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在 CAE（計算機輔助工程）的工作場景中，前處理環(huán)節(jié)堪稱 “時間黑洞”，繁瑣且重復的任務占據(jù)了工程師大部分工作精力。從幾何模型的精細搭建、復雜的網(wǎng)格劃分，到邊界條件與材料屬性的精確設定，每一項都需要大量的手動操作。

20多年前學習CAD專業(yè)，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(yè)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(yè)？

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(shù)字孿生時代、制造業(yè)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(shù)據(jù)，大多數(shù)情況下，我們無法存儲所有這些數(shù)據(jù)，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(yè)取得成功。

在CAE（計算機輔助工程）領域，AI正引發(fā)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(yè)的智能化發(fā)展注入了新的活力。

三、看看大家是如何看待AI與CAE的小鄰曾發(fā)起過相關的話題討論，引發(fā)大家激烈探討。讓我們來看看大家是如何看待AI和CAE工程師之間的關系的。還有更多精彩內容，可以點擊查看話題。想必看到這里，大家心中都會有自己的一番對AI與CAE工程師之間的見解，小鄰帶大家更深入地了解AI如何幫助CAE仿真工程師呢？

</p><p>&nbsp;&nbsp;在“AI+研發(fā)設計”場景案例分享環(huán)節(jié)，神工坊?創(chuàng)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(fā)展。

深度學習對比優(yōu)勢在于降維和提效，因此無論在哪個尺度進行建模，將其作為數(shù)值模擬的加速和輔助工具都是明智的選擇。鑒于可靠的實驗數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)獲取成本高昂，深度學習可以利用數(shù)值模擬得到的歷史數(shù)據(jù)進行伴隨訓練，實現(xiàn)模型的不斷進化。這也正是“神工坊”團隊“CAE智能混合引擎”提出的技術發(fā)展戰(zhàn)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。

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(xiàn)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(fā)的環(huán)節(jié)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。

3月20日，西門子工業(yè)裝備系列會議第四場如期開啟， 本次以“工業(yè)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(yè)設備行業(yè)帶來怎么樣的新變化。

</p><p><br></p><p><strong>02、延鋒國際AI應用</strong></p><p>在努力突破行業(yè)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(chǎn)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(shù)據(jù)，并選取不同OEM普遍要求的關鍵性能指標，為后續(xù)的技術驗證與應用探索奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎。

總結一下，對于我們來說，ChatGPT可以作為一個不錯的學習工具，用來了解行業(yè)信息，解決工作上的問題，輔助我們完成一些腳本編寫工作，但僅限于我們了解的領域，否則輸出的結果好壞就無從判斷了。 我想我們不必太過焦慮，AI不會完全取代我們的工作，但隨著AI技術的不斷發(fā)展，如何運用它、用好它，讓它輔助我們，提高我們的工作效率？

AI 在 CAE 流程的各節(jié)點已形成工具化落地Altair 的 AI 模塊已深入前處理（ShapeAI 幾何識別）、建模優(yōu)化（PhysicsAI、romAI）、后處理（ExpertAI 失效識別）等環(huán)節(jié)。這些技術并非獨立運行，而是原生嵌入至仿真流程之中，避免工具割裂，提高整體協(xié)同效率。

<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;前一篇講了長方體內隨機球體的建模，本文介紹長方體內隨機纖維的建模過程，同樣是通過詢問AI，生成lsprepost的腳本，在lsprepost中運行腳本生成纖維。生成纖維與生成球體網(wǎng)格有些不同，lsprepost無法通過坐標直接生成梁單元，需要先繪制曲線，再畫網(wǎng)格。

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(shù)據(jù)中學習和識別規(guī)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。

AI的迅猛發(fā)展，得益于GPU技術的不斷進步，這在傳統(tǒng)的CPU時代是難以想象的。可以說，GPU已成為AI發(fā)展的核心驅動力。GPU的高并行計算能力不僅推動了AI領域的繁榮，更在CAE（計算機輔助工程）行業(yè)引發(fā)了深遠變革。CAE在現(xiàn)代制造業(yè)中扮演著關鍵角色，廣泛應用于汽車、電子、航空航天等行業(yè)。

是的，我認為對你們技術支持來說，對AI產(chǎn)品的支持要比CAE產(chǎn)品的產(chǎn)品的挑戰(zhàn)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(yè)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(xiàn)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(huán)境。

更多信息，歡迎關注“CATIA助力AI提升汽車造型升級”在線研討會！8月22日 14:00 等你來看！技術鄰簡介:技術鄰專注于工科技術社區(qū)，從最早的CAE技術社區(qū)（中國CAE聯(lián)盟）發(fā)展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經(jīng)驗。