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與常見的流行術語如機器學習、生成式AI和合成數據相比，我們更應關注AI如何在實際工程中賦能仿真，加速研發流程、提升決策質量。關鍵技術實現方式在傳統制造行業，企業正積極探索如何借助AI脫穎而出。然而，許多企業仍對起步路徑和所需技能存有疑慮。需要明確的是，AI并非“即插即用”的解決方案，它依賴高質量的數據和有效的監督模型。本文以大規模鑄造為例，闡釋AI與仿真的深度融合。

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。

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。

Altair 自2018年收購 Datawatch 以來，持續構建智能化仿真體系，推動 AI 與工程仿真的深度融合。如今，AI 工具鏈已廣泛集成進 HyperWorks 平臺，幫助工程師高效建模、快速預測、降低門檻、提升協同效率，逐步實現從“工具增強”走向“流程智能”。與其說 AI 正在改變仿真，不如說它在拓展仿真的邊界。

點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。

AI數據中心的設計人員可以使用Ansys TwinBuilder——基于仿真的數字孿生平臺，整合其他制造商和供應商提供的組件和設施的仿真模型，以創建數據中心的數字孿生。制造商和供應商可以將自己的模型保存為降階模型（ROM）格式，以便AI數據中心設計人員能夠直接運用其組件仿真模型開展工作。通過構建AI數據中心的數字孿生，設計人員能夠對數據中心的各項性能（從計算性能到能耗）進行全面建模和優化。

05AI大模型集成與復雜場景模擬海克斯康工業仿真軟件支持將AI大模型引入Adams，為人形機器人研發提供更強大的智能化支持。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。

全文內容選自 Altair 區域技術交流會華東站Altair 高級技術經理 陳剛《 AI 驅動 CFD 仿真》演講大家好，我這次演講的主題和流體力學結合AI相關，接下來分成幾個主題進行。首先我們把 Altair CFD 的解決方案簡單介紹一下。

通過將 AI、自動化技術及多物理場仿真整合至統一生態系統，我們正賦能工程師更智能、更高效地開展設計工作，對實際應用成效抱有更充分的信心。繼今年早些時候并入西門子后，我們正全力打造覆蓋產品全生命周期的 AI 驅動型智能軟件組合，同時進一步完善數字孿生的技術體系。

一、Smart-ROM降階模型構建Step1：樣本空間構建用戶導入仿真數據并定義樣本 圖 仿真數據導入 圖 導入數據查看Step2：降階模型訓練用戶選擇AI降階算法和調參模式，支持算法超參自調優與用戶自定義 圖 AI算法超參自定義Step3：降階模型驗證對訓練好的降階模型進行驗證

《AI智能體驅動CST仿真全流程自動化》李瑞鵬</em></strong></p><p>1. 使用 AI 進行本地知識庫智能查詢</p><p>2. 使用 AI 驅動 CST 自動化建模和仿真</p><p>3.

通過將 AI、自動化技術及多物理場仿真整合至統一生態系統，我們正賦能工程師更智能、更高效地開展設計工作，對實際應用成效抱有更充分的信心。繼今年早些時候并入西門子后，我們正全力打造覆蓋產品全生命周期的 AI 驅動型智能軟件組合，同時進一步完善數字孿生的技術體系。

Altair 將 AI 視為“增效器”，增強人類的專業技能，優化工作流程，加速創新，構建更安全、更互聯、更可持續的未來。6月26日，全球年度會議 AI FOR ENGINEERS 將重磅開啟，屆時 Altair 將邀請全球知名企業與行業專家在線分享他們的 AI 助力工程設計、仿真與生產制造的實踐經驗。誠邀您報名參會，共赴 AI 賦能仿真工程的未來！

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。

</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。</p><p><br></p><p>從另一個方向看，仿真也可以助力AI，<strong>利用仿真的生成數據進行人工智能模型的訓練和測試。

這種方法提供的AI模型，能夠在5分鐘內進行性能預測，相比傳統流程，其可為每個新設計節省超過1小時的處理時間，而且準確性可與高保真度仿真相媲美。

會議將深度解析 AI 在產品開發、制造和高性能計算 (HPC) 領域的實際應用，包括：AI 賦能智能制造、AI 驅動的智能工程、AI 助力不同學科的仿真、AI Agent、數字孿生與結果預測、知識圖譜助力制造業創新等前沿議題。無論您是想加快仿真速度、簡化生產流程，還是想更快地做出更好的決策，本次會議都將為您提供從戰略到工具的見解，幫助您將 AI 作為效率倍增器，加速創新，賦能未來。

4、AI模型預測結果與實際仿真評價對比。5、AI模型替換仿真模型，實現快速性能預測。

該公司正在利用Ansys多物理場仿真和數字孿生技術，為其MV驅動器升級人工智能（AI）功能。該公司表示，AI功能將通過增強對真實環境的感知能力來提高驅動器性能，從而突破設計限制。通過集成Ansys結構、流體和電子仿真以及數字孿生解決方案，Innomotics采用降階建模等技術，支持數字工程，從而在保持準確性的同時簡化復雜模型。

這意味著我們必須融合數據科學和計算科學到一起,我們研發的Physics AI，您不必編寫任何代碼行，AI是完全自動嵌入到您的仿真流程中的，您可以將已經完成的計算結果作為訓練模型帶入我們的環境中，通過簡單幾個按鈕就可以創建AI模型。我們不斷的在推進AI for CAE的技術，為的是讓更多的人用更低的時間成本和物資成本，利用AI高效的加速設計研發產品，且簡單，易于使用。