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演講預告 本次線上大會包含主會場及三大平行分會場，分會場分別是：人工智能在CAE的應用、數字孿生時代、制造業的AI民主化。 會場一：人工智能在CAE的應用 作為CAE工程師，我們生成了大量的數據，大多數情況下，我們無法存儲所有這些數據，我們在機器學習和人工智能方面也沒有像零售和金融等其他行業取得成功。

一、AI在CAE仿真領域的應用AI技術的應用已經開始改變有限元仿真工程師的工作方式。AI算法可以自動執行仿真和分析，提高仿真的準確性和效率。例如，機器學習可以從大量數據中學習和識別規律，幫助有限元仿真工程師更好地理解模擬結果，并提出改進建議。深度學習可以用于自動優化產品設計，從而減少人工設計的工作量。

如今AI行業那是火的不得了，各種行業都應用AI來代替或者提高自己的工作效率，但是現狀應用最好的也就對話框問答解決日常生活問題，或者編程生成代碼。可以說解放了大部分的碼農。但是對于我們的專業CAE領域影響如何呢？個人見解，不喜勿噴！ 大家做CAE行業多年的小伙伴應該發現，做仿真的幾個步驟，材料、改模型、畫網格、加載條件、計算、結果。

而多數 CAE 工作者多來自力學、機械等專業背景，編程并非他們的強項，面對 CAE 軟件自帶腳本語言（如 Abaqus 的 Python 腳本、ANSYS 的 APDL 命令流）較高的學習門檻，常常望而卻步。幸運的是，AI 大模型的興起，為 CAE 前處理自動化帶來了新曙光，極大地降低了腳本編寫難度，助力工程師輕松應對重復性工作。

</p><p>&nbsp;&nbsp;在“AI+研發設計”場景案例分享環節，神工坊?創始人&amp;CEO 任虎先生 以《算力與AI時代下的CAE》為題，向與會嘉賓分享了神工坊?<strong>在算力與AI時代下，如何通過超算與AI技術融合推動工程仿真發展。

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。

圖 3 ：產品開發中的 AI 和仿真。應用領域、輸入變量、使用的方法、預期結果和優勢，以及在 Altair 工具中的實施。Altair 助力工程與 AIAltair將AI與生成式設計、先進CAE技術深度融合，形成了一套面向巨型鑄造結構的完整開發流程。該方法支持多學科變體分析，可同時處理數千種仿真方案，幫助企業快速鎖定最優解。

3月20日，西門子工業裝備系列會議第四場如期開啟， 本次以“工業裝備Simcenter人工智能應用領域新實踐”為議題，探討AI與CAE相結合能給工業設備行業帶來怎么樣的新變化。

這也正是“神工坊”團隊“CAE智能混合引擎”提出的技術發展戰略。以AI加速技術為主要手段的CAE智能混合引擎 3）面向垂直場景。根據“神工坊”團隊的觀察和研究，下一代CAE技術的變革主要由需求側系統級高保真和垂直領域的專業應用需求所牽引，由高性能計算、人工智能等供給側先進計算技術所驅動。

在最近幾年中，<strong>Altair 成功地將 AI 技術應用于多個制造業場景，幫助用戶降低成本并提高效率</strong>。此外，Altair還積極探索大模型在企業落地的應用，有效解決了用戶在數據查詢和分析方面的需求。

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

</p><p><br></p><p>從企業實際應用角度來看，這些框架通常包括風險評估、模型生命周期管理、AI 系統審計和監控以及合規性管理的流程。<strong>盡早滿足這些要求將大大有助于獲得企業對新 AI 項目的支持。

近日，天洑聯合常州市信息化協會，成功舉辦了“制造企業AI智能化應用”專題培訓活動。培訓吸引了神力電機等十余家企業參與，共同探索工業AI在生產一線的落地路徑。 本次培訓采取“案例演示+實操演練”的互動模式。天洑的技術專家選取多個來自離散制造行業的典型業務場景，基于自主研發的智能數據建模軟件DTEmpower 帶領學員深入了解AI技術在工業環境中的閉環應用。

</p><p><br></p><p><strong>02、延鋒國際AI應用</strong></p><p>在努力突破行業困境的進程中，延鋒國際選擇了Altair的physicsAI，并選擇了方向盤骨架這一相對標準化、單一化的產品作為AI與CAE融合的切入點。通過20多個歷史項目的實際工程數據，并選取不同OEM普遍要求的關鍵性能指標，為后續的技術驗證與應用探索奠定了堅實的數據基礎。

在計算機輔助工程分析(CAE)領域的AI應用上，深度學習(Deep Learning)能夠從大量數據中學習和識別規律，來提高仿真的準確性和效率。透過AI進行實時預測，幫助工程師更好地理解模擬結果并提出改進建議。

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。

AI/ML在設計優化中的應用&nbsp;</p><p>2.

本次會議將深度解析<strong>AI 驅動的智能工程</strong>等前沿議題，呈現一場關于未來科技的饕餮盛宴，歡迎點擊圖片，立即報名參會了解更多AI驅動仿真應用案例和前沿技術。