人工智能赋能工业仿真发展背景
工业仿真智能化升级势在必行，传统仿真技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复杂性剧增、全流程协同不足等挑战，难以满足科学研究领域对实时性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展为工业仿真注入全新动能，通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范式，AI不仅能够提升仿真效率，更能在多目标优化、虚实交互决策等场景开辟新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策中枢”跃迁。
人工智能赋能工业仿真应用价值
人工智能推动工业设计范式创新变革，以生成式人工智能为代表的技术可以基于设计约束条件，自动探索广阔的设计空间，提出突破传统经验模式的创新方案。人工智能引领工业仿真效率跃升，基于人工智能的代理模型、降阶模型以及物理信息神经网络等技术的应用，正给工业仿真带来效率革命，例如将特定场景的仿真预测时间缩短至秒级或分钟级。人工智能为复杂场景的建模仿真提供新方案，对于多物理场耦合、跨尺度问题等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题，AI展现出独特优势。
人工智能赋能工业仿真发展应用现状
AI赋能CAD
- 主要应用：自动化设计与设计优化，包括生成式设计、输入模态（文本到模型、图像到模型、混合模态生成）和技术路径（数据驱动、知识驱动、参数化与生成式混合）。
- 产业格局：国外头部工业软件企业率先发力，国内尚处起步阶段。
- 服务形式：工业软件平台集成与智能化工具并存。
- 技术实现：大、小模型技术路线并驾齐驱。
- 应用场景：生成式设计、参数智能优化、智能化推荐设计方案。
AI赋能CAE
- 主要应用：逆向设计与优化和设计验证，包括自动化、智能化仿真预处理，智能化仿真求解与自动修正，智能化后处理。
- 产业格局：国际巨头深化布局，国内力量精准突破。
- 服务形式：原生集成与智能化工具并行发展。
- 技术实现：大、小模型技术路线协同并进。
- 应用场景：仿真加速与前处理智能化、物理增强建模、AI驱动的设计优化。
人工智能赋能工业仿真关键技术
AI赋能CAD
- 智能建模与生成技术：语义驱动参数化建模、拓扑优化、生成式设计。
- 跨领域协同优化技术：智能仿真优化技术、可制造性智能审核。
- 智能图纸识别与逆向建模技术：将图纸信息有效转化为模型数据。
AI赋能CAE
- 数据驱动的智能仿真方法：利用代理模型（如卷积神经网络、神经算子、长短期记忆网络）快速预测仿真结果，在流体、结构、电磁仿真领域均有应用。
- 物理驱动的智能仿真方法：深度融合已知的物理定律与方程来构建模型框架，典型方法包括物理信息神经网络、物理嵌入的降阶模型和物理驱动的强化学习控制，在流体、结构、电磁仿真领域均有应用。
- 融合驱动的智能仿真方法：融合AI修正传统求解器方法实现AI与传统求解器协同工作，在流体、结构、电磁仿真领域均有应用。
人工智能赋能工业仿真应用实践
轨道交通
- 案例：高速动车组空气动力学智能化仿真大模型-斫轮·风驰。
- 创新点：创新三维复杂几何外形气动性能的精准预测技术，开发动静统一自动并行、复数运算机制和异构多芯适配技术，创新多源异构流场数据标准化处理及融合技术。
- 应用实效：天级飞跃至秒级的仿真效率提升，单点突破到全域升级的效能提升，全流程融入产品研发运维与跨行业革新，助力高速动车组降本增效与节能优化，赋能自主仿真软件突破与产业生态重构。
航空航天
- 案例：民用客机超临界翼型函数生成和编辑模型。
- 创新点：首次利用神经算子和流匹配将翼型建模为连续函数，支持任意分辨率下高质量翼型的生成，通过函数空间优化实现对异性的精确修改，同时保持几何完整性。
- 应用实效：显著缩短了翼型设计的迭代周期，自动化高保真生成能力有效减少了传统CFD验证的重复次数，设计空间的拓展显著提升了方案的多样性。
轻工业
- 案例：风扇叶轮智能优化设计。
- 创新点：跨学科知识图谱与智能决策，智能仿真与算力优化，工业AI底座与价值对齐，具身智能与软件工程。
- 应用实效：经验依赖突破，技术平权普惠，跨学科整合，直接经济效益显著，社会效益方面推动制造业绿色转型。
汽车工业
- 案例：代理模型在轮胎设计仿真中的应用及仿真自动化。
- 创新点：数据层面、模型架构层面、算法设计层面、算力层面均有所突破。
- 应用实效：自动化仿真效率提升60%，代理模型的应用是本案例的核心技术突破，效率提升达9000倍，为轮胎设计领域带来了革命性的改变。
工程建筑
- 案例：ChatCAD生成式辅助工业设计。
- 创新点：自然语言驱动的工业设计生成，交互式设计修改与优化，专业设计要求的精准解析，主流CAD格式无缝兼容。
- 应用实效：工作效率提升85%，未来有望在多个领域发挥重要作用，推动整体设计行业的创新和发展。
人工智能赋能工业仿真应用挑战
- 数据壁垒：高质量工业仿真数据获取成本高、耗时长，且可能涉及商业机密或安全风险。
- 物理一致性：AI技术的“黑盒”特性和泛化能力成为限制其广泛落地的重要因素。
- 模型精度：AI技术的计算精度与可信度如何达到传统数值仿真程度成为破局关键。
建议与展望
- 建议：推动数据共享平台建设，构建数据保护机制；发展物理一致性增强研究，提升AI可信度；夯实“AI+工业仿真”技术能力，推动行业应用落地。
- 展望：人工智能与工业仿真的深度融合正驱动技术范式升级，未来将利用AI技术构建趋近于物理特性的统一物理场，实现计算效率的数量级提升，覆盖绝大部分常规仿真场景，贯通设计-仿真全链条，促成“实时仿真驱动设计优化”成为主流。同时，自动化CAD工具、自动化CAE工具、低代码工具将大幅降低使用门槛，推动AI仿真能力加速下沉至广大制造业企业，释放规模化应用潜力。
