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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。

數字孿生依賴仿真與 AI 的協同推進但真正讓“平臺”從工具組合上升為企業能力底座的，是“數據驅動”的轉型視角。數據驅動也正深刻重塑研發流程。從建模、求解、到后處理，AI 在每一個環節的嵌入，不再只是輔助，而是參與決策。通過專家系統、智能特征提取與模式識別，我們正見證仿真從工程輔助工具，邁向智能設計伙伴的轉型。為了支撐這種轉型，我們不斷優化仿真平臺的計算資源結構。

此外，基于仿真數據和AI大模型的分析，為用戶提供決策建議，如在人形機器人設計中，根據不同的任務需求，推薦最優的關節參數、結構布局等。通過以上多方面的應用，海克斯康工業仿真軟件能夠為人形機器人的研發提供全面的技術支持，幫助研發人員解決從機械設計到控制系統開發，從結構強度到驅動系統設計等一系列復雜問題，加速人形機器人的研發進程，提升產品的競爭力。

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。

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。

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。

此外，AnsysGPT還對Ansys產品組合中現有的AI集成進行了補充，包括利用AI/ML改進湍流模型的計算流體動力學（CFD）求解器，應用AI/ML預測計算成本的結構工具，以及采用AI/ML高效構建降階模型的流程集成與設計優化軟件。

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。

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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。

面向幾何結構的Ansys GeomAI平臺引入了一種由生成式AI驅動的概念設計探索方法，使工程團隊能夠以更高的創造力和效率快速生成、評估和優化幾何結構概念。通過直接學習參考設計，GeomAI可幫助工程師在保持工程意圖的同時加速早期創新，確保AI生成的概念具備可預測性、可靠性，且可用于下游驗證。

HSF?AI 智能求解技術針對上述痛點，以<strong style="color: rgb(5, 76, 143);">“物理機理模型+AI求解加速”</strong>為路線，實現求解更快的同時保證機理更準。

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

03 專場直播預約 10月31日19:30，Cadence CFD 技術支持經理賈力平博士將帶您了解Cadence CFD如何實現整車僅需數小時而非數天的前處理、從耦合式PBS到WMLES高精度求解，以及有AI加持的優化技術系統加速方案。

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。

設計審查及仿真：AI讓驗證更智能、更可靠 1. 智能檢查AI全程“站崗”，賦能設計全流程。自動識別設計漏洞、幾何偏差、標準不符等問題，讓設計錯誤無所遁形。 2. 智能仿真無需復雜設置，AI自動匹配仿真場景、優化仿真參數，快速完成性能分析、結構驗證等工作。

AI + 仿真領先，搶占未來先機率先將 AI 融入仿真全流程，2026 版本電磁仿真提速 40%、傳播建模加速 20 倍，在新能源、自動駕駛、航空航天等前沿領域性能遙遙領先。5.

點擊立即報名 6/23 | AI/ML 驅動的天線、微波與互連器件電性能設計講師簡介：王曉峰 | Ansys主任應用工程師主題簡介：AI/ML技術正在加速天線、微波及互連器件電性能設計流程的智能化升級。通過機器學習對電磁仿真結果進行快速建模與預測，在保證精度的同時可顯著減少仿真次數，提升設計效率。

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。