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</p><p class="ql-align-justify">近日，國際知名期刊《Composites Part B》發表了一篇美國亞特蘭大佐治亞理工學院的研究團隊完成的有關人工智能/機器學習在高性能復合材料中應用的研究成果。

本期海克斯康直播講堂請到了海克斯康集成材料計算工程專家常誠為大家帶來“人工智能助力材料數據庫應用”的主題直播，從人工智能助力材料數據庫的擴展到材料性能在產品結構級別的驗證，再到材料智能推薦系統，全方位為您解讀人工智能技術在材料領域的深度應用，歡迎報名。

文章來源：第五屆LS-DYNA中國技術論壇，作者：Haoyan Wei博士，ANSYS, Inc.研發工程師視頻鏈接：LS-DYNA人工智能多尺度計算技術及其在注塑成型復合材料領域的應用技術校對：董驍， Ansys高級應用工程師；整理編輯：俞琴

針對連續纖維增強復合材料（CFRP）測試樣本多、測試周期長、成本高昂的問題，海克斯康融合多尺度復合材料建模平臺Digimat和人工智能仿真平臺ODYSSEE，開發出一套基于人工智能的復合材料虛擬許用值預測方案，基于以下三個重要步驟，從而幫助客戶快速獲取復合材料許用值。

3.AI模型預測材料數據：對基于物理的人工智能模型進行了訓練、驗證和測試，保證預測結果的精度。圖3.

精彩直播預告計算機性能的提升推動了人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的蓬勃發展。AI、ML技術正與各行各業深度融合，助力傳統行業實現從經驗驅動到數字驅動的研發理念轉變，有效降低研發成本、提高研發效率并加快產品上市周期。針對材料性能測試周期長、成本高的問題，海克斯康融合物理測試、虛擬實驗和人工智能技術，開發出一套基于人工智能的材料數據擴充解決方案。

因此，當對注塑成型的產品進行結構分析和性能預測時，傳統的數值方法與材料本構模型往往難以取得令人滿意的計算精度。 最近，LS-DYNA基于人工智能技術發展了一套嶄新的數據驅動多尺度計算技術，該技術集成了注塑成型過程模擬、材料多尺度力學建模、結構非線性有限元分析，以及基于物理的機器學習方法“深度材料網絡（DMN）”。

本屆博覽會立足北京國際科技創新中心的核心定位，搭建起產學研用深度對接的頂級平臺，既是行業成果的集中展示，更是推動產業高質量發展、彰顯中國科技硬實力的重要載體，為全球智能產業發展注入中國動能。02開年即沖刺｜定義2026產業落地新紀元2026年，被業界公認為“人形機器人量產元年”，更是AI與機器人產業“落地深耕”與“全球競合”的關鍵一年。

展會介紹2026深圳國際人工智能與機器人展覽會隸屬中國國際高新技術成果交易會（簡稱:高交會）集成果交易、產品展示、高層論壇、項目招商、合作交流于一體，重點展示人工智能、機器人、新一代信息技術、節能環保、高端裝備制造、新能源、新材料等領域的先進技術和產品。

智能制造展區工業控制系統信息與網絡安全技術、工業網絡和現場總線系統、測量和測試系統、傳感器、電工、電子儀器儀表與系統、儀表材料、電子組裝生產設備；電子元器件，線路板/模塊、電子產品解決方案等其他相關產品。

一、HyperWorks在人工智能領域的應用HyperWorks是一款廣泛應用于工程仿真和優化的軟件套件，它也可以在人工智能領域發揮重要作用。以下是一些HyperWorks在人工智能方面的應用：1. 機器學習算法優化HyperWorks可以通過優化算法來提高機器學習模型的性能。

在國家重點研發計劃等項目支持下，為發展高分子材料先進制造技術，北京化工大學交叉學科創新團隊“英藍實驗室”圍繞高端塑料制品精密模塑成型和高性能輪胎直壓硫化定型等領域的關鍵核心技術持續攻關，針對強非線性流變體多場耦合復雜工藝過程的數字仿真，創建了高分子材料加工成型創新研究平臺，開展了從1D到3D的系列創新研究，結合數字仿真和人工智能技術，提出了高分子材料3D復印智能模塑成型技術。

開年即沖刺，2026年的人工智能賽道已然硝煙彌漫。2026年更是“產業落地”與“全球競合”的關鍵之年。200+中外頂尖品牌集結、政企名校組團采購、3場高規格行業峰會同期啟幕——AI Show 2026北京國際人工智能應用與機器人創新博覽會，以“京聚全球智，AI創未來”為主題，3月18-20日在中國國際展覽中心朝陽館，承包你一整年的科技驚喜與合作機遇！

智能制造展區工業控制系統信息與網絡安全技術、工業網絡和現場總線系統、測量和測試系統、傳感器、電工、電子儀器儀表與系統、儀表材料、電子組裝生產設備；電子元器件，線路板/模塊、電子產品解決方案等其他相關產品。

其中，首次設立的“具身智能專區”將成為展會一大亮點，集中展示具備物理形態的智能體與環境的交互能力，多家頭部企業將攜突破性成果亮相，包括采用類肌肉驅動材料的“自適應柔性機器人”、整合多感知模態的“多模態具身智能系統”等，引領觀眾直擊技術前沿陣地。在技術落地應用展示方面，展會重點打造“大模型應用創新長廊”，集中呈現AI技術賦能千行百業的實踐成果。

ORNL正在與材料、計算和制造科學以及 3D 打印、人工智能和大數據合作，以推進反應堆堆芯設計。 ▲ 3D打印在核能發電方面的應用 ? 3D科學谷白皮書橡樹嶺國家實驗室的轉型挑戰反應堆計劃希望通過部署 3D 打印和人工智能來設計和生產反應堆核心技術，將核能帶入 21 世紀。

同濟x特贊設計與人工智能實驗室范凌的《人工智能與設計的未來——2017設計與人工智能報告》試圖回答設計本身能不能算法化、數據化的問題；他認為人工智能與設計師的關系不是替代，而共同進化，提出了“腦機比”的概念。

在2025年的政府工作報告中，“具身智能”作為新興科技領域的重要概念被提及，引發了社會各界的廣泛關注。這一概念不僅代表著人工智能技術的前沿發展方向，更預示著科技與材料產業深度融合的新趨勢。本文將結合近期相關報道，深入探討具身智能的發展現狀、材料需求以及未來趨勢，以期為行業從業者和關注者提供有價值的參考。

崗位三：數據分析工程師崗位職責：負責電池建模工作應聘條件：數學、計算機、人工智能、數據挖掘等相關專業；負責電池大數據分析及相關應用，有電池類相關行業工作經驗優先，碩士及以上學歷。崗位四：算法工程師崗位職責：具備數學模型、偏微分方程求解、非線性問題、人工智能等相關背景，能將實際問題轉化為數學問題，并解決。

自深度學習被Hinton在《Science》發表以來，短短的不到10年時間里，帶來了人工智能在視覺、語音等領域的突破性進步，再一次掀起來人工智能的熱潮。雖然目前仍然存在很多差強人意的地方，距離強人工智能還有很大差距，但深度學習是目前最接近人類大腦運作原理的算法。相信在將來，隨著算法的完善以及數據的積累，甚至硬件層面仿人類大腦神經元材料的出現，深度學習將會更進一步推動人工智能的發展。