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隨著大模型在多模態感知與復雜推理能力上的突破性進展，具身智能正從簡單的"執行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進化。這一轉變不僅重新定義了機器人的能力邊界，更徹底重構了人工智能技術創新的底層邏輯，推動產業進入"認知智能+物理執行"深度融合的全新周期。技術突破：從感知到決策的跨越式發展當前，大模型技術已經突破了傳統AI的局限，展現出前所未有的多模態理解能力。

當Stable Diffusion的GPU集群在深夜進入休眠狀態，而某AI創業公司的推理算力需求卻暴漲300%時，CIO張總盯著監控屏上的算力曲線，終于意識到：傳統許可證管理模式在AI大模型時代已瀕臨崩潰。這種矛盾背后，折射出整個軟件行業正在經歷的深層變革——在算力需求呈現脈沖式增長的今天，靜態的許可證分配方式正遭遇前所未有的挑戰。

3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應用」，將介紹GenAI技術和傳統Lint流程相結合的新技術--VC SpyGlass Lint Advisor。

▲Interaction Search規劃模型結構矢量地圖 Lanes Network個人覺得本次AI Day上另一大技術亮點是在線矢量地圖構建模型Lanes Network。有關注去年AI Day的同學們可能記得，特斯拉在BEV空間中對地圖進行了完整的在線分割和識別。那么為什么還要做Lanes Network呢？

03 LLM 在工業中有什么用接下來，我想簡單介紹一下大模型在工業領域的應用。相比日常中用于文檔撰寫的Kimi、GPT、DeepSeek等大家常用的模型，工業領域對大模型的應用要求其實更高。結合知識圖譜與機器學習，大模型可用于智能故障排查、技術問答助手、質量缺陷分析和預測性維護等。

—— Altair 東盟及大中華區總經理 劉源 博士 ”隨著數字化轉型在工程領域的不斷深入，企業對仿真平臺的訴求也在快速演進——從“工具集成”向“體系構建”，從“局部輔助”邁向“全流程驅動”。與此同時，人工智能（AI）、數據驅動和高性能計算的快速發展，也正在推動“AI+仿真”成為新一輪研發范式革新的核心引擎。

HSF?AI 針對此瓶頸提出<strong style="color: rgb(5, 76, 143);">“用 AI 輔助決策，傳統算法執行”</strong>的混合求解范式——AI 模型負責讀懂矩陣并推薦最佳求解策略，實際線性求解仍交給經過驗證的數值算法完成。

驗證我們下一代 AMD MI450 加速器——具備大規模 AI 規模、復雜子系統以及復雜軟件棧——需要可擴展且多功能的驗證平臺。新思科技結合 EP?Ready 硬件的軟件定義硬件輔助驗證能力對于我們執行 CPU、GPU 和 AI 子系統的驗證及全系統驗證至關重要。

其中最耗時間的莫過于模型和網格兩大工程，當然不同產品其比例不同。對于大多數的裝配體來說，模型修改成有限元可以接受的程度，考慮性能計算時間比，那么模型和網格部分占比就很大。例如汽車整體碰撞模擬、飛機整體碰撞模擬，其模型和網格劃分占比接近90%，相當花費時間。

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。

在最下面一層是征程2、征程3還有征程5芯片，最左邊是征程2和征程3，在自動駕駛輔助方面的應用。目前，我們在很多ADAS項目上已經進行了量產，它主要能夠支持2兆（百萬像素）和8兆（百萬像素）的攝像頭，主要是前視輔助駕駛。在智能座艙方面，它能夠支持30多個模型來實現多模的交互，增加感知體驗。在中間這部分是我們基于3J3（3顆征程3芯片）的一個域控解決方案。

在 CAE（計算機輔助工程）的工作場景中，前處理環節堪稱 “時間黑洞”，繁瑣且重復的任務占據了工程師大部分工作精力。從幾何模型的精細搭建、復雜的網格劃分，到邊界條件與材料屬性的精確設定，每一項都需要大量的手動操作。

在實操環節，企業學員們通過動手操作，親身體驗了從原始數據（圖像和表單）載入、數據預處理、模型訓練與評估、模型部署與應用的全流程。這種沉浸式的教學方式，讓企業直觀體驗了AI技術在優化生產工藝、設備故障預警以及輔助決策方面的價值。

多模態 AI 崛起多模態 AI 正在打破單一感官的藩籬，使用一個通用 AI 模型科技將多種類型的數據所蘊含的語義信息概念化并作出預測。在 2021 年初，OpenAI 發布了可以根據文本信息生成圖像的 AI 模型 DALL-E。

在這方面，我們強調兩種范式，即主動學習和可解釋的AI，作為基于AI的藥物發展的未來方向。 作為一種數據驅動的方法，基于AI的藥物研發的優勢在于能夠挖掘大規模數據并提取對人類來說可能不太顯著或過于復雜的模式。因此，如何真正利用數據的價值是構建成功的AI模型的關鍵。

3DCC的AI輔助自動虛擬裝配基于深度學習與性能目標驅動模型，可識別結構特征、功能面與裝配次序，自動生成具有工程完整性的裝配關系，為尺寸鏈、公差分配和性能校核提供穩定的語義基礎。這使得復雜結構的仿真建模不再依賴個人經驗，顯著降低了虛擬裝配的專業門檻，并提高模型一致性與構建效率。

應勢而生，實用級北斗+AI道路智能巡檢系統千尋馳觀輔助精細化公路養護決策針對智能道路巡檢這一專業領域，千尋位置進行北斗+AI+邊緣計算的創新性技術融合，推出千尋馳觀道路巡檢系統，全面實現公路管養行業的標準化、精細化和智能化，更好地輔助公路養護決策。千尋馳觀是一款真正達到實用級別的北斗+AI道路智能巡檢系統。

05AI大模型集成與復雜場景模擬海克斯康工業仿真軟件支持將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。

簡單介紹一下，ChatGPT是最近火起來的AI聊天機器人，不僅能夠智能回復，還能基于大數據庫，按照要求撰寫文案，甚至還可以編代碼、做圖…… 功能強大，讓人忍不住猜想：我的工作是不是要被AI取代了？ 仿真工程師會不會被AI替代呢？

大模型應用創新長廊中，科技賦能千行百業的鮮活圖景緩緩鋪陳。醫療AI全科醫生助手系統，依托千億參數大模型處理多模態醫療數據，為臨床診療提供精準輔助建議；教育個性化學習大模型能實時匹配學生特質，生成專屬教學方案，而金融、法律、工業等領域的成熟落地應用，更印證了AI從“系統級能力”向產業深度滲透的發展大勢。