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作為天洑自主研發的核心工業軟件，DTEmpower 在本次培訓中表現亮眼。新版本大幅提高了多源異構數據處理和統計過程控制（SPC，Statistical Process Control）能力，結合搭載的 AI Coding 技術，進一步降低了AI應用的技術門檻。

這使得我們可以直觀地處理數百次仿真。如下圖，最近的一個大規模鑄造示例展示了人工智能驅動的方法相對于傳統方法的巨大優勢。圖 2：使用 AI 理解和優化大型鑄件組件的行為全球100個AI應用案例電子書下載△Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。

AI的強大建立在假設上， 而工業系統的安全建立在驗證上。 二、工業AI的風險特征：不是出錯，而是“錯得很合理” AI系統最大的風險不在于“失效”， 而在于“錯誤看起來沒問題”。

-圖紙上傳-圖紙上傳人員維護（11）采購擴展-采購對賬-采購報表（12）銷售擴展-銷售結算勾稽作業（13）備料-提前期維護-排版備料-備料批量修改作業-未下備料統計（14）生產排產-齊套分析-作業分布-任務單生產進度表-制令單生產進度表（15）生產現場-圖紙查詢-圖紙查詢（結構式&派工單打印）-現場報工-產品標簽打印-計件查詢-打印列表-庫房標簽打印（16）設備建檔-設備分類

從 “被動應對” 到 “智能預判”兩大 AI 場景重構質量管控邏輯在 AI 賦能的質量管理體系中，“AI 不合格品處理”與“AI產品質量改進”兩大核心場景，正讓質量管控從人找問題變為問題找人：場景一：AI 不合格品處理 — 讓異常響應 “快人一步”傳統產線中，不合格品的處置往往依賴檢驗員經驗：從識別不良類型、查找歷史方案到協調返工流程，至少需要數小時。

為此，我們團隊耗時3個月完成了一次“全網嵌入式 IDE 摸底”—— 覆蓋主流廠商工具與開源平臺，實測20+產品后發現：多數 IDE 要么困在單一架構，要么AI功能無法適配工業需求。而森木磊石的 PPEC Workbench 開發平臺，恰好破解這一困境。 一、傳統嵌入式 IDE 為何扛不住 AI 時代？

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?AI浪潮席卷全球，我們的客戶正站在變革與挑戰的十字路口：貿易格局瞬息萬變，人工智能帶來顛覆性沖擊，數據規模呈爆炸式增長。最新研究顯示，75%的首席執行官深知AI的巨大潛力，已將AI列為年度核心戰略重點。但現實是，多數企業的AI投資仍難見實效，企業依然在尋找真正適配的工業級AI解決方案。

點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。

付巖峰認為，技術和產業的協同發展，需要借鑒建筑設計的AI應用技術，開展電力行業的BIM智能化探索、開展圖紙的可視化應用等智能應用、結合設計圖紙開展建設工地智慧工程管理；通過數字孿生輔助運維，實現數據驅動各行業工藝流程動態模擬，分步實現大型數據孿生并在大數據整合基礎上自主開發數據一體化分析平臺，提高數據服務工程能力，打造綠色智能數字工廠。

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該系統集成實時數據采集、設備狀態監測、異常預警、優化分析及聯動控制功能，通過AI算法實現設備故障的精準預判，有效保障火電廠安全運行并顯著提升發電效率。系統自上線后成效顯著：成功預警并輔助處理了數十起設備隱患，有效避免了多次非停、RB及設備損壞，直接經濟效益超百萬元；通過系統建設沉淀的智能監盤模型庫、專利及軟著等成果進一步推廣應用，助力集團電力智能化升級。

對于深耕工業軟件領域的天洑軟件而言，這正是我們正在踐行的未來方向：當文字數據枯竭，通過CAE仿真生成的數據與“物理常識”，將成為推動AI持續進化的新動力。一、從語義邏輯到物理常識過去幾年，我們不斷見證AI在語言處理領域創造的奇跡。但要在現實世界中制造更高效的燃氣輪機，或是讓機器人靈活搬運零件，僅靠文字訓練出的邏輯遠遠不夠。

在機器人展區，展會將匯聚家用服務、工業協作、醫療康復等多領域的AI機器人創新成果，重點展示具身智能技術的商業化應用突破。低空經濟展區則緊扣國家戰略性新興產業發展導向，聚焦AI賦能低空經濟的全場景應用，涵蓋無人機、eVTOL飛行器、航空材料及機載設備等核心領域。

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尤其是人工智能（AI）的出現，正成為破解工程研發瓶頸的不二選擇。如何將AI與數字孿生高效結合，實現智能化的設計優化與驗證，無疑是當前工程師們最關注的前沿課題。

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作為全球領先的企業級有限元分析（CAE）平臺，Altair HyperWorks 以全流程集成、頂尖技術與開放架構，成為萬千制造企業破解研發難題、搶占市場先機的核心利器，更是工業仿真領域當之無愧的標桿之作。