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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。

例如在汽車行業，通過多源數據融合和 AI 預測算法，實現整車電池包布置方案的自動推薦；在高科技制造領域，通過多目標優化與模型降階技術，幫助客戶在極短時間內完成高頻器件的快速迭代；在航空航天領域，Altair 的 AI 輔助設計平臺已被用于氣動布局與結構減重協同設計，顯著提升了初期概念設計效率。

內核升級與先進技術，更少時間獲得更佳設計！ PTC近日推出旗下Creo? 計算機輔助設計 (CAD)軟件第九版，實力強勁、領先市場。

對于攸關安全與高可靠性的設計，全新的故障仿真功能支持在 RTL 仿真、仿真加速與原型驗證中實現可擴展的故障注入與分析。驗證我們下一代 AMD MI450 加速器——具備大規模 AI 規模、復雜子系統以及復雜軟件棧——需要可擴展且多功能的驗證平臺。新思科技結合 EP?Ready 硬件的軟件定義硬件輔助驗證能力對于我們執行 CPU、GPU 和 AI 子系統的驗證及全系統驗證至關重要。

在高質量制造體系中，公差設計與分析正從輔助環節轉變為影響產品競爭力的關鍵能力。然而，在大多數企業里，公差設計仍然依賴Excel、人工經驗和事后修正，導致裝配干涉、返工試調、外觀不一致等問題難以長期改善。

然而，Pin針結構參數體系復雜，傳統手動設計難以實現全局最優解，因此必須依托自動化優化工具開展設計工作。

此次入選世界經濟論壇 MINDS 項目，并因 AI 在芯片設計這一極其復雜的工程領域中的突破性應用而獲得認可，我們深感榮幸。Shankar Krishnamoorthy首席產品開發官新思科技 從強化學習到 Copilot 輔助功能，新思科技的 AI 能力正在助力 AMD 持續縮短芯片設計周期并提升開發者的生產力。

隨著大語言模型的突破性進展，人形機器人的智能化程度顯著提高，其在工業生產、家庭服務、醫療護理、教育輔助等領域的應用前景廣闊。然而，人形機器人的研發面臨著諸多挑戰，如復雜的機械結構設計、高效的生物能量利用、人機共存的安全性等。?？怂箍倒I仿真軟件以其全面的動力學模型、結構設計優化、控制系統開發等功能，為解決這些挑戰提供了強大的技術支持。

天洑軟件致力于國產化設計及運維軟件工具的開發工作，能夠為航空發動機領域提供完全自主可控的智能設計運維一體化解決方案，包括核心算法、行業應用、軟件產品及相關服務。天洑軟件融合了專家機理、基于人工智能的工業大數據分析和AI賦能的工程仿真技術，提供了完整工具鏈和完整解決方案。

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。</strong></p><h3><strong>一、超越仿真本身</strong></h3><p>汽車制造商和供應商深知仿真與計算機輔助工程（CAE）的重要性，但AI驅動工程遠不止于此。完整的AI驅動工程工作流程將仿真與企業級數據分析、HPC相結合，創造出全新獨特的數據流。

作為一款完全集成于 Ansys HFSS 的射頻濾波器設計與優化平臺，SynMatrix 提供端到端的一體化解決方案，可實現自動 3D 建模與智能優化：AI 驅動濾波器綜合與參數提取，設計效率提升 50%以上；無縫 HFSS 集成：輕松實現高精度仿真與快速驗證；制造調諧輔助：顯著降低人工依賴，加速生產進程；適配 5G/6G 與毫米波應用：滿足更高頻段設計需求，提升靈敏度與性能。

我們可以使用Creo Schematics等應用程序在2D中使用框圖、電路圖和接線圖來繪制我們的網絡。然后我們可以使用這些邏輯參考來輔助完成我們的線束在我們的3D裝配模型中的布線。遷移您的車輛總成。除了標準的3D零件模型外，我們還可以使用以下方法創建組件：薄壁零件的鈑金設計。增材制造中的晶格可減輕重量，同時保持必要的強度。

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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。

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推出全新軟件定義硬件輔助驗證解決方案，助力人工智能普及新思科技宣布對其行業領先的硬件輔助驗證（HAV）產品組合進行全面升級，幫助客戶應對人工智能計算需求及相關驗證生產力持續攀升、前所未有的挑戰，加速交付從數據中心到邊緣的多芯片（multi-die）及 AI 芯片。依托公司獨有的軟件定義能力，新思科技 HAV 平臺在整個產品組合范圍內樹立了性能、可擴展性與靈活性的全新標桿。

本博客系列闡述了如何使用Ansys Zemax軟件將立方體衛星從最初的光學設計轉變為光機械封裝，以便進行光機熱耦合系統性能（STOP）分析。 在設計了光學系統后，可以對有效載荷的光機械進行建模。通過Creo Parametric中的Ansys Zemax OpticsBuilder，將光學模型導出到計算機輔助設計（CAD）環境的過程變得簡化而直觀。

兩家公司還就面向TSMC-COUPE?平臺的AI輔助設計流程開展了合作。新思科技與臺積電共同賦能客戶有效開展芯片設計，涵蓋AI加速、高速通信和先進計算等一系列應用。多物理場和AI驅動的光子學設計支持新思科技將繼續與臺積電合作，利用分層分析方法來擴展面向較大型設計的多物理場分析流程。

在臺積公司 N2P 制程上成功完成業界首個低功耗 M?PHY v6.0 IP 的芯片首次點亮，同時完成 64G UCIe IP 的流片，并推出 224G IP，進一步加速下一代 AI 系統的開發進程 持續深化在 AI 驅動的數字、模擬與驗證流程以及電源完整性平臺方面的合作，覆蓋臺積公司多個先進制程節點，以實現優化的設計結果質量 在新思科技 Fusion Compiler 中合作引入智能體運行輔助