AI驅動的分析引擎的案例
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 Moldex3D仿真分析之仿真驅動和AI加速的工作流程優化異型水路設計
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（ANN）代理模型，以及多目標演化優化，該團隊成功將過去須耗時數周的傳統試誤法，轉為一套結構化、以數據為導向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設計方案。
模擬與AI：優化設計決策的關鍵推手
冷卻通常占整個射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應力、翹曲和位移的主要原因。雖然異型水路（Conformal Cooling Channels，CCC）有助于緩解上述問題，但其水路配置便是一個涉及周期時間、溫度條件及可制造性的多目標難題。為了應對這項挑戰，IPC團隊利用Moldex3D來評估設計方案，并藉助AI有效權衡最佳方案，而這種方法也使該團隊能穩定獲得優于傳統水路配置的溫度分布、成型周期時間。
應用焦點：采異型水路的薄壁杯
為具體說明該方法，IPC團隊展示一個薄壁杯的案例。他們用Moldex3D來評估水路配置、直徑與間距，同時透過AI縮短搜索范圍并識別有效設計方案。藉由這套工作流程，所預測的成型周期較傳統配置明顯縮短，成功展現異型水路結合AI，便能以簡易的驗證方式來加速設計優化。
圖一、異型水路設計范例
IPC團隊的工作流程
射出成型的項目往往需要追蹤數十項數據。IPC團隊首先透過主成分分析（PCA），在確保不遺漏問題本質的情況下，縮減優化目標。接著運用Moldex3D模擬分析結果來訓練類神經網絡（ANN）代理模型，以快速預測溫度與冷卻時間。
展開 使用 Java Spring AI 進行 AI 驅動的應用程序開發（2025 年）
本模塊強調動手開發，指導學習者完成創建、配置和部署 AI 增強型 API 的過程。通過將 Hugging Face 模型和 Gemini API 集成到 RESTful 服務中，應用程序能夠生成響應、分析文本和自動做出決策。通過實踐練習和實際場景，學生將了解如何在其應用程序中構建 API、管理數據流和優化 AI 性能。此部分確保學習者具備開發可擴展且生產就緒的 AI 驅動的后端服務所需的技能。本課程的最后一部分側重于通過構建 AI 驅動的自動電子郵件回復助手，將 AI 功能應用于實際用例。這個基于項目的模塊指導學生將 AI 驅動的文本處理和響應生成集成到自動化電子郵件管理系統中。通過利用 Spring AI，學生將開發一個智能助手，該助手可以理解電子郵件內容、對消息進行分類，并根據預定義的 AI 模型生成適當的回復。這個實踐項目鞏固了課程中涵蓋的概念，為學生提供構建可提高生產力和自動化的 AI 解決方案的實踐經驗。在課程結束時，學習者將具備使用 Spring AI 設計、開發和部署 AI 驅動的應用程序的知識和技能，使他們能夠為現代 AI 驅動的軟件開發做好準備。
這門課程適合
Java開發人員
AI和ML愛好者軟件
/應用程序開發人員
后端工程師
展開 數據分析與AI丨從傳感器到智能決策：數據驅動企業發展與 ESG 創新的全鏈路實踐
</p><p class="ql-align-justify"><strong>4.Altair AI Studio and Altair AI Hub</strong></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/EBaibcQicPxgySddksiavBkxiaFrLicZibxnnDb6UvoerQZPtjOhFjvgBOgE3Kvh0EYChI6qcUImqoszbTxowvufYL1Q/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">如果企業希望構建知識圖譜，該平臺也可用于本地部署，保障企業數據的安全性。構建完成的數據可繼續通過 AI Studio 和 AI Hub 進行機器學習建模，整個過程強調“無代碼”和“自動化”特性。平臺內置多種機器學習算法，如分類、聚類、回歸、離群點檢測、購物籃分析等，用戶只需將數據導入，拖拽相應操作符進行連接，設定輸出格式后點擊運行即可，極大簡化了建模流程，滿足非程序員用戶的需求。</p><p class="ql-align-justify">完成建模后，模型可上傳至 AI Hub 進行版本管理和部署，操作便捷。</p><p class="ql-align-justify"><strong>5.
展開 
邀請函｜相約新鄉——“AI 賦能，智造躍遷” AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會
近年來，新鄉通過數字化轉型和創新驅動，推動裝備制造、新材料等產業向高端化、智能化、綠色化發展。依托政策支持、數字基礎設施建設和產學研合作，打造了多個數字化轉型標桿，顯著提升了制造業的競爭力，為區域經濟高質量發展提供了有力支撐。</p><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/x0yLiaf5fF6yAgVgOYzEDsQ6xypiaJ5ggcdF10ibapQ3RYVNoiaLYYUZsHCiaLTGgywnPYsOOguaLLQMpM7ibEQ8abPA/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>為了助力河南新鄉地區制造業數字化再升級，<strong>3月20日</strong>，Altair 將攜手河南省機械工程學會、新鄉市科學技術協會共同舉辦<strong>AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會</strong>。本次會議聚焦 CAE 軟件工具與 AI 驅動的數字化設計方法，旨在通過技術賦能，助力企業實現從“<strong>經驗驅動</strong>”向“<strong>數據驅動</strong>”的躍遷。</p><p><br></p><p>誠摯邀請河南地區用戶參會交流，共同推動產業蓬勃發展！</p><p><br></p><p><strong>參會席位有限，請提前報名鎖定席位。</strong></p><p><br></p><p><strong>期待與您共同探 AI 賦能創新，仿真驅動智造的新篇章！
展開 DARPA投資探索電磁驅動引擎：想取代化學燃料
的想法能夠引發一種新型火箭引擎設計，這種引擎不需要化學燃料，而是將光轉變成為推力。而DARPA的工程師們也認為McCulloch的想法可能是一個好點子。
DARPA國防科學辦公室，光和物質交互作用項目的負責人Mike Fiddy聲稱：“太空領域已經擁有越來越多的全球參與者，DARPA正試圖深入探索如何以更高效而且更通用的形式來移動物體。”McCulloch認為，安魯效應的不平衡能夠用于產生一種更加節能的推動力。
在之前發表的論文中，McCulloch借助自己的量化慣性理論來解答星系旋轉（完全撇開了暗物質）以及電磁驅動引擎所以產生的推力。電磁驅動引擎就是美國宇航局嘗試研發的一種對化學燃料需求較少的火箭引擎。據電磁驅動引擎的發明者稱，這種引擎會從一個不規則形狀容器的一端向另外一端發射微波，借助產生的不同輻射壓獲得推力。然而今年年初也有一項研究質疑這種設計是否會有效果。
McCulloch稱：“我認為電磁驅動引擎就是慣性量化的一種表現。不同的實驗設置或許能夠產生更加強大的推力。”DARPA的撥款在用于進行實驗之前，它將用于更多的理論研究。McCulloch稱：“這些錢首先能夠讓我雇傭一位博士后。”借助博士后研究人員的幫助，McCulloch計劃繼續完善自己的量化慣性理論。他計劃嘗試打造一種數字模型，讓這一理論完全具備可預測性。
在經過18個月的理論完善之后，這些資金將幫助資助德國和西班牙的兩個實驗團隊，這兩個團隊將建立實驗探索這種推力理論。如果實驗最終像McCulloch預測的那樣獲得成功，研究人員將尋找增強這種推力的方法。
McCulloch希望在不同的研究階段繼續使用自己的理論來解釋和理解可觀測的天文學數據。McCulloch稱：“我認為這種理論的強大在于能夠解釋不同規模的許多事情，無論是宇宙水平還是實驗室水平都可以。”
展開 智能座艙功能測試平臺：驅動汽車智能化升級的核心驗證引擎
該系統通過集成高精度圖像識別、多通道音頻分析、車輛總線通信及自動化仿真技術，構建出完整的數字化的測試環境。平臺可模擬用戶真實操作行為，如觸摸屏點擊、語音指令發送、手勢動作捕捉等，并對座艙系統的響應時間、顯示內容、音視頻輸出及邏輯判斷進行全方位量化評估。
多功能觸摸屏測試系統
本設備適用于用于各種智能設備觸摸屏的檢測、研發，對電容式觸摸屏的功能性測試和電性能檢測，整機和電容屏、紅外屏單體均可測試。
測試標準：GB_T 43860.1210-2024 觸摸和交互顯示、 第12-10部分：觸摸顯示測試方法 觸摸和電性能
北京沃華慧通測控技術有限公司支持對液晶儀表、中控屏、HUD等硬件設備的單體測試，更具備多設備聯動測試能力，能夠驗證跨屏交互、場景切換等復雜功能邏輯。同時，結合協議仿真與故障注入技術，平臺可在研發早期發現潛在缺陷，大幅降低后期整改成本。
性能測試框圖
北京沃華慧通測控技術有限公司深耕汽車電子測試領域多年，自主研發的智能座艙功能測試平臺已成功應用于多家主流車企及零部件供應商。該平臺具備高度靈活的模塊化架構，支持用戶快速定制測試用例，實現自動化回歸測試和持續集成，顯著提升測試效率和覆蓋率。沃華慧通致力于為客戶提供全面、可靠的測試解決方案，助力智能座艙產品高質量量產落地。
展開 設計仿真 | AI+仿真雙驅動！海克斯康領跑人形機器人研發
通過建立人形機器人的多體動力學模型，研發人員可以詳細分析各關節的運動軌跡、速度和加速度，優化機器人的行走步態和動作流程，確保其運動的平穩性和靈活性。
Adams軟件還提供了強大的動力學分析功能，能夠對人形機器人的各關節部件及連接進行受力分析。例如，可以精確計算大腿骨架載荷和髖側輔助支撐載荷，幫助研發人員了解機器人在運動過程中各部件的受力情況，為結構設計和材料選擇提供重要依據，確保機器人在復雜工況下的可靠性和安全性。
02
控制策略仿真與驗證
海克斯康的解決方案支持控制策略的仿真與驗證，包括關節驅動控制策略和人形機器人穩定性控制策略開發。通過將Easy5控制算法與Adams的運動仿真模型進行協同驗證，研發人員可以快速測試和優化控制策略，確保機器人在各種運動狀態下的穩定性和響應性能。這種協同驗證方式能夠有效縮短研發周期，降低研發成本。
03
部件結構強度、輕量化及耐久性分析
海克斯康的MSC Apex、MSC Nastran、Digimat及CAEfatigue等工具能夠對人形機器人的部件進行結構強度、輕量化及耐久性分析。通過這些分析，研發人員可以在保證部件強度和性能的前提下，優化部件的結構設計，減輕機器人整體重量，提高其能效比。同時，耐久性分析能夠預測部件在長期使用中的疲勞壽命，為機器人的可靠性和維護策略提供數據支持。
04
驅動與傳動系統設計仿真
海克斯康的Romax、Cradle及Actran等軟件能夠對人形機器人的驅動與傳動系統進行設計仿真，包括熱與聲學問題的分析。通過這些仿真，研發人員可以優化電機、齒輪等驅動部件的設計，提高系統的傳動效率和可靠性。同時，熱與聲學問題的分析能夠幫助研發人員解決機器人在運行過程中可能出現的散熱和噪聲問題，提升機器人的整體性能和用戶體驗。
展開 新思科技亮相CES 2026，賦能AI驅動與軟件定義汽車工程新時代
SiMa.ai：SiMa.ai 宣布了與新思科技戰略合作后的首個集成解決方案。該聯合解決方案為面向 AI 的下一代汽車 SoC 架構探索和早期虛擬軟件開發提供了便利性，支持高級駕駛輔助系統（ADAS）和車載信息娛樂系統（IVI）等應用。
此外，汽車工程師基于新思科技 VDK，可在芯片到貨前數月使用 SoC 的虛擬原型開始軟件開發，實現芯片可用后數天內完成完整的系統啟動，并縮短整車上市時間多達 12 個月。在 2026 CES 期間，新思科技發布了以下全新 VDK：
1. 新思科技和恩智浦半導體擴大合作，新思科技 VDK 將支持全新的高性能 S32N7 系列 SOC，該系列可用于 AI 驅動的新一代汽車核心。
2. 德州儀器：為簡化復雜的汽車軟件管理，德州儀器攜手新思科技為其 TDA5 SoC 系列提供 VDK。在軟件定義汽車的背景下，基于新思科技 VDK 的電子數字孿生方案可以顯著加快汽車軟件的上市時間。
關于新思科技
新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）是從芯片到系統工程解決方案的全球領導者，助力客戶加速創新，打造由人工智能驅動的產品。我們提供業內領先的芯片設計、IP核、仿真與分析解決方案以及設計服務。新思科技與來自廣泛各個行業的客戶緊密合作，最大化其研發能力與生產效率，激勵今天的創新，以激發未來無限創意，讓明天更有新思。
展開 數字孿生 | Innomotics借助仿真技術推進支持AI的工業電機驅動器
本文原刊登于Ansys.com：《Innomotics Advances AI-capable Industrial Motor Drives With Multiphysics Simulation and Digital Twins》
作者：Jennifer Procario | Ansys市場傳播經理
編輯整理：張旭 | Ansys主任應用工程師
Ansys仿真軟件提供的能力發揮了重要作用，幫助我們避免代價高昂的設計錯誤。值得一提的是，我們的所有仿真結果都通過廣泛的實驗室測試進行了驗證，因此現已獲得管理層的高度信任。”
——Bogdan C. Ionescu博士，Innomotics電力電子部門高級首席專家
電機通過將線路頻率下的交流（AC）電源轉換為可變頻率和可變振幅的AC電源來控制速度。由于工業應用對自動化、更高工藝效率和更高可靠性的需求，電機驅動器已成為該領域的關鍵因素。另一方面，在電機驅動器的電力電子組件設計過程中，這些要求反過來又給開發帶來了挑戰。不過，仿真現在可以幫助企業開發這些組件，釋放工業電機驅動器的新一代潛力。
根據電機的電壓等級，電機驅動器可分為中壓（MV）和低壓（LV）兩種類型。其中，MV驅動器用于電壓高于1千伏（kV）的應用。這兩種類型的驅動器均可用于工業設備中，來驅動泵、壓縮機、風扇和輸送機，其應用范圍涵蓋發電、采礦、化學和金屬加工等領域。
Innomotics是一家領先的電機和大型驅動系統供應商，總部位于德國，并在世界各地設有分支機構。該公司正在利用Ansys多物理場仿真和數字孿生技術，為其MV驅動器升級人工智能（AI）功能。該公司表示，AI功能將通過增強對真實環境的感知能力來提高驅動器性能，從而突破設計限制。
展開 熱門直播 | Ansys HFSS + SynMatrix：AI 驅動的低損耗平面濾波器設計與優化
作為一款完全集成于 Ansys HFSS 的射頻濾波器設計與優化平臺，SynMatrix 提供端到端的一體化解決方案，可實現自動 3D 建模與智能優化：AI 驅動濾波器綜合與參數提取，設計效率提升 50%以上；無縫 HFSS 集成：輕松實現高精度仿真與快速驗證；制造調諧輔助：顯著降低人工依賴，加速生產進程；適配 5G/6G 與毫米波應用：滿足更高頻段設計需求，提升靈敏度與性能。
11月20日，Ansys總部將推出網絡研討會「Ansys HFSS + SynMatrix：AI 驅動的低損耗平面濾波器設計與優化」，將帶您深入了解 Ansys HFSS 與 SynMatrix的強強聯合如何重塑濾波器設計流程——通過 AI 驅動優化與自動化工作流程，大幅加速濾波器研發周期，幫助工程師實現更快、更準、更具競爭力的設計。歡迎感興趣的用戶注冊參會，詳細了解如何借助 Ansys HFSS + SynMatrix，用智能仿真與自動化工作流程打造下一代低損耗平面濾波器。
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
RecurDyn DataDrivenDesign（DDD）模塊的誕生（推薦版本：V2025），正是為了破解這一難題——通過AI驅動的元模型技術，在保留MFBD核心優勢的同時，將柔性體仿真效率提升至全新高度。
1. 從“網格依賴”到“數據驅動”：重新定義柔性體仿真邏輯
· DataDrivenDesign（DDD）的革新：
AI元模型（CMM/PMM） 替代原始FFlex體，將網格計算轉化為“輸入-輸出”關系的高效映射。
o 訓練階段：通過少量靜態采樣（DOE）提取柔性體力學特性，訓練輕量化神經網絡模型。
o 應用階段：動態仿真直接調用元模型，繞過網格計算，速度提升10~100倍。
2．數據驅動設計（DDD）模塊使用流程
1. 定義組件組（Component Group）
選擇目標柔性體（FFlex Body）及其Interface Markers。確保Interface Marker位于與其他部件連接的部位。系統將自動生成虛擬體（Dummy Body）補償結構的慣性效應。
相關名詞解釋
組件組（Component Group）
是什么：你要簡化的零件（比如橡膠減震器）+ 它的連接點（比如和車架/車輪接觸的位置）
怎么做：選中零件→標記連接點→打包成組
元模型
作用：連接點處的“力-位移”關系速查表
生成過程：讓零件變形100種姿勢 → 記錄每種姿勢的反作用力 → 訓練AI總結規律
虛擬體（Dummy Body）
為什么需要：零件被替換后，需要“配重塊”保持重量平衡（就像拍電影用假人代替演員完成危險動作）
2.
展開 行業聚焦丨計算智能和AI如何驅動航空航天產業數字化轉型？
Altair 依托于其在仿真、高性能計算（HPC）、人工智能（AI）領域的不斷深耕，推動各行業持續發展，包括利用先進的仿真技術加速產品設計流程、人工智能優化上下游供應鏈，提高設備故障預測能力、精簡制造業生產過程等，助力航空航天領域的企業們創造更安全、互聯、可持續的未來！
A
向分析驗證流程轉變
先進流程化工具
飛機制造商和供應商正在努力加快飛機認證流程，該流程主要基于試驗驗證。然而在分析驗證方面的諸多努力，也受到了傳統分析工具和流程的制約。Altair? HyperMesh? 提供直觀的用戶體驗和集成式解決方案工作流程，為航空產品研發提供了高效的分析驗證流程。Altair? OptiStruct? 提供可用于線性、非線性、振動、聲學、疲勞和多物理場分析的求解器。
分析報告自動化
編制一份詳細的應力計算報告是一件耗時且重復性高的工作，占用了工程師們寶貴的打磨仿真模型和解讀結果數據的時間。實現流程自動化，將報告生成和更新時間縮短多達 80％。Altair? HyperWorks? 自動化報告工作流確保所有報告以標準結構和格式進行排版，更好地用于模型描述、模型驗證和結果展示。
優化和輕量化設計
縮短產品研發時間是企業重點關注議題，企業需要利用仿真和優化而非驗證來推進設計工作。為此，我們推薦工程師在項目初期使用 Altair? Inspire? 和 Altair? SimSolid? 等工具進行仿真和優化。
展開 「北鯤云」連續完成B和B+輪融資，驅動云上高性能計算新引擎
從性能來看，通過自研的高I/O并行文件系統、AI智能硬件調度系統、并行文件傳輸工具等技術為HPC應用全面提速。從業務來看，通過工作流引擎、可編排低代碼的業務編排工具降低領域使用門檻，讓云上高性能計算易如反掌。
「北鯤云」CEO馮建新表示：“「北鯤云」凝聚技術實力,根據行業需求進行產品設計，賦能高算力需求行業。為行業客戶提供高質量服務，提升工作效率的同時降低成本。隨著「北鯤云」業務的不斷擴大，公司正值‘增檔提速’的關鍵階段。「北鯤云」將技術與服務結合。進一步拓深、拓寬北鯤云超算平臺在生命科學、工業仿真、EDA芯片設計及更多行業的應用。同時，期待著更多有識人士的加入。”
君聯資本表示：“算力驅動的科技創新在生命科學、半導體、汽車、AI等領域發展起到關鍵作用，企業對海量、靈活的高性能計算資源需求與日俱增。「北鯤云」作為國內領先的云原生HPC平臺服務商，在資源靈活調度、性能成本、易用性等方面具備優勢，在藥物研發、EDA等場景擁有從IaaS到SaaS層的完整解決方案。我們看好公司持續拓展并深耕更多行業場景，助力科技企業提升數字化研發能力。”
中南資本表示：“隨著生命科學、金融、機械設計、學術研究、氣候等各領域應用爆發，各行業客戶對HPC計算需求越來越旺盛。而傳統超算服務仍以提供資源類的計算服務為主，對于工具賦能的成熟度還不夠高，不能充分滿足客戶需求。「北鯤云」作為高性能計算服務平臺，針對不同行業客戶，提供具有行業針對性HPC Cloud服務，能夠高效協同多個云平臺，綜合調配各家資源，為客戶提供高性能低成本的計算服務，對提高國內HPC計算效率和業內服務質量具有深遠意義。”
展開 數據分析和AI丨拒絕AI技術焦慮，工程領域AI應用的八大技巧
<strong>我們率先推出了仿真驅動設計方法，致力于讓用戶輕松利用AI驅動工程。</strong>我們與各個方向的核心專家合作，加強對客戶的支持，確保客戶能夠很好地識別和實施 AI 案例。</p><p><br></p><p>AI正在為工程領域的速度、效率和質量帶來顛覆性的提升。雖然從長遠來看，AI或許真的會實現未來學家們預言的那些革命性改變，但就當下而言，工程師應該把它當作工具箱中的另一件利器來看待。</p><p><br></p><p>第一次應用AI通常是最具挑戰性的，但好消息是，工程師天生具備擁抱AI的理想技能，而現在已有一些解決方案能夠讓“巨大的飛躍”變得如“邁進一小步”一樣容易。
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