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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。

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。

數字孿生依賴仿真與 AI 的協同推進但真正讓“平臺”從工具組合上升為企業能力底座的，是“數據驅動”的轉型視角。數據驅動也正深刻重塑研發流程。從建模、求解、到后處理，AI 在每一個環節的嵌入，不再只是輔助，而是參與決策。通過專家系統、智能特征提取與模式識別，我們正見證仿真從工程輔助工具，邁向智能設計伙伴的轉型。為了支撐這種轉型，我們不斷優化仿真平臺的計算資源結構。

在CAE（計算機輔助工程）領域，有一個共識：工程師80%的時間都耗費在有限元模型的建立、幾何清理與網格劃分上，而真正的仿真求解僅占20%。

要求 您的電腦應滿足以下條件， 作系統：Windows 7/8/8.1/10 硬盤空間：需要 3 GB的可用空間 內存（RAM）：需要 1 GB的RAM 處理器：intel雙核處理器或更高版本 描述 為什么選擇 ANSA？ANSA 是一種計算機輔助工程工具，用于汽車行業廣泛使用的有限元分析和計算流體動力學分析。它由 BETA CAE Systems 開發。

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技術的不斷發展，如何運用它、用好它，讓它輔助我們，提高我們的工作效率？

在最下面一層是征程2、征程3還有征程5芯片，最左邊是征程2和征程3，在自動駕駛輔助方面的應用。目前，我們在很多ADAS項目上已經進行了量產，它主要能夠支持2兆（百萬像素）和8兆（百萬像素）的攝像頭，主要是前視輔助駕駛。在智能座艙方面，它能夠支持30多個模型來實現多模的交互，增加感知體驗。在中間這部分是我們基于3J3（3顆征程3芯片）的一個域控解決方案。

相比之下，若將這筆成本投入到AI基礎設施和軟件系統的建設中，不僅能實現焊點實時監測和預警，還能輔助質量檢測和傳感器監控。一家車企在應對焊接問題時，在焊槍中安裝了高精度傳感器，采集焊接時的各項參數，并基于歷史數據建立焊點分類模型。模型部署在焊槍中，能迅速判斷焊點是否合格，并輸出不合格圖示，及時提示人工補焊，有效避免了問題產品流入市場。

3DCC的AI輔助自動虛擬裝配基于深度學習與性能目標驅動模型，可識別結構特征、功能面與裝配次序，自動生成具有工程完整性的裝配關系，為尺寸鏈、公差分配和性能校核提供穩定的語義基礎。這使得復雜結構的仿真建模不再依賴個人經驗，顯著降低了虛擬裝配的專業門檻，并提高模型一致性與構建效率。

這種沉浸式的教學方式，讓企業直觀體驗了AI技術在優化生產工藝、設備故障預警以及輔助決策方面的價值。 離散制造過程具有工序復雜、物料多、設備差異大等特點，這導致生產數據呈現出嚴重的多源異構特征，通俗說就是“來源多，格式雜，質量參差不齊”，成為困擾企業AI應用的“第一道關卡”。

應勢而生，實用級北斗+AI道路智能巡檢系統千尋馳觀輔助精細化公路養護決策針對智能道路巡檢這一專業領域，千尋位置進行北斗+AI+邊緣計算的創新性技術融合，推出千尋馳觀道路巡檢系統，全面實現公路管養行業的標準化、精細化和智能化，更好地輔助公路養護決策。千尋馳觀是一款真正達到實用級別的北斗+AI道路智能巡檢系統。

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。

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

在計算機輔助工程分析(CAE)領域的AI應用上，深度學習(Deep Learning)能夠從大量數據中學習和識別規律，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。

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？

Ansys Engineering Copilot?現已集成到Ansys medini analyze、Ansys ModelCenter?和Ansys Rocky?軟件中，在用戶界面中直接提供智能的AI輔助支持。

在CAE（計算機輔助工程）領域，AI正引發一場顛覆性變革。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，為各行業的智能化發展注入了新的活力。

仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。雖然距離大規模落地仍有挑戰，但已有不少前沿實踐在局部環節取得突破。</p><p>本次線上研討會將聚焦Abaqus結構仿真與CST電磁仿真，分享AI智能體與仿真軟件結合的初步方法與實際應用，探討如何通過自然語言等方式輔助建模、求解與后處理等仿真任務。

數實融合+AI 賦能，Simcenter TEST 助力 eVTOL 適航取證和研發測試。</strong>通過Simcenter數實融合的測試平臺，以及自動化測試流程與智能數據管理，結合AI輔助模態分析等新技術，為eVTOL提供從部件級到整機級的全尺度測試解決方案。</p><p>這場交流會不僅是技術的碰撞，更是思想的盛宴。

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。