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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。

一、概 要 1）案例描述AI加速是軟件的特色模塊之一，通過特有的加速算法，加速仿真過程，提高仿真效率；本案例針對某簡化實車車型，在車速為40m/s時進行了汽車外流場的數值加速與非加速模擬，并通過云圖以及具體數據對比兩者的結果差異。

基于云的多處理器與 GPU 加速進一步縮短了周轉時間，使多物理場設計團隊能夠在復雜且受熱約束的三維封裝結構中實現快速迭代。擴展后的多物理場仿真與分析能力，進一步增強了在光子、電氣和熱等多個領域的覆蓋。

匯聚行業專家與先鋒企業，共同探討仿真智能化如何賦能工業創新，分享最新仿真與 AI 技術的應用實踐。

這一轉變，不僅提升了開發周期的響應能力，也打破了仿真專屬專業人才的技術壁壘，加速了工程知識的“民主化”。 在另一維度上，數據正成為連接仿真與 AI 的核心橋梁。我們正迎來“數據驅動設計”新階段，數據不再只是記錄和分析的結果，而是參與建模、控制、預測與優化的基礎。

最新版本通過加速仿真、AI驅動的實時反饋以及GPU加速的降階建模技術，助力用戶在規?；瘧弥懈焖?、更自信地做出設計決策。Altair宣布推出 HyperWorks? 2026 新版本。

AnsysGPT預計將于2024年初對客戶技術支持進行優化，從而更有效地提供信息和解決方案，進一步加速仿真的普及。目前AnsysGPT正在部分客戶和渠道合作伙伴中進行測試。在明年全面發布后，AnsysGPT將通過Ansys網站提供易于訪問的全天候技術支持。

最新版本通過加速仿真、AI驅動的實時反饋以及GPU加速的降階建模技術，助力用戶在規模化應用中更快速、更自信地做出設計決策。Altair宣布推出 HyperWorks? 2026 新版本。

演講預告：基于人工智能的快速設計評估方法-一種具有增強仿真領域潛力的新技術 人工智能和機器學習正在滲透到所有技術領域，幫助縮短產品開發時間和成本，并提供傳統方法無法實現的解決方案。在汽車行業中，仿真驅動的設計通過仿真過程中利用人工智能技術，加速新產品開發。

R2，該產品組合采用由AI提供支持的全新功能，可加速仿真并提高仿真應用的普及性。

05AI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。

這需要運行數百次多物理場仿真，其中，前處理任務，如定義模型的幾何參數，需要大量的時間和專業仿真知識。為了加速產品開發，Sumitomo Riko正在使用SimAI，基于以往生成的數據，訓練高性能橡膠產品（如隔振器和軟管）的AI模型，并且該過程中無需對幾何結構進行參數化處理。

AI技術在本次會中您將了解到：面向工程師的人工智能：在制造業企業內部，如何通過賦予工程師和技術人員AI技術能力，使其成為企業轉型關鍵實力，改善產量、優化運營和縮短交貨時間等，加速制造業的轉型；數據科學和人工智能在工程和制造領域的應用方法：將數據轉化為可應用的機器學習模型，從而加速產品的研發設計，實現業務的持續創新和競爭優勢；國際制造業企業領先應用

此次發布的新版本將AI、多物理場仿真和真實世界數字孿生技術相結合，徹底改變團隊設計探索、早期驗證以及構建更智能、更具韌性的系統的方式主要亮點 提供統一的新思科技-Ansys工作流程，將之前獨立的工程流程整合在一起，以實現更協同、更高效的產品開發 推進生成式AI和首批智能體工程（agentic engineering）功能，從而加速設計探索，自動化前處理，并實現更快的系統級洞察

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。

Paul Golding邊緣人工智能副總裁ADI推進工程領域的智能體 AI（Agentic AI）發展新思科技正與英偉達合作構建一個開放、安全、硬件加速的 Agentic AI 技術棧，以滿足從芯片到系統的不同應用場景需求。

借助新思科技的仿真解決方案，我們的團隊利用 AI 驅動模型加速設計探索，并在多個項目中擴展虛擬化驗證。這種方法減少了物理原型制作，縮短了開發周期，同時確保更高的可靠性和客戶收益，為更安全、更智能、更直觀的出行體驗鋪平道路。

Axelera AI的PCIe AI Edge加速器卡（如圖）由四個Metis AIPU提供支持，并使用Ansys仿真軟件進行驗證 Axelera AI聯合創始人、芯片總監Giuseppe Garcea指出：“在分析過程中，我們發現了可能影響芯片設計質量的嚴重問題。用Ansys軟件設置兩步工作流程非常簡單、直白，初始運行可在一臺服務器上完成。

從汽車到 AI 工廠，智能系統的開發需要一種完全不同的方法——一種從開發最早階段就將芯片設計與軟件行為以及全系統驗證連接起來的方法。通過全新的 eDT 平臺，新思科技正在以端到端的數字孿生基礎重塑工程方式，將我們在虛擬 SoC 模型與大規模系統仿真方面的產品與市場領導地位與廣泛的合作伙伴生態結合在一起，從而簡化、加速并規?；乱淮嚨拈_發。

歡迎了解并預約更多系列課程：1. 4/10: 電子數字孿生云平臺，加速變革物理AI系統創新進程2. 4/17: 突破仿真性能極限： VNE賦能汽車數字孿生與軟件創新加速3. 4/24: Silver創新型POSIX OS控制器虛擬化技術，使能SDV全域仿真測試4. 5/8: 基于虛擬ECU實現故障注入，助力功能安全測試講師簡介：吳文波 | 新思科技高級應用工程師