CAE仿真智能體的案例
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 AI for CAE：仿真智能體開啟“普惠仿真”新時代
當大語言模型突破技術奇點，智能體與CAE的深度融合，正在重塑人類使用仿真的模式。
人工智能（AI）自20世紀40年代誕生以來，經歷了從理論探索到技術實踐的漫長發展歷程。早期的AI主要依賴邏輯推理和規則引擎，受限于數據和算力的不足，發展較為緩慢。隨著大數據的興起、算力的指數級躍升以及深度學習算法的突破，AI在2010年后迎來了飛速發展的黃金時期。
近年來，大語言模型（LLM）的強勢崛起為AI領域帶來了一場波瀾壯闊的科技革命，從消費互聯網到工業制造、醫療健康等領域，正在重塑各行各業的運作邏輯。DeepSeek作為大語言模型領域的變革力量，憑借算法創新和算力優化的雙重突破，成為推動大語言模型普及與變革的關鍵力量。DeepSeek通過開源策略和低成本部署，降低了技術門檻，讓大語言模型的應用觸手可及，其在多領域的廣泛應用也進一步彰顯了其技術優勢和產業價值。
在CAE（計算機輔助工程）領域，AI正引發一場顛覆性變革。AI不僅能夠顯著提升仿真的效率和精度，同時也在不斷改變人們使用仿真軟件的形式。AI Agent通過自然語言交互理解用戶需求，不僅能夠生成解決方案，還能深入到具體的應用場景中，為用戶提供更加精準、高效的服務，標志著AI技術從“能思考”到“會做事”的跨越，為各行業的智能化發展注入了新的活力。
云道智造的工程師正在致力于研發仿真智能體，融合了多智能體交互、檢索增強生成（RAG）、強化學習修正和生成式等技術，并采用國產開源的DeepSeek 作為底層大語言模型。系統支持用戶通過自然語言輸入需求，仿真智能體能夠精準理解用戶意圖并將其轉化為可執行的仿真任務，實現從模型構建到仿真分析的全流程自動化。
有了仿真智能體，用戶無需具備任何仿真知識或軟件使用經驗，即可完成復雜的仿真任務，極大地降低了技術門檻。
展開 CAE仿真與大數據、虛擬現實以及人工智能
如今，仿真技術不僅應用于軍事、工業領域，而且日益廣泛地應用于社會、經濟、生物等領域，如環境污染防治、生產管理、市場預測、交通控制、城市規劃、資源利用、經濟分析和預測、人口控制等。許多系統問題很難在真實環境中測試，使用仿真技術來研究這些復雜問題就更具重要意義。相信在智能制造時代，仿真技術將進一步釋放其強大的生命力和發展潛力。
領先仿真軟件廠商并購頻繁，繼續引領新一輪工業變革
自上世紀90年代開始，CAE技術進入了成熟壯大期，最近十幾年，國外的一系列大公司頻繁并購，整體布局已漸漸明朗，如2005年，達索購買了ABAQUS，填補了自己在機械仿真上的薄弱環節。
ANSYS的并購史就非常豐富了，從2008年開始，先后收購了Ansoft（高性能電子設計自動化軟件開發公司），Apache Design Solutions（高級低功耗解決方案的仿真軟件提供商），Esterel Technologies（嵌入式軟件仿真解決方案提供商），EVEN（復合材料仿真領域的領先者），SpaceClaim（3D建模軟件廠商），NTI（開發和銷售高級計算流體動力學的軟件廠商），Delcross Technologies（高級計算電磁學仿真和射頻系統分析軟件開發商）……，通過一系列的并購整合，ANSYS表明其從單一領域向綜合領域進軍的決心。
西門子在2012年收購了LMS，作為HD-PLM中的一環，LMS補充了西門子在全生命周期的仿真與試驗管理上的缺失，為西門子技術帶來新的融合與創新。
新技術的運用，有助于仿真軟件走向智能化
仿真與大數據的碰撞
仿真的目的在于發現問題和預測未來，但在某些情況下，大數據可能做得更好。美國航空航天局（NASA）正是借助大數據來提前預知各種天文奇觀。大數據的出現，對各行業的文化、組織、管理、方法、技術等均提出了挑戰，仿真技術也不例外。
展開 上海篤然智能科技汽車CAE仿真案例介紹
上海篤然智能科技汽車CAE仿真案例介紹
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 直播課程 | 智能實時CAE仿真在汽車行業應用之：模型降維
課程名稱：智能實時CAE仿真在汽車行業的應用之“模型降維”
直播時間：2020-10-21 (星期三) 14:00-15:00
立即報名：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2020-10-21CADLMPrattMiller_LP-Registration.html
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直播主題與時間
智能實時CAE仿真在汽車行業應用之：模型降維
2020年10月21日（星期三）14：00~15：00
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您所期待的內容
智能實時仿真軟件之模型降維模塊功能及基本原理：
如何定義樣本空間、DOE方法
如何運行很少但很明智的選擇樣本點
是否能夠自適應學習 (在學習中進步)
如何智能實時的進行參數化研究和優化
標致雪鐵龍集團（PSA）機器學習案例：
側面碰撞 & 動剛度
奧迪汽車（AUDI）機器學習案例：
底盤力虛擬調校 & 兼顧全頻段舒適性
豐田汽車（TOYOTA）機器學習案例 ：
前部碰撞/CFD
Pratt & Miller工程和制造公司機器學習案例
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適合誰來參加
各行業想要轉型/兼職機器學習的CAE部門主管、工程師
仿真/試驗數據管理的IT部門主管&工程師
已經正在進行優化，尤其是多學科優化的工程師
對機器學習技術在CAE行業最新應用和案例，感興趣的人員
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參會方式
掃描下方二維碼注冊
或點擊注冊：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2020
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 【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。
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