AI仿真加速
關注創建者：匿名 創建時間：2026-03-11
AI仿真加速的視頻教程
應用VI-grade仿真解決方案加速汽車電動化研發
應用VI-grade仿真解決方案加速汽車電動化研發 適用人群：從事新能源汽車整車性能開發、動力總成開發以及整車集成的工程師 應用VI-grade仿真解決方案加速汽車電動化研發（免費）【已結束】 直播時間：2022-03-01 19:30 電動汽車是近年來汽車行業的一個熱門話題，電氣化現在在汽車設計過程中有著非常重要的地位。
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如何用高性能計算加速CAE仿真性能
適用人群：CAE仿真性能學習者與從業者 參加本次課程，您將學到： 1、不同的CAE應用該如何配置高性能計算 2、引入HPC及云平臺加速現有資產價值 3、Altair PBS關鍵技術介紹 課程討論群：521081146 進群查看群文件免費領?。?.直播課件 2.Altair官方內部資料
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AI仿真加速的實例教程
圖二、非線性主成分分析（Non-Linear Principal Component Analysis，NL-PCA）于優化目標選取之應用
AI作為加速器，仿真作為基石
IPC團隊再次透過上述流程驗證異型水路設計，進一步證實該方式不僅限于單次實驗，而是一套能重復導入的方式，能實現更高質量的模具設計、更短的成型周期。AI雖能加速探尋，但以物理為基礎的模擬仍是不可或缺的核心。模擬能帶來物理機制、材料行為的精確洞察，為類神經網絡（ANN）、多目標演化算法（MOEA）的搜尋結果奠定真實可靠的基礎。此外，Moldex3D所提供的纖維、熱傳與流動分析洞察，有助于厘清問題根因（如積熱位置），并驗證最終設計。最重要的是，在模具制造前就能先透過Moldex3D驗證所有優化數據指針，有效降低制造風險并減少量產成本。
圖三、考慮兩種替代澆口配置，并采用NL-PCA所選定之四項目標條件下，經多目標演化算法所獲結果
展開 SIMULATE AT THE SPEED OF DESIGN
全球線上直播會議
2025年5月15日，來自全球不同行業的知名企業專家將分享他們的仿真實戰經驗，歡迎您加入我們，一同探討：如何利用仿真技術加快產品研發速度、 CAE 和有限元分析技術的應用如何在產品研發中實現降本增效？
我們非常歡迎您參加本次會議，與全球企業一起共探仿真技術如何實現降本增效！
會議時間：2025年 5 月 15 日 （周四）
會議形式：線上直播（提供 AI 實時翻譯）
會議語言：英語（提供中文同聲傳譯）
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特邀演講（部分）
會議日程
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2025 Altair 區域技術交流會
華北站·華東站·西南站·華南站
當前，全球制造業正經歷深刻的數字化轉型，仿真、高性能計算、人工智能技術的融合，正在徹底改變產品研發與工程仿真的范式。面對日益復雜的市場需求和嚴苛的研發周期，眾多企業開始成功實踐應用AI增強的仿真技術，實現更智能的設計優化、更高效的虛擬驗證，以及更精準的決策支持。
在此背景下， Altair 作為計算智能領域的全球領導者，將分別在北京、上海、成都、深圳舉辦 “AI驅動，仿真未來”Altair 區域技術交流會。
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</figure><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>全球100個AI應用案例電子書下載</strong></p><p><br></p><p>△Altair 正式發布<strong>全球100個AI應用案例電子書</strong>，內容覆蓋<strong>10+行業的100個AI應用場景</strong>。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。
展開 該書收錄全球100個AI實踐應用案例
Altair 近日正式發布全新電子書《全球100個AI應用案例》，書中收錄了全球 100 個 AI 驅動工程設計應用案例，展示人工智能技術（AI） 如何在各行業為產品開發生命周期帶來革新。
這本電子書兼具參考價值與實踐指南功能，為各行業組織提供已實戰驗證的 AI 應用場景及 AI 應用策略。書中分享了如何使用 AI 降低成本、縮短周期、加速創新的洞見，為企業開啟或拓展自身 AI 驅動工程設計項目提供切實可行的思路。
“在產品開發與工程設計領域，AI 已不再是可選項，而是必備項。Altair 已將 AI 無縫集成到我們的工具和工作流程中，直接為客戶賦予 AI 能力。
這本電子書中的真實應用案例，展示了我們的客戶如何運用 AI 提高生產力、解決當下棘手的挑戰并實現商業價值。我們很自豪能為企業提供便捷易用的工具，幫助企業將數據轉化為戰略優勢?！?—— Altair 首席技術官
Sam Mahalingam
這 100 個應用案例涵蓋汽車、重型機械、醫療健康、能源、航空航天等多個行業。每個案例都清晰闡釋了 AI 創造的實際價值，包括預測電池壽命、優化氣動性能，實現實時數字孿生等。
點擊查看/下載查看完整電子書
精彩案例摘取
1.汽車行業案例：如何利用機器學習ML提前檢測NVH性能問題
挑戰
及早解決 NVH 問題對于品牌形象至關重要，尤其是在車隊電氣化的情況下需要更快的 NVH 性能分析，以評估設計變量并確保結構可靠性。
展開 image_process=/format,webp/quality,q_40" data-initial-src="https://img.jishulink.com/202508/attachment/5e93497589d84d628e48fc302de60d9a.jpg"></figure>
</figure><p><br></p><p class="ql-align-center">該書收錄全球100個AI實踐應用案例</p><p><br></p><p>Altair 近日正式發布全新電子書《全球100個AI應用案例》，書中收錄了全球 100 個 AI 驅動工程設計應用案例，展示人工智能技術（AI） 如何在各行業為產品開發生命周期帶來革新。</p><p><br></p><p>這本電子書兼具參考價值與實踐指南功能，為各行業組織提供已實戰驗證的 AI 應用場景及 AI 應用策略。書中分享了如何<strong>使用 AI 降低成本、縮短周期、加速創新</strong>的洞見，為企業開啟或拓展自身 AI 驅動工程設計項目提供切實可行的思路。</p><p><br></p><p>“<strong>在產品開發與工程設計領域，AI 已不再是可選項，而是必備項</strong>。Altair 已將 AI 無縫集成到我們的工具和工作流程中，直接為客戶賦予 AI 能力。</p><p><br></p><p>這本電子書中的真實應用案例，展示了我們的客戶如何運用 AI 提高生產力、解決當下棘手的挑戰并實現商業價值。我們很自豪能為企業提供便捷易用的工具，幫助企業將數據轉化為戰略優勢。
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<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。
<p>隨著底盤開發對舒適性和NVH要求不斷提升，高保真的虛擬調校已成為縮短研發周期的關鍵。工程師不僅需要建立精確的減振器模型，更需要實現實時可調的沉浸式調校體驗。</p><p>本次網絡研討會將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經網絡的減振器模型）與全頻譜仿真相結合以優化底盤開發流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實時演示、Astemo實驗室獨家視頻（呈現模擬器集成硬件在環如何提供實時反饋
在臺積公司 N2P 制程上成功完成業界首個低功耗 M?PHY v6.0 IP 的芯片首次點亮，同時完成 64G UCIe IP 的流片，并推出 224G IP，進一步加速下一代 AI 系統的開發進程
持續深化在 AI 驅動的數字、模擬與驗證流程以及電源完整性平臺方面的合作，覆蓋臺積公司多個先進制程節點，以實現優化的設計結果質量
在新思科技 Fusion Compiler 中合作引入智能體運行輔助
在工程仿真領域，一個長期困擾科研人員的悖論是：模型越精確，計算越昂貴；計算越昂貴，交互越遲鈍；交互越遲鈍，設計迭代越緩慢。 當COMSOL Multiphysics將深度神經網絡（DNN）、高斯過程（GP）和多項式混沌展開（PCE）三種代理模型深度集成到平臺中時，這一悖論被徹底打破——完整有限元模型（FEM）的"小時級求解"被壓縮為代理模型的"毫秒級響應"，而精度損失被控制在工程可接受范圍內。
4月22日16:00，Ansys官方『AI驅動的OSA模型助力高速電光仿真全流程』研討會將介紹一種用于高速光學 SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。感興趣的下滑預約學習??
時間：4月22日（星期三），16:00-17:00
內容簡介：
本次 webinar 將會介紹一種用于高速光學 SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。該模型采用機器學習方法模擬光學器件的非線性行為
在汽車智能化與數字孿生加速融合的時代，仿真速度已成為推動軟件定義汽車發展的關鍵。Virtualizer NativeExecution（VNE）通過將虛擬化與系統級建模深度結合，使ARM64軟件幾乎以原生速度運行，大幅提升SoC虛擬原型的整體仿真效率。
4月17日，新思科技芯課程eDT系列主題第2講將推出「突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速」，將帶來VNE技術的深度解析，
作者： Aliyah Mallak | Ansys市場傳播經理
編輯整理：張旭 | Ansys 高級應用工程師
為滿足全球人工智能（AI）發展需求而建立的數據中心，催生了前所未有的電力需求。2018年，美國數據中心耗電量為76 TWh，占美國總能耗的1.9%。而到2028年，美國數據中心的電力需求預計將達到325至580 TWh，約占美國總能耗的12%。
上述情況對AI數據中心的各個環節都提出了巨大挑戰
<p class="ql-align-justify"><strong>今日14:00，</strong>新思科技<strong>「突破仿真性能極限：VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速」</strong>正式開講！感興趣的下滑預約學習??</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/1b94e5ee8b774363a1773fd554253d82
電子數字孿生（eDT）技術對于開發復雜的、人工智能驅動的軟件定義產品至關重要。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
圖二、非線性主成分分析（Non-Linear Principal Component Analysis，NL-PCA）于優化目標選取之應用
AI作為加速器，仿真作為基石
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