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AI優化：從繁瑣到自動化的跨越說到軟件許可管理中最讓人頭疼的問題，我想大家第一個想到的是“哪家用什么軟件都不清楚，能不能一直合規”。以前就這么個問題，還要靠人工去授權管理，簡直是巨大的痛點。2025年AI來了，很多人工智能工具已經開始介入日常審核、授權記錄的匹配分析了。

該原型旨在加速基于 SoC 的電子設備和系統軟件的開發；實現快速、可靠的軟件定義汽車驗證；并建立持續測試策略，從而共同幫助提高軟件質量，降低開發和售后保修成本，并加快上市時間。3. SiMa.ai：SiMa.ai 宣布了與新思科技戰略合作后的首個集成解決方案。

現在的AI還無法完成這種非常復雜和快速的并行進程的動作。換句話說，在整個AI的發展歷程中，雖然在某些方面上已經遠遠超越了人類，但在強人工智能方面仍處于初期，還需要長期的發展。就個人而言，我希望看到我們所擁有的數學和軟件工程技能，與人工智能的問題解決方法相結合，將我們的產品提升到新的水平。 在遙遠的未來，希望我們也可以像圖靈一樣，懷著忐忑的心情等待一個好結果，創造我們自己的克里斯托弗。

借助專業的公差仿真軟件DTAS 3D，在設計前期可以判斷是否會因制造和裝配偏差影響到該關鍵性能。但在公差分析過程中，又有一個難題擺在工程師面前：數百個電子元器件既要和主板建立裝配，又要和水冷板建立測量，建模工作量巨大，且繁瑣無比，要花費10-15天時間才能完成！怎么辦？請AI來助力！通過以下案例，我們將展示DTAS 3D軟件如何自動創建公差仿真模型，提升大家對AI自動建模的認識與了解。

現在的AI還無法完成這種非常復雜和快速的并行進程的動作。換句話說，在整個AI的發展歷程中，雖然在某些方面上已經遠遠超越了人類，但在強人工智能方面仍處于初期，還需要長期的發展。就個人而言，我希望看到我們所擁有的數學和軟件工程技能，與人工智能的問題解決方法相結合，將我們的產品提升到新的水平。 在遙遠的未來，希望我們也可以像圖靈一樣，懷著忐忑的心情等待一個好結果，創造我們自己的克里斯托弗。

作為全球軟件測試領域的領航者，Parasoft 以近四十年技術積淀，打造全棧式智能測試產品矩陣，用 AI 驅動的自動化能力，為企業構建 “左移測試、全程質控、一鍵合規” 的現代化研發體系，讓高質量軟件交付變得簡單、可落地。

新思科技總裁兼首席執行官蓋思新先生（Sassine Ghazi）以主題演講拉開大會序幕，分享了他對萬物智能時代中“從芯片到系統（silicon-to-system）”全新設計范式愿景——由芯片驅動、AI 賦能以及軟件定義。他還發布了覆蓋新思科技擴展后全線產品組合的全新工程解決方案，以助力創新者設計、驗證并交付下一代由 AI 驅動的產品。

尤其在生成式 AI 快速發展的今天，知識圖譜與 AI 的融合更成為提升企業決策效率、驅動業務創新的關鍵引擎。對于 CTO 與 CIO 而言，選擇一款適配的知識圖譜軟件，是實現數據資產化、推動業務智能化的基礎。無論是通過知識圖譜構建企業專屬的智能問答系統，還是依托其強大的關聯分析能力優化供應鏈、風控等核心業務流程，軟件的功能適配性、技術成熟度與可擴展性都至關重要。

在全省31項入選的首版次軟件中，天洑自主研發的工業AI底座成功入選該類別。首版次軟件產品是指企業自主開發或合作開發，功能或性能有較大突破，在該領域具有技術領先優勢或填補市場空白、打破市場壟斷，擁有自主知識產權，在市場首次銷售的同一產品名稱、同一版本號的軟件產品。

當Stable Diffusion的GPU集群在深夜進入休眠狀態，而某AI創業公司的推理算力需求卻暴漲300%時，CIO張總盯著監控屏上的算力曲線，終于意識到：傳統許可證管理模式在AI大模型時代已瀕臨崩潰。這種矛盾背后，折射出整個軟件行業正在經歷的深層變革——在算力需求呈現脈沖式增長的今天，靜態的許可證分配方式正遭遇前所未有的挑戰。

目前，天洑軟件主要業務包括智能熱流體、結構仿真軟件、數據建模、工業AI底座等研發類工業軟件，憑借創新技術優勢廣受市場歡迎?！拔覀兊闹悄茉O計軟件通過構建包含工程參數的知識圖譜，將材料科學、流體力學、熱力學等跨學科知識編碼為可計算的數字資產，創新的AI+仿真技術，能將傳統的計算流體力學（CFD）仿真分析提速數倍，大幅提高產品設計迭代速度?！睆埫髡f。

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？

2024年的諾貝爾物理和化學獎暗示了：交給AI。AI預測的核心有兩個，一個是原始數據，一個是訓練模型，缺一不可。在本論文中，原始數據是皇甫川河、賈魯河、大理河等7條河流在1960—2010年這50年間水文站辛苦收集的流量數據，及流域內63個氣象站在這50年里辛苦采集的氣象數據。訓練模型，用的工具是南京天洑軟件公司的智能數據建模軟件DTEmpower。

在傳統設計中，工程師往往憑經驗畫圖，然后丟給仿真軟件算，不行再改。做仿真的目的是優化，但優化過程只能依賴工程經驗。重復畫圖，重復仿真，里面的心酸誰人懂為解決這個難題，天洑開發了工業軟件“超強大腦”——智能優化設計軟件AIPOD。 它能取代工程師調用CAD、CAE軟件，利用多目標尋優算法，在設計邊界內尋找最優。

Cadence? Fidelity? CFD 軟件平臺，為多物理場仿真的性能和準確度開創新時代。這是一套全面的計算流體力學（CFD）解決方案，適用于多種工業領域，包括汽車、葉輪機械、船舶、航空航天等。Fidelity CFD 包括幾項主要的技術創新，突破了傳統 CFD 求解器技術的局限。

社區里很多人都有著豐富的軟件輔助作圖經驗和繪畫功底，對于不同派別、不同網站的畫作特點他們可以信手拈來，不同參數的微調也不在話下，想獲得固定構圖和配色時，他們還能靠導入草圖幫助AI更好理解描述語，通過后期修改補繪調整細節。這才有了那些我難以企及的作品。

Axelera AI的PCIe AI Edge加速器卡（如圖）由四個Metis AIPU提供支持，并使用Ansys仿真軟件進行驗證 Axelera AI聯合創始人、芯片總監Giuseppe Garcea指出：“在分析過程中，我們發現了可能影響芯片設計質量的嚴重問題。用Ansys軟件設置兩步工作流程非常簡單、直白，初始運行可在一臺服務器上完成。

AI必須理解壓力、流速、結構應力與熱力學定律。黃仁勛在演講中提到，未來的AI需要通過模擬物理世界來學習。這恰是天洑軟件的核心主戰場——我們自研的CAE工業軟件，包括計算流體力學軟件與結構仿真軟件，本質上就是物理世界的數字實驗室。當真實世界的實驗數據昂貴且稀缺時，通曉物理規律的CAE軟件能精準模擬流體流動的復雜軌跡、結構件在極端工況下的變形。

課程二十四：帶楔塊誤差的校驗和圖像誤差的 AI 分析的公差實例本課程將介紹前面討論的一些功能，并添加一些功能強大的新選項。在這里，我們將使用 BTOL 來計算八片式透鏡的公差，然后查看通過校驗單元格中的元件來補償楔形誤差的情況下的像質統計。最后，我們將在重新對焦鏡頭和校驗元件之后，檢查一組 100 個鏡頭的橫向色差的統計數據，這些鏡頭受公差限制。

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。