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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。

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。

新思科技總裁兼首席執行官蓋思新先生（Sassine Ghazi）以主題演講拉開大會序幕，分享了他對萬物智能時代中“從芯片到系統（silicon-to-system）”全新設計范式愿景——由芯片驅動、AI 賦能以及軟件定義。他還發布了覆蓋新思科技擴展后全線產品組合的全新工程解決方案，以助力創新者設計、驗證并交付下一代由 AI 驅動的產品。

通過將AI無縫嵌入設計與仿真工具，團隊能夠加速探索與創新。集成化的用戶友好工作流程，結合按需獲取的高性能計算（HPC）資源，使團隊得以用人類專業知識增強AI能力。最強大之處在于，<strong>AI 驅動工程工作流程的成果交付速度可比傳統基于物理場的仿真流程快高達1000倍。

通過機器學習聚類技術，Altair幫助用戶從海量仿真數據中快速識別最優設計方案，展現了“AI驅動的仿真”在實際工程中的巨大潛力。? 高效的模型創建基于幾何圖形（網格或 CAD 格式），算法可以將這些轉換為值，以便可以比較、編輯、聚類幾何圖形并將其劃分為組和類。這使得模型組織更容易，并使建模過程更高效。

11月20日，Ansys總部將推出網絡研討會「Ansys HFSS + SynMatrix：AI 驅動的低損耗平面濾波器設計與優化」，將帶您深入了解 Ansys HFSS 與 SynMatrix的強強聯合如何重塑濾波器設計流程——通過 AI 驅動優化與自動化工作流程，大幅加速濾波器研發周期，幫助工程師實現更快、更準、更具競爭力的設計。

通過雙方深入合作，新思科技將交付 AI 驅動的設計流程、先進的多物理場簽核能力，以及覆蓋接口與基礎 IP 的完整、已通過硅驗證的產品組合，幫助客戶加速創新，并實現卓越的設計結果質量。

借助新思科技的仿真解決方案，我們的團隊利用 AI 驅動模型加速設計探索，并在多個項目中擴展虛擬化驗證。這種方法減少了物理原型制作，縮短了開發周期，同時確保更高的可靠性和客戶收益，為更安全、更智能、更直觀的出行體驗鋪平道路。

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。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。

仿真前移，驅動設計更早決策從更廣闊的視角來看，工業界正出現兩個明顯趨勢：仿真正加速前移至概念設計階段，在早期決策中發揮主導作用；同時也在驗證階段快速替代部分物理試驗，成為產品可靠性保障的重要支柱。Altair始終堅持“仿真驅動設計”的理念，在多個行業實踐中推動仿真真正嵌入設計流程與思維體系。

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。

</p><p><br></p><p>數據的來源是第一個點，<strong>第二個點是設計研發的效率如何繼續提升。</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。

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。

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。

4 結 語采用CAD/CAE一體化設計方法，在CATIA平臺中實現舵桿設計模型與有限元模型數據的無縫集成，避免因數據轉換引起的精度損失和重復建模等問題[6]。通過參數化建模直接驅動舵桿力學性能仿真計算，在滿足結構強度要求的條件下，優化后舵桿的重量相比優化前減小12.5%,極大地提高了設計和分析效率。

通過應用AI驅動的工程流程，Hero不僅縮短了產品開發周期，還提升了團隊的技術能力，并加速了設計探索的進程。基于這一成功經驗，Hero計劃進一步擴展AI技術的應用范圍，將其用于設計其他復雜部件，以實現更高的效率、精度和決策速度。

總結西門子FLOEFD以“CAD原生、智能高效、多場協同”為核心，打破了設計與仿真的壁壘，尤其適配新能源、電子、增材制造等快速迭代的行業。其價值不僅在于縮短研發周期、降低試驗成本，更在于推動工程師將“仿真思維”融入設計全流程，實現從“經驗驅動”到“數據驅動”的轉型。未來，隨著AI與云計算技術的深度融合，FLOEFD在數字孿生、跨學科協同仿真中的潛力將進一步釋放。

20多年前學習CAD專業，名字叫做計算機輔助設計，大家討論這是個什么內容，有人說CAD就是告訴電腦你要畫什么，他自己給你畫這個東西出來，因為名字叫做Auto CAD，想象還是很美好的，而世界結果就是CAD軟件，僅僅是解放了鉛筆和尺子，電腦上還要一筆一畫的來畫二維圖。20多年后，CAD行業還是人工在畫二維圖或者三維圖。AI都沒有替代畫圖工程師，況且更麻煩的CAE行業？

因此，這家國際供應商能夠優化和推進設計、降低成本，并加速開發。

開放式生態系統使我們能夠連接各種工具，并利用AI加速端到端工作流程。在Ansys技術的幫助下，我們的團隊能夠持續推進并最大限度地優化數字設計流程，跟上行業不斷變化的步伐，同時降低成本并加速產品研發。”