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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。

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。

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。

Altair解決方案Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI? 這一具有突破性的 AI 驅動仿真方案，融合深度學習與歷史計算機輔助工程（CAE）數據的強大能力，可快速提供物理預測結果。

你對未來AI在仿真領域的應用有什么期待？

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。

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。

憑借在 AI、高性能計算 (HPC) 及多物理場集成領域的重大突破，HyperWorks 2026 整合全面的計算機輔助工程 (CAE) 設計與仿真解決方案，助力各行業工程設計團隊加速創新迭代、提升產品性能。 “HyperWorks 2026 彰顯了 Altair 與西門子攜手引領仿真技術未來的堅定決心。

</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p><br></p><p>Kinetic Vision 采用了 Altair PhysicsAI? 這一具有突破性的 AI 驅動仿真方案，融合深度學習與歷史計算機輔助工程（CAE）數據的強大能力，可快速提供物理預測結果。

憑借在 AI、高性能計算 (HPC) 及多物理場集成領域的重大突破，HyperWorks 2026 整合全面的計算機輔助工程 (CAE) 設計與仿真解決方案，助力各行業工程設計團隊加速創新迭代、提升產品性能。 “HyperWorks 2026 彰顯了 Altair 與西門子攜手引領仿真技術未來的堅定決心。

這其實就是數字孿生在極端環境下的典型應用——用仿真來輔助實時決策。 3.電子/芯片：車規級芯片的可靠性仿真（EDA） 隨著電車越來越火，車規芯片的可靠性成了大問題。華大九天（楊祖聲總監）的方案里重點提到了國產車規芯片的EDA全流程。

</strong>大家都期望有更好的技術驅動仿真流程持續提效，這就是AI技術的價值。AI可以助力仿真，我們使用AI加速優化，增強仿真能力。但是這里的AI一定不是我們當下談的熱門的大模型，而是和各個行業相關的小模型。</p><p><br></p><p>從另一個方向看，仿真也可以助力AI，<strong>利用仿真的生成數據進行人工智能模型的訓練和測試。

AI數據中心的設計人員可以使用Ansys TwinBuilder——基于仿真的數字孿生平臺，整合其他制造商和供應商提供的組件和設施的仿真模型，以創建數據中心的數字孿生。制造商和供應商可以將自己的模型保存為降階模型（ROM）格式，以便AI數據中心設計人員能夠直接運用其組件仿真模型開展工作。通過構建AI數據中心的數字孿生，設計人員能夠對數據中心的各項性能（從計算性能到能耗）進行全面建模和優化。

“我們在國內首創將AI（人工智能）技術與CAE（計算機輔助工程）技術相融合，為設計人員提供設計、分析、優化等全鏈條工具軟件；同時，將AI與CAE技術應用于設備檢測，實現工業設備智能化運維。”張明說。目前，天洑軟件主要業務包括智能熱流體、結構仿真軟件、數據建模、工業AI底座等研發類工業軟件，憑借創新技術優勢廣受市場歡迎。

是的，我認為對你們技術支持來說，對AI產品的支持要比CAE產品的產品的挑戰大得多，客戶需要更多的講解、培訓和售后支持。確實，我們的團隊擁有一群卓越的工程師，他們既精通計算機輔助工程（CAE），又熟悉人工智能（AI）技術。我們致力于為用戶提供專業且全面的支持。我們別無選擇，必須不斷學習，與客戶共同進步。中國涌現出大量杰出的才俊，我們相信，在這一領域，您無法找到比這里更快速成長的學習環境。

全文內容選自 Altair 區域技術交流會華東站Altair 高級技術經理 陳剛《 AI 驅動 CFD 仿真》演講大家好，我這次演講的主題和流體力學結合AI相關，接下來分成幾個主題進行。首先我們把 Altair CFD 的解決方案簡單介紹一下。

但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現的問題排除。AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發的環節開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。

一、Smart-ROM降階模型構建Step1：樣本空間構建用戶導入仿真數據并定義樣本 圖 仿真數據導入 圖 導入數據查看Step2：降階模型訓練用戶選擇AI降階算法和調參模式，支持算法超參自調優與用戶自定義 圖 AI算法超參自定義Step3：降階模型驗證對訓練好的降階模型進行驗證

Altair 將 AI 視為“增效器”，增強人類的專業技能，優化工作流程，加速創新，構建更安全、更互聯、更可持續的未來。6月26日，全球年度會議 AI FOR ENGINEERS 將重磅開啟，屆時 Altair 將邀請全球知名企業與行業專家在線分享他們的 AI 助力工程設計、仿真與生產制造的實踐經驗。誠邀您報名參會，共赴 AI 賦能仿真工程的未來！

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。