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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。

AI仿真的出現，本質上是在繞開這條路徑。既然每次重新求解獲得高精度結果代價太高，那就嘗試通過提前調用算力計算獲得大量物理數據，并讓模型從中學習規律、“記住”結果，從而在未來獲得又快又準的結果。 二、“如何記住”這件事，形成了兩種方向 第一種是 降階模型 。它并不試圖直接用數據去擬合結果，而是通過高保真仿真，提取系統的主導特征，把原本高維的問題壓縮到一個低維子空間中。

對CAE的行業應該也有觸動，也有更多的這種探索，像以前在我們CAE行業，其實我們所提的廣泛的AI其實還挺多的，比如我們以前說的的這些替代模型這些概念。但說要做到廣義模型的話，之前在我們這個行業還沒有。

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。

本次演講將介紹 Ansys SimAI 云原生 AI 仿真平臺，分享基于 LS-DYNA 數據訓練 AI 代理模型、實現側面柱碰撞性能秒級預測的實踐，驗證 AI 在碰撞仿真中的高精準度與效率優勢，推動 CAE 工作流向 AI 增強的自主工程探索演進，為汽車被動安全研發提供全新增效方案。

</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p><br></p><p>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。

第三屆中國仿真技術產業高峰論壇暨成都（溫江）數字化創新峰會的成功召開，是中國仿真技術領域的一件大事，為加強仿真技術基礎研究，推動仿真技術產學研用融合，助力“卡脖子”關鍵技術解決貢獻了積極力量。

第三屆中國仿真技術產業高峰論壇暨成都（溫江）數字化創新峰會的成功召開，是中國仿真技術領域的一件大事，為加強仿真技術基礎研究，推動仿真技術產學研用融合，助力“卡脖子”關鍵技術解決貢獻了積極力量。

幾何仿真不考慮切削參數、切削力及其它物理因素的影響，只仿真刀具-工件幾何體的運動，以驗證NC程序的正確性。它可以減少或消除因程序錯誤而導致的機床損傷、夾具破壞或刀具折斷、零件報廢等問題；同時可以減少從產品設計到制造的時間，降低生產成本。切削過程的力學仿真屬于物理仿真范疇，它通過仿真切削過程的動態力學特性來預測刀具破損、刀具振動、控制切削參數，從而達到優化切削過程的目的。