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演講預告：基于結構可靠性驗證的數據驅動的平臺開發機器學習不僅在計算機工程領域得到積極應用，也在CAD/CAE領域得到應用。在開發的早期階段，設計方向的確定依賴于機械工程師的經驗，但如今，在數據驅動的決策制定時，從開發的早期階段就需要一個高度可靠的性能預測系統。

3月20日，西門子工業裝備系列會議第四場如期開啟， 本次以“工業裝備Simcenter人工智能應用領域新實踐”為議題，探討AI與CAE相結合能給工業設備行業帶來怎么樣的新變化。

<p>工程領域的人工智能 （AI） 已經開始發揮價值，低代碼和無代碼工具正在使曾經僅屬于專業數據科學家的 AI 能力變得大眾化。</p><p><br></p><p>然而，并非工程領域的每個人都能從中受益，使用新的便捷的 AI 工具提高工作效率并不難，<strong>工程師們在 AI 應用方面所面臨的挑戰實則體現在更多其他維度。

<p>現今，人們正在對科技發展以及AI技術進行無限探索，在這個過程中，很多工程師可能會感受到“有心無力”，很大程度是因為他們<strong>尚未實現自己的第一個可落地執行的人工智能 （AI） 應用案例。</strong></p><p><br></p><p>這個結果讓人感到十分驚訝，因為目前在工程領域人們對 AI 的興趣或投資并不缺乏。

CAE仿真技術在行業發展中發揮著越來越重要的作用。</p><h2 class="ql-align-justify"><strong>&nbsp;&nbsp;01 風電行業的“卡脖子”技術</strong></h2><p class="ql-align-justify">&nbsp;&nbsp;風力發電涉及多個學科領域的交叉，如空氣動力學、機械設計制造、電氣工程、自動化控制、材料科學以及海洋工程等。

CAE仿真技術在行業發展中發揮著越來越重要的作用。風電行業的“卡脖子”技術 風力發電涉及多個學科領域的交叉，如空氣動力學、機械設計制造、電氣工程、自動化控制、材料科學以及海洋工程等。經過三十余年的持續發展，當前我國陸上風電技術已經發展至相對成熟的階段，并具備一定市場規模。然而，相對于陸上風電，海上風電技術的發展尚處于初期應用階段。

一、AI在CAE仿真領域的應用AI技術的應用已經開始改變有限元仿真工程師的工作方式。AI算法可以自動執行仿真和分析，提高仿真的準確性和效率。例如，機器學習可以從大量數據中學習和識別規律，幫助有限元仿真工程師更好地理解模擬結果，并提出改進建議。深度學習可以用于自動優化產品設計，從而減少人工設計的工作量。

如今AI行業那是火的不得了，各種行業都應用AI來代替或者提高自己的工作效率，但是現狀應用最好的也就對話框問答解決日常生活問題，或者編程生成代碼。可以說解放了大部分的碼農。但是對于我們的專業CAE領域影響如何呢？個人見解，不喜勿噴！ 大家做CAE行業多年的小伙伴應該發現，做仿真的幾個步驟，材料、改模型、畫網格、加載條件、計算、結果。

會議將在線分享及探討LG電子、緯創 Wistron等全球知名企業的工程師在CAE領域應用數據科學和人工智能的成功案例；生成式 AI 和大語言模型如何加速制造業發展步伐；人工智能在數字孿生的基建上應用升級的最新解決方案；工程師如何快速掌握和應用數據挖掘的技術及 AI 技巧。

DeepSeek通過開源策略和低成本部署，降低了技術門檻，讓大語言模型的應用觸手可及，其在多領域的廣泛應用也進一步彰顯了其技術優勢和產業價值。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。

利用Python和Lsprepost 生成隨機球體K文件 lsprepost 是一款功能強大的前后處理軟件，在 CAE 領域應用廣泛，利用它生成隨機球體可按以下步驟進行：1. 手動生成球體，讀取生成命令，查看關鍵參數位置。 2. 修改原始生成命令，去除多余操作，生成2個球體。 3.

圖 3 ：產品開發中的 AI 和仿真。應用領域、輸入變量、使用的方法、預期結果和優勢，以及在 Altair 工具中的實施。Altair 助力工程與 AIAltair將AI與生成式設計、先進CAE技術深度融合，形成了一套面向巨型鑄造結構的完整開發流程。該方法支持多學科變體分析，可同時處理數千種仿真方案，幫助企業快速鎖定最優解。

</p><p>&nbsp;&nbsp;本次活動緊密圍繞《無錫市建設“人工智能+”標桿城市行動計劃（2025-2027年）》文件，聚焦AI在產品設計、優化等核心環節的應用。神工坊?基于在“超算+AI”領域的深厚積淀，為現場二十余家企業揭示了人工智能賦能研發設計的本質路徑與未來藍圖。

這也正是“神工坊”團隊“CAE智能混合引擎”提出的技術發展戰略。以AI加速技術為主要手段的CAE智能混合引擎 3）面向垂直場景。根據“神工坊”團隊的觀察和研究，下一代CAE技術的變革主要由需求側系統級高保真和垂直領域的專業應用需求所牽引，由高性能計算、人工智能等供給側先進計算技術所驅動。

有些是數據量不夠或者數據不規范的問題；有些是多系統間數據的協同不暢造成的問題；有些是跨部門協調的不通暢，超出了CAE部門的職責權限，總之AI在工程的應用遠比通用領域的應用要難，很多方面并不是技術的問題。請您對中國的制造企業提一些建議，如何更好地在工程問題中應用好AI。我可以告訴你同樣的問題，25年前當我在做制造業的時候，我用沖壓分析軟件對沖壓進行模擬預測問題。

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。

AI的迅猛發展，得益于GPU技術的不斷進步，這在傳統的CPU時代是難以想象的。可以說，GPU已成為AI發展的核心驅動力。GPU的高并行計算能力不僅推動了AI領域的繁榮，更在CAE（計算機輔助工程）行業引發了深遠變革。CAE在現代制造業中扮演著關鍵角色，廣泛應用于汽車、電子、航空航天等行業。

</p><p><br></p><p><strong>02、延鋒國際AI應用</strong></p><p>在努力突破行業困境的進程中，延鋒國際選擇了Altair的physicsAI，并選擇了方向盤骨架這一相對標準化、單一化的產品作為AI與CAE融合的切入點。通過20多個歷史項目的實際工程數據，并選取不同OEM普遍要求的關鍵性能指標，為后續的技術驗證與應用探索奠定了堅實的數據基礎。

對于深耕工業軟件領域的天洑軟件而言，這正是我們正在踐行的未來方向：當文字數據枯竭，通過CAE仿真生成的數據與“物理常識”，將成為推動AI持續進化的新動力。一、從語義邏輯到物理常識過去幾年，我們不斷見證AI在語言處理領域創造的奇跡。但要在現實世界中制造更高效的燃氣輪機，或是讓機器人靈活搬運零件，僅靠文字訓練出的邏輯遠遠不夠。