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這是中望軟件在深入洞察多行業仿真應用場景基礎上，基于自主幾何建模內核、網格剖分、求解器等底層核心技術領域的最新突破性研發成果，彰顯了中望軟件不遺余力攻關CAE核心技術，持續打造自主可靠、高品質的多學科多物理場仿真解決方案的決心。

4月28日，廣州中望龍騰軟件股份有限公司（以下簡稱“中望軟件”)與深圳十灃科技有限公司（以下簡稱“十灃科技”)正式簽訂戰略合作協議。雙方將圍繞中望自主三維幾何建模內核、先進網格剖分技術和十灃科技業內領先的多物理場仿真求解器等關鍵技術，在工業仿真領域開展全方位的深度合作，共同打造具有競爭優勢的國產CAE仿真軟件。

我們相信，在AI發展的新紀元，工業軟件不再僅僅是工具，而是鏈接虛擬與現實的橋梁，為AI注入物理靈魂。文字或許會用完，但人類對物理規律的探索、對工業極限的追求，永無止境。在物理AI的浪潮中，天洑既是觀察者，更是定義者。天洑將繼續深耕CAE與工業AI，為中國制造打造更智慧的“數字底座”。

CAE長期與三維CAD、EDA一并被稱為工業軟件中最難跨越的“三座大山”，涉及物理學、數學、計算機等眾多學科知識。同時，CAE軟件對優化產品設計、縮短產品開發周期具有積極作用。在當前數字化轉型大勢下，CAE技術更是在數字孿生、物聯網中承擔著重要角色，是助力企業實現數字化升級的關鍵核心之一。

“夯實國產工業軟件技術底座、賦能產業轉型升級是中國工業軟件廠商的時代責任。”中望軟件常務副總經理劉玉峰認為，流體仿真是仿真CAE的關鍵學科之一，在各個工業領域均有廣泛應用，其核心技術突破難度非常高，補齊流體仿真技術后的中望，將有機會為中國邁向工業強國提供更強有力的支撐。

shapeAl是Altair的幾何識別引擎，physicAl是Altair的快速物理預測引擎，它們都嵌入在最新版的HyperWorks中，并能加速您的CAE建模過程和設計探索。在這個演示中，您將詳細了解它們的功能，以及它們在HyperWorks中的工作方式和為CAE流程、結果賦能的價值。

wx_fmt=jpeg&amp;from=appmsg"></p><p class="ql-align-right">▲中興通訊股份有限公司負責人張瑜作分享</p><h3><strong>中望設計仿真一體化，助力數字化升級</strong></h3><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;仿真技術的發展日新月異，隨著軟件、硬件和技術的進步，仿真技術從單一物理場、單一工具起步，逐步邁向支持多物理場

、多目標的設計優化與方案探索時，基于原生CAE軟件的迭代仿真正在消耗大量的計算資源與工程時間，讓“快速迭代”淪為奢談；? 智能運維延遲：在預測性維護、在線診斷等數字孿生實時交互場景中，傳統仿真動輒數小時甚至數天的計算延遲，完全無法滿足“分鐘級”乃至“秒級”的響應需求，致使數字孿生停留于靜態展示。

，助力數字化升級</strong></h2><p><span style="color: rgb(51, 51, 51);">&nbsp;</span></p><p><span style="color: rgb(51, 51, 51);">仿真技術的發展日新月異，隨著軟件、硬件和技術的進步，仿真技術從單一物理場、單一工具起步，逐步邁向支持多物理場、高性能計算、參數優化和拓撲優化等更為復雜的場景。

提出該戰略后，中望推出了第一款CAE仿真軟件：中望電磁仿真軟件2019。而這個戰略背后的支撐，就是中望每年投入到研發的資金，達到了收入的30%這一接近瘋狂的數字。

如果AI集成到CAE軟件中，你告訴他給我劃分一個漂亮的網格，他自己給你搞定，那么AI就完美了，顯然，目前的AI是不可能的。如果AI能夠自動在軟件中設置邊界條件，也是可以的，但是目前都是人工設置，畢竟我們人工自己有時候都搞不明天邊界條件如何設置，更何況AI來設置了.目前網絡上最成功的AI設計莫過于發動機的AI設計了，形如人體構造的復雜結構，3D打印出來。

2021年3月，中望正式于科創板上市，持續加大研發投入和進行全球范圍內的技術整合，并于2023年收購英國商業流體仿真軟件PHOENICS，完善多學科多物理場仿真解決方案。基于中望前后處理仿真平臺，現已涵蓋了高低頻電磁分析、結構及熱分析、CFD分析、離散元分析軟件等，打造設計、仿真、制造的CAx一體化軟件平臺。

另外，Altair 也提供云上一體機或物理一體機的打包解決方案。通過將Altair 軟件集成在云端或物理服務器上，提供所有 Altair 軟件的無限許可證，打通軟件、硬件、許可的完整使用鏈路，讓工程師專注仿真任務。 會議日程持續更新中，請持續關注！

CAE軟件通過模擬結構力學、流體動力學、電磁學等領域的物理現象，對產品設計進行優化，從而減少物理實驗的需求，有效加速研發進程并降低成本。傳統的CAE仿真主要依賴于CPU計算，在處理大規模復雜模型時往往會遭遇性能瓶頸，導致仿真時間過長，難以滿足快速迭代設計的需求。隨著產品設計復雜性的不斷增加，企業對CAE仿真的計算效率提出了更高要求。“軟件跟著硬件走。”

該版本還擴展了Ansys仿真AI產品組合：全新AI增強培訓產品，旨在提升學習效率和效果，并提供先進AI功能，幫助工程團隊更早獲得系統級洞察、減少對物理測試的依賴，并優化日益復雜的“軟件定義產品”的性能。新思科技首席產品管理官Ravi Subramanian表示：“向智能互連系統的轉型，正推動著企業對更快速、物理優先、系統級設計需求的增長。

借助Ansys Mechanical結構仿真軟件、Fluent軟件和Thermal Desktop軟件等仿真解決方案， 工程師能夠探索對整個AI數據中心進行功耗優化可能的方案。芯片級的不同熱管理仿真（左），液冷與風冷服務器機房的熱管理仿真（右）數字孿生助力打造數據中心的未來沒有哪家制造商或設計人員能夠獨立創建出優化AI數據中心所需的全部組件。

本次線上大會包含主會場及四大平行分會場會場一：人工智能在CAE的應用 - 探索如何利用 AI 加速 CAE 仿真技術對產品研發的效率會場二：數字孿生時代 - 探索數字孿生的基建技術會場三：制造業的 AI 民主化 - 探索工程師如何高效掌握 AI 技巧會場四：航空航天領域的AI - 探討如何運用航空航天行業數據2.

中望2018年成立CAE研發中心，在CAD技術的基礎上拓展仿真解決方案。2021年3月，中望正式于科創板上市，持續加大研發投入和進行全球范圍內的技術整合，并于2023年收購英國商業流體仿真軟件PHOENICS，完善多學科多物理場仿真解決方案。

當大語言模型突破技術奇點，智能體與CAE的深度融合，正在重塑人類使用仿真的模式。人工智能（AI）自20世紀40年代誕生以來，經歷了從理論探索到技術實踐的漫長發展歷程。早期的AI主要依賴邏輯推理和規則引擎，受限于數據和算力的不足，發展較為緩慢。隨著大數據的興起、算力的指數級躍升以及深度學習算法的突破，AI在2010年后迎來了飛速發展的黃金時期。

功能和架構：從大的方面來說，CAE軟件通常是綜合了數學、物理、電化學等多學科理論基礎、計算機科學、工程應用實踐三方面的知識。對于現實客觀世界的建模通常依靠物理、電化學等基礎學科理論，深入理解描述物理、電化學等過程的原理理論。原理理論的開拓通常需要無數數學家、物理學家、化學家以及科研工作者持續的探索和歸納，不斷提出對客觀規律更為精準的描述方法。