”計算物體在空氣運動的壓力分布，速度50m/s“。之后，智能體即可完成所有流程性和經驗性工作，工程師大部分情況下只需點擊“同意”。
未來，天洑還將上線更多工程領域智能體，比如結構仿真智能體。
結構工程師只需說“幫我分析這個鋁合金支架在 500N 垂直壓力下的形變情況，看哪里最容易斷。”
之后不再需要翻菜單，也不再需要記參數，智能體能自動識別 CAD 模型特征，自動劃分網格，自動賦予材料及求解配置。
計算結束，智能體還能幫你解釋仿真結果。當你問 “為什么這里的應力集中這么明顯？” 時，它會結合物理原理告訴你：“因為圓角半徑過小導致了載荷突變，建議增加 R 角。”
我們相信，未來的工業軟件，都將”Agent化“。
大模型整合計算邏輯，傳統的數值求解器提供精確的物理結果。
展開 【產品】智能熱流體仿真軟件AICFD 2026R1發布
一、AICFD簡介
智能熱流體仿真軟件AICFD由天洑自主研發，在業界率先引入人工智能技術，高效解決工業級流動、傳熱、多相流、噪聲及燃燒等復雜仿真問題，為工程師提供更高效、精準、易用的流體仿真解決方案。
二、版本更新簡介
AICFD 2026R1版本更新聚焦在智能建模、AI網格、幾何模塊、旋轉機械、多相流及后處理等方面。
1、智能建模：CAE仿真智能體
AICFD 2026R1創新性地引入基于大模型的仿真智能體，用戶僅需以自然語言描述一段仿真需求，智能體即可自動解析仿真場景、推薦物理模型與邊界條件、完成求解設置。
仿真結束后，系統自動輸出結構化報告，實現“需求輸入→報告輸出”的端到端自動化。
該功能大幅簡化復雜仿真流程，降低CAE軟件使用門檻，使工程師將精力集中于產品創新而非工具操作。
2、AI智能網格
針對網格生成高度依賴人工經驗難題，AICFD 2026R1版本AI網格算法重大更新：
多域復雜場景支持：可處理包含旋轉機械、多部件裝配、復雜流道在內的多域幾何，自動識別域間交界面并生成保形、保特征的體網格，實現一鍵式全自動網格生成。
幾何保形優化：新增生成參考面功能，智能識別并保持原始幾何特征，在細小倒角、曲率劇變區域輸出高保真度邊界層網格。
AI網格監控與歷程動畫：網格生成過程實時可視化監控，并可導出網格演化歷程動畫，便于用戶評估網格質量。
3、幾何模塊全新升級
AICFD 2026R1新增從模型驗證到設計優化的一站式幾何處理工具：
幾何檢查：新增干涉檢查與水密性檢查功能，自動定位幾何缺陷，確保進入仿真環節的模型質量。
展開 線上研討會 | 智能體驅動，開啟仿真新玩法——初步探索AI在Abaqus與CST中的應用
<p><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/28f8748075fb4464ac2456506772683c"></p><p>在AI智能體快速發展的今天，各行各業都在探索如何將AI融入研發流程，以加速行業創新。仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。雖然距離大規模落地仍有挑戰，但已有不少前沿實踐在局部環節取得突破。</p><p>本次線上研討會將聚焦Abaqus結構仿真與CST電磁仿真，分享AI智能體與仿真軟件結合的初步方法與實際應用，探討如何通過自然語言等方式輔助建模、求解與后處理等仿真任務。</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><p><strong>會議日程</strong></p><p><strong>時間：</strong>2026年5月28日 周四，14:00-15:30</p><ul><li><strong>14:00-15:00</strong>《AI智能體驅動Abaqus 仿真全流程自動化》車福炎</li><li><strong>15:00-15:30</strong>《AI智能體驅動CST仿真全流程自動化》李瑞鵬</li></ul><p><strong>內容簡介</strong></p><p><strong><em>01.《AI智能體驅動Abaqus 仿真全流程自動化》車福炎</em></strong></p><p>1. AI 智能體簡介</p><p>2. AI 智能體與 Abaqus 集成方法</p><p>3. 使用 AI 驅動 Abaqus 自動化建模與仿真</p><p>4.
展開 
智能體人工智能大師課：構建實戰型人工智能智能體
智能體人工智能大師課：構建實戰型人工智能智能體 課程基本信息 發布年份：2026年 課程時長：2小時 課程大小：1.6GB 語言：英語 格式：MP4（視頻：h264，1920x1080；音頻：AAC，44.1千赫，雙聲道） 學習收獲 1. 清晰理解智能體人工智能的
直播預告 | SimManager仿真平臺多體學科和智能化應用方案
精彩直播預告
CAE仿真技術的深度應用正驅動企業仿真數據激增，數據管理也日趨復雜。面對海量仿真數據與知識積累帶來的管理和應用挑戰，高效管理仿真數據與流程、并借助機器學習與大語言模型技術實現智能化驅動，已成為提升仿真業務數據重用與效率的關鍵方向。
融合大語言模型和機器學習的SimManager平臺
海克斯康的仿真流程與數據管理平臺SimManager，可根據客戶需求進行配置與開發，涵蓋仿真數據管理、流程管理、知識管理、權限管理及外部集成等模塊。該平臺不僅在多體學科領域提供獨特的仿真數據管理方案，更在智能化研發方面支持機器學習與大語言模型的集成應用，助力企業實現技術變革。
本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件仿真平臺高級技術經理宿新東，在直播間中講師將深入講解SimManager的平臺整體架構、在多體學科的應用方案，以及結合機器學習和大語言模型技術的智能化應用方案等。敬請關注！
6月26日 14:00
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立即預定
直播內容聚焦
SimManager仿真流程和數據管理平臺如何解決以下5大問題:
? 如果利用仿真數據管理進行數據規范化、提升效率?
? 如何解決多體學科數據更新帶來的版本管理問題?
? 如何高效實現多體學科不同用戶協同工作?
? 如何實現利用仿真平臺進行機器學習?
? 如何借助大語言模型，在仿真平臺實現仿真知識的重用?
宿新東
海克斯康工業軟件仿真平臺高級技術經理
在CAE/SDM領域擁有超過18年經驗，長期工作在各仿真數據管理平臺（SDM）建設項目，特別是汽車行業仿真數據管理平臺建設領域。
展開 全世界的文字用完了，AI下一步怎么走？
小模型懂機理
這是天洑深耕多年的領域，即基于物理機理的CAE仿真小模型。它們專注于底層精準計算，能在極短時間內反饋壓力、溫度、形變等物理量。
有了仿真智能體，工程師不再需要面對復雜的網格劃分與邊界條件設置，而是通過與仿真智能體對話，實現自然語言驅動的仿真。大模型指揮，小模型執行，工業軟件由此進入真正的“自動駕駛”時代。
三、物理世界的“數據工廠”
黃仁勛演講中提到的另一個關鍵詞是“具身智能”。
要讓機器人像人類一樣行動，它必須在數字孿生環境中進行成千上萬次虛擬訓練。
天洑正積極探索服務于具身智能的數據采集與分析：通過CAE仿真技術，可為具身智能提供高保真度的虛擬訓練場。
機器人在數字環境中感知流體阻力、測試材料極限、學習避障邏輯。這些來自仿真端的精準數據，是具身智能從實驗室走向生產線的關鍵鑰匙。
在能源裝備領域，天洑利用工業AI技術實現的故障診斷與智能預警，是AI在物理世界落地的另一張名片。通過AI實時監測設備狀態，讓每一臺發電機組、每一座泵站都擁有自我感知能力。
四、文字的終點，是物理世界的起點
當AI不再滿足于紙上談兵，它必然要走向工廠、能源基站與復雜的物理場。
我們相信，在AI發展的新紀元，工業軟件不再僅僅是工具，而是鏈接虛擬與現實的橋梁，為AI注入物理靈魂。
文字或許會用完，但人類對物理規律的探索、對工業極限的追求，永無止境。在物理AI的浪潮中，天洑既是觀察者，更是定義者。天洑將繼續深耕CAE與工業AI，為中國制造打造更智慧的“數字底座”。
展開 結構化知識庫+研發智能體｜開啟智能研發時代
項目管理： AI撰寫與評審需求，自然語言繪制流程圖/時序圖；自動拆解任務并推薦任務執行人，生成項目計劃及甘特圖；支持需求變更影響預測、資源動態調度與預警、智能進度跟蹤。
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編輯
NexAI賦能RLM系統拆分需求矩陣
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編輯
NexAI賦能RLM系統進行任務拆分
產品工程： PLM+AI實現關鍵環節智能決策——包括零部件版本對比及更新建議、零部件搜索與BOM替代件推薦、產品及零部件的對比分析并輸出優化建議。
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編輯
以圖搜圖/文搜圖方式搜索替代件并進行相似度指數推薦
PART/3
結語：工業軟件的下一站，是智能體協同
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編輯
工業軟件的進化方向，不是功能的無休止堆砌，而是以知識為核心的智能化重構。
戴西NexAI面向工業研發領域建立了體系化的人工智能技術架構——底層多模態的數據整合，基于知識圖譜建立數據邏輯關聯關系，打通企業數據的底層連接，再通過多智能體協同，把AI能力嵌入設計、仿真、研發、生產管理的每一個具體環節，面向工業研發場景提供一套健全的智能體工作環境。
當然了，能否實現“10倍提效”，取決于企業自身的數據治理水平。但方向是清晰的：未來的研發工程師，將更多地扮演“AI團隊指揮官”的角色。誰先在自己的業務流程中部署這樣的智能體，誰就能在下一階段的競爭中占據有利位置。
*圖中描述是基于產品功能的典型場景，實際操作以工程師實際習慣和需求為準，該文章發布于2026年4月24日。
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展開 Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
“
這次更新能幫助企業從“孤立分析”的傳統模式轉向全面互聯的智能體系。通過 AI、數據治理與實時決策能力深度整合，Altair 讓企業內部的每個團隊，無論是業務分析師還是數據科學家，都能以更快的速度、更充足的信心將數據資源轉化為實際行動。
—— Altair 首席技術官 & 西門子數字工業軟件仿真業務負責人
Sam Mahalingam
”
推動企業全域互聯智能
Altair? AI Cloud 為規模化多智能體系統提供了安全基礎。借助全新推出的 Agent Studio，用戶可在統一環境中構建并編排智能體工作流，同時整合大語言模型、機器學習與企業數據。增強型多智能體協作功能支持智能體協同推理、數據檢索與任務自動化。依托這些功能，傳統數據流程將轉變為動態、自主的生態系統，讓企業級 AI 的使用門檻大幅降低，實現普及化應用。
Altair? Graph Studio? 以語義數據智能與智能體系統治理能力為核心，成為 Altair 生態系統的核心支柱。通過集成模型上下文協議 (MCP)，智能體可直接與 Graph Studio 交互，完成查詢、推理與決策；同時，內置的 LLM 驅動輔助工具簡化了元數據管理與本體構建流程。此次版本更新還引入了“基于屬性的精細訪問控制”與“策略驅動型治理”功能，進一步提升隱私保護、合規性與生命周期管理水平，確保數據不僅能實現互聯互通，還能得到有效管控與合規使用。
展開 新聞速遞丨Altair RapidMiner 數據分析和 AI 平臺助力企業加速智能升級：擴展智能體 AI 及分析生態系統
此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
“
這次更新能幫助企業從“孤立分析”的傳統模式轉向全面互聯的智能體系。通過 AI、數據治理與實時決策能力深度整合，Altair 讓企業內部的每個團隊，無論是業務分析師還是數據科學家，都能以更快的速度、更充足的信心將數據資源轉化為實際行動。
—— Altair 首席技術官 & 西門子數字工業軟件仿真業務負責人
Sam Mahalingam
”
推動企業全域互聯智能
Altair? AI Cloud 為規模化多智能體系統提供了安全基礎。借助全新推出的 Agent Studio，用戶可在統一環境中構建并編排智能體工作流，同時整合大語言模型、機器學習與企業數據。增強型多智能體協作功能支持智能體協同推理、數據檢索與任務自動化。依托這些功能，傳統數據流程將轉變為動態、自主的生態系統，讓企業級 AI 的使用門檻大幅降低，實現普及化應用。
Altair? Graph Studio? 以語義數據智能與智能體系統治理能力為核心，成為 Altair 生態系統的核心支柱。通過集成模型上下文協議 (MCP)，智能體可直接與 Graph Studio 交互，完成查詢、推理與決策；同時，內置的 LLM 驅動輔助工具簡化了元數據管理與本體構建流程。此次版本更新還引入了“基于屬性的精細訪問控制”與“策略驅動型治理”功能，進一步提升隱私保護、合規性與生命周期管理水平，確保數據不僅能實現互聯互通，還能得到有效管控與合規使用。
展開 面向數字孿生戰場的智能體建模框架構建
為支持不同單位執行各種類型任務，考慮到數字孿生戰場決策任務的核心不是對單個作戰實體的操作，而是指揮員對作戰兵力調度的考驗，擬將數字孿生戰場決策智能體輸出構造為指揮員可理解的三元組<謂語，主語，賓語>結構。其中，謂語為各種專家戰術策略任務；主語為包括殲擊機、轟炸機、預警機和干擾機在內的不同類型單位；賓語為任務的主要參數。面向數字孿生戰場的決策模型輸出層中，采用注意力機制進行謂語和賓語選擇，采用指針網絡進行主語選擇。表1給出了智能體決策模型網絡輸出示例。
表1 智能體決策模型網絡輸出示例
3.3仿真數據模糊化
由于虛擬仿真環境和真實作戰環境不完全一致（包括真實數據少、數據特征缺失以及仿真參數不完備等情況），在仿真環境中構建和優化的數字孿生戰場決策模型在實際戰場中存在模型表現降級的問題。因此，需研究一種具備由仿真環境向實際環境遷移能力的決策模型構建與優化技術，縮小虛實兩域的系統性動態差距，實現數字孿生戰場決策模型在虛實兩域的策略泛化。
針對如何設置模糊邊界條件，形成滿足配智能體訓練需求的不同粒度環境的問題，本文研究了仿真數據模糊化處理方法。首先，建立一套支持隨機化仿真的模型，采用對仿真環境數據域隨機化方法，擴大仿真環境數據分布，使擴大后的仿真環境數據分布盡可能覆蓋真實對抗環境數據分布，并模擬實戰環境中的邊界條件模糊的情況；然后，利用由仿真數據模糊化模型生成的大數據對數字孿生戰場決策模型進行預訓練；最后，通過真實作戰環境中少量數據對決策模型進行針對性提高，從而實現決策模型虛實遷移能力。仿真數據模糊化數據概率分布空間如圖9所示。
展開 
【多體系統仿真算例】齒輪鏈條多體系統運動仿真
通過數值仿真，可以對齒輪鏈條多體系統進行運動和受力狀況的模擬。這種模擬方法可以提供對系統行為和性能的深入理解，有助于優化設計、預測故障和提高系統的穩定性。
在數值仿真中，可以使用有限元分析（FEA）或多體動力學（MBD）等方法來模擬齒輪鏈條多體系統的運動和受力狀況。
有限元分析（FEA）：這種方法通過將系統劃分為有限數量的元素（如齒輪和鏈條），并使用數學模型描述每個元素的物理行為，從而模擬系統的整體行為。FEA可以用于分析齒輪鏈條的應力、應變、位移等，并評估系統的疲勞壽命和穩定性。
多體動力學（MBD）：這種方法使用多體動力學軟件來模擬復雜機械系統的運動和受力狀況。MBD可以模擬齒輪鏈條多體系統中的齒輪嚙合、鏈條張緊力、摩擦力等動態行為，并預測系統的動態響應和穩定性。
在進行數值仿真時，需要考慮多個因素，如齒輪和鏈條的材料屬性、幾何形狀、接觸條件、潤滑條件等。通過調整這些參數，可以觀察系統在不同條件下的行為，從而優化設計并改進系統的性能。
仿真設計：
【仿真平臺】自建高性能計算集群
【算例說明】通過數值仿真，可模擬齒輪鏈條多體系統運動和受力狀況
【工程應用】齒輪鏈條多體系統運動仿真、多體系統動力學仿真、機械工程等
【創新貢獻】自動化計算流程+計算參數優化+后處理自動生成
！！文章內容轉自微信公眾號“云數仿真”，更多精彩內容請前往微信公眾號進行關注。
展開 “公差智能體”離我們還有多遠？
而AI智能體（AI Agent）的出現，有望推動這一領域加速變革，為幾何尺寸與公差的應用與分析帶來全新可能。
公差智能體的潛力與挑戰
公差智能體的出現，為公差分析帶來了新的想象空間。
我們認為，公差智能體將有望在制造環節中承擔更復雜的計算與決策任務——在短時間內迭代成百上千種裝配方案，找出最優結果，并生成相應的幾何尺寸與公差規范及優化建議。未來，它甚至可能貫穿產品開發全過程，從設計到制造形成閉環，讓公差分析不再只是后置步驟，而是實時嵌入到工程工作流中。
不過，要實現這種“全能公差智能體”，行業仍需跨過幾道關卡：算法質量和算力是首要問題，更棘手的是在信息不完整的設計早期，AI如何給出穩健、可靠的建議。此外，AI的“幻覺”（一本正經的胡說八道）問題在高精度工程任務中風險更高，必須通過算法優化和數據約束來降低。
誠智鵬的探索與落地
在這一探索過程中，誠智鵬科技始終堅持從客戶的真實場景出發，推動AI技術的落地與演進。
目前，我們已經在多個關鍵環節實現了實用化成果，如AI智能標注：可以結合公差庫和標注方案，快速完成重點公差的智能設計；再比如AI智能裝配：利用深度學習技術，實現跨行業產品的高精度虛擬裝配，大幅降低公差仿真的門檻和難度。
這些能力不僅提升了效率，更為打造公差智能體打下了技術基礎。我們的AI技術體系也正在持續進化——基于性能目標的AI自動虛擬裝配，模擬真實裝配過程；基于KAG（融合行業知識、算法邏輯與幾何特征的技術體系）的智能裝配約束生成與PMI智能生成，實現設計與工藝數據的自動貫通等。
未來的公差智能體藍圖
對于“公差智能體離我們還有多遠”這個問題，答案并不在一個確切的時間表，而在于我們是否能一步步消除了阻礙它的障礙。
展開 OpenClaw快速入門：搭建你的第一個自主智能體
OpenClaw快速入門：搭建你的第一個自主智能體 掌握在本地（Docker）或Azure小型Linux虛擬機部署OpenClaw的方法 配置穩定的身份與內存機制，讓智能體行為保持一致性 對接兩款工具：搜索工具及僅草稿消息類的安全辦公工具 搭建可落地的自動化流程：每日簡報與任務隊
商業辦公、酒店、公寓等綜合體項目智能化系統規劃方案
前言
我們讀者咨詢商業綜合體規劃設計方案，商業綜合體一般包含商業、辦公、公寓等等，這種類型的方案一般都差不多，具備幾個方案素材就可以了，今天分享一套商業綜合體解決方案，僅供參考學習。
