AI驅動測試的案例
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 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 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 AI 賦能，質貫全程：Parasoft 重塑企業軟件測試新范式
作為全球軟件測試領域的領航者，Parasoft 以近四十年技術積淀，打造全棧式智能測試產品矩陣，用 AI 驅動的自動化能力，為企業構建 “左移測試、全程質控、一鍵合規” 的現代化研發體系，讓高質量軟件交付變得簡單、可落地。
一、全場景覆蓋，一站式解決測試痛點
Parasoft 打破單一工具局限，圍繞代碼質量、接口測試、UI 自動化、服務虛擬化、質量管控五大核心場景，推出覆蓋全開發周期的產品家族，真正實現 “一套工具，全程質控”。
l C/C++test/Jtest/dotTEST：深耕代碼級測試，支持靜態分析、單元測試、代碼覆蓋率，精準捕捉內存泄漏、邏輯缺陷等深層問題，是嵌入式與安全關鍵領域的 “代碼衛士”。
l SOAtest：AI 增強的 API 全功能測試平臺，無代碼快速創建用例，兼容 120 + 協議格式，實現功能、安全、性能測試資產復用，一站式保障微服務與接口穩定。
l Selenic：ML 自修復 UI 測試工具，自動修正頁面元素變更導致的用例失效，大幅降低維護成本，解決 Web 測試 “不穩定、難復用” 行業痛點。
l Virtualize：服務虛擬化神器，快速模擬依賴接口與環境，消除測試等待，讓并行研發成為常態。
l DTP：集中式質量管控平臺，聚合全流程數據，生成合規報表與質量看板，實現需求、測試、缺陷全程可追溯。
二、AI 驅動革新，效率與精度雙重躍升
緊跟 AI 技術浪潮，Parasoft 將大模型與機器學習深度融入產品，讓測試從 “人工驅動” 轉向 “智能自主”。
AI 自動生成測試用例：一鍵生成高覆蓋率單元測試與 API 場景用例，減少 70% 重復勞動。
靜態違規自主修復：在 CI/CD 流水線中自動檢測并修復代碼問題，閉環解決質量隱患。
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
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
?？怂箍档腞omax、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。
05
AI大模型集成與復雜場景模擬
?？怂箍倒I仿真軟件支持將AI大模型引入Adams，為人形機器人研發提供更強大的智能化支持。AI大模型可以與Adams的多體動力學模型進行協同仿真，模擬各種復雜場景，如人形機器人在不同地形上的行走等。這種集成方式不僅能夠增強仿真效率，加速模型求解，減少運算時間，還能提升結果準確性，對仿真中的不確定性因素進行評估和修正。
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 國產人形機器人測試設備突圍：如何拿下AI 終端的 “入場券”
技術亮點：搭載 AI 算法，可自動識別關節異常磨損，提前預警故障風險，測試數據與仿真模型實時校準，將模型誤差從 15% 壓縮至 5% 以內。
3. 人形機器人安全測試平臺
核心價值：填補行業安全測試空白，包含三大核心模塊：
擬人化碰撞測試裝置：模擬人體軀干、頭部碰撞，精準測量沖擊力與傷害等級；
摔倒保護測試系統：可控角度跌落（-15°~90°），檢測結構強度與應急恢復能力；
柔順力控驗證臺：量化 0-500N 力控精度，確保人機交互時的安全性與舒適性。
合規性：已通過 ISO 13485 醫療機器人安全認證，可滿足家庭、醫療等場景的嚴苛要求。
結語
人形機器人的競爭，是 “技術創新 + 驗證能力” 的雙重競爭。測試設備已從 “輔助環節” 升級為 “核心競爭力”。沃華慧通以動態力學、關節性能、安全交互等核心方案，未來，隨著人形機器人規模化落地，測試設備將迎來黃金發展期。北京沃華慧通測控技術有限公司堅持技術創新、場景深耕、生態協同，才能拿下AI 終端的 “入場券”，推動中國人形機器人產業實現從 “跟跑” 到 “領跑” 的跨越。
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
新思科技（納斯達克股票代碼：SNPS）近日在 2026 CES 上帶來了 AI 驅動型軟件定義的工程解決方案，旨在應對行業最大的挑戰之一：在 AI 時代加速汽車工程創新，并降低成本和復雜性。從智能系統級仿真到原子尺度的半導體設計，新思科技能夠賦能汽車制造商和供應商實現芯片和軟件開發的虛擬化，預測系統性能并優化可靠性，從而削減原型制作成本并縮短發布周期。
軟件定義出行的興起以及 AI 不斷融入汽車中，推動汽車工程必須進行根本性變革。新思科技正賦能汽車制造商用軟件定義智能平臺的能力加速創新。基于虛擬化設計、集成和原型制作，我們正在助力汽車客戶加速開發、降低成本和縮短量產時間，并實現更領先的性能和安全性。
Ravi Subramanian
首席產品管理官
新思科技
通過虛擬化與智能工程，實現全新行業經濟效益
汽車行業的盈利越來越依賴軟件，因此研發效率成為關鍵差異化因素。隨著整車廠（OEM）在電動化、自動駕駛和可持續發展方面不斷發力，傳統的“設計成本”指標已無法跟上步伐，導致每年在測試上投入數億美元。對汽車電子產品進行設計、集成、測試和驗證的虛擬化，可降低 20% 至 60% 的成本，并加速產品上市時間。這種“軟件優先”的方法使汽車制造商能夠通過互聯體驗、OTA 升級和全生命周期服務開辟新的收入來源，為軟件定義出行時代的可持續增長奠定基礎。
新思科技賦能 Arbe Robotics、奧迪和三星等整個生態系統中的汽車創新者，幫助他們在這一全新范式中保持競爭優勢并取得領先地位。
要實現顯著提升汽車安全的雷達技術，需要從天線設計到 AI 驅動的感知進行全面創新。
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 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 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 
AnsysGPT測試版推出 | 通過全新虛擬助手拓展AI產品加速創新
Ansys進一步加大在人工智能（AI）領域的投入，推出AnsysGPT的測試版。AnsysGPT作為虛擬助手，整合了跨物理領域的工程專業知識，全天候提供綜合全面的技術支持，并縮短響應時間
主要亮點
Ansys通過在其仿真產品組合和技術支持服務中集成全新AI功能，提升客戶體驗，加快仿真普及速度，并推動新一代創新
Ansys首款AI虛擬助手將為全球Ansys客戶提供全天候技術支持，將首次響應時間縮短至幾秒鐘
Ansys最新的AI工具采用ChatGPT技術構建，專為Ansys客戶量身定制，并基于Ansys公開數據進行訓練，將通常涉及多個工程師的不同領域專業知識整合到這個虛擬知識引擎中
通過在其仿真產品組合和客戶社區中擴展人工智能（AI）集成，Ansys宣布推出AnsysGPT限量測試版，這是一款多語言、對話式AI虛擬助手，將徹底改變Ansys客戶獲得支持的方式。
展開 康謀分享 | aiSim5基于生成式AI擴大仿真測試范圍（終）
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 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 行業熱點丨為什么AI驅動工程對汽車設計和輕量化至關重要？
幸運的是，AI驅動工程工具僅需傳統求解器仿真的一小部分時間，同時賦能團隊測試更多設計方案，實現更優決策與成果。</p><p><br></p><p>更重要的是，AI驅動的模型能夠以最低計算成本近似復雜物理現象，實現實時優化而無需重新運行全尺度仿真。這使得工程師能夠并行測試與驗證多種設計，而非串行操作。汽車制造商還可跨不同車型平臺復用AI訓練模型，消除冗余工作并挖掘歷史項目的寶貴洞察。</p><p><br></p><p>團隊可利用AI驅動工程工作流程，以超98%的精度實時獲取電動汽車荷電狀態（SoC）洞察，持續監控關鍵電池指標，減輕核心部件重量等。</p><p><br></p><p>以某真實案例為例：一家制造商通過訓練機器學習算法分析包含超200萬個元素的大型汽車模型的空氣動力學性能。使用傳統CFD工具時，單次仿真運行時間常超過12小時；而基于歷史數據訓練的AI工具僅需3分鐘即可完成，且精度與CFD結果一致。從數天到數分鐘——這正是AI驅動工程的承諾。</p><h3><strong>三、新設計范式</strong></h3><p>AI驅動工程的終極目標，是徹底改變汽車制造商設計、測試與制造零部件、系統及整車的方式——開啟汽車創新的全新時代。這得益于下一代<strong>數字孿生技術</strong>，它賦能企業從根本上重構設計與運營流程。</p><p><br></p><p>通過創建與現實資產動態連接的虛擬鏡像，數字孿生幫助團隊減少對昂貴耗時的物理原型的依賴。數字孿生集仿真、HPC、AI與數據分析能力于一體，使團隊能評估假設場景、實現預測性維護并延長產品剩余使用壽命（RUL）。此外，它支持跨職能系統綜合評估，打破信息孤島與溝通壁壘。由此，企業從概念設計到服役性能管理，直至產品生命終結的全流程效率均得到提升。
展開 