2026下一前沿_人工智能（AI）时代的工程仿真研究报告_11页_391kb

报告摘要

总结：工程仿真在AI驱动世界中的未来

核心内容

工程仿真（Engineering Simulation, ES）正经历由人工智能（AI）带来的深刻变革。随着AI技术的发展，尤其是生成式AI（Gen AI）和工程AI（Engineering AI）的应用，ES正在从传统的物理建模方法向更加智能、自动化和模块化的方向演进。这种转变不仅改变了仿真流程，也重塑了工程价值创造的方式。

主要观点

AI与工程仿真的融合：AI正在通过增强物理求解器、创建代理模型和自动化流程，显著提升仿真效率和准确性。AI工具可以加速仿真过程，提高产品性能，并增强工程师的生产力。
工程仿真流程的变革：
- 民主化：AI将使仿真工具更易于使用，降低进入门槛，让更多非专家工程师参与仿真工作。
- 工程师能力提升：工程师需要掌握AI/ML技能，以适应新的仿真环境，未来可能不再区分仿真工程师与AI/ML专家。
- 模块化工具：最佳实践表明，企业将更倾向于采用模块化的“最佳工具”组合，而非单一的大型软件套装。
- 未来工具：仿真工具将变得更加快速、低成本，支持早期设计阶段的广泛使用，并帮助工程师理解设计中的权衡与交互。
AI/ML与数值仿真的协同：AI/ML技术不会完全取代传统数值仿真方法，而是作为补充，提高计算效率和模型适用性。物理信息引导的AI模型结合了速度和易用性，同时减少了对训练数据的需求。
仿真数据与CAD的重要性：数据是仿真系统的关键资产，包括合成数据、实时数据和现场测试数据。拥有高质量训练数据集的组织将在AI仿真发展中占据优势。
计算基础设施的演进：
- GPU主导：未来仿真计算将更多依赖GPU，以提高并行处理能力和效率。
- 云计算普及：云平台将在仿真中扮演更重要的角色，尤其是在处理大规模数据和模型训练时。私有云与公共云的结合将成为趋势。
- 量子计算的潜力：尽管尚未成熟，量子计算仍被视为解决复杂工程问题的潜在突破方向。

关键信息

11个关键趋势：通过对24位行业专家的访谈，识别出11个将影响未来5-10年工程仿真发展的关键主题，涵盖仿真流程、AI/ML、数值仿真、数据与CAD、计算基础设施等多个层面。
AI仿真带来的好处：包括缩短上市时间（最高达50%）、提高产品性能（15-60%）、提升工程师生产力（30-50%）。
信任与治理：AI仿真需要建立透明度、可解释性和不确定性量化机制，以确保其在关键决策中的可信度。
数据治理：随着AI仿真对数据的依赖加深，企业需要制定明确的数据分类、共享和保护策略，以维护知识产权并提升模型质量。
计算架构的演变：企业将采用混合计算架构，结合私有云、公共云和本地环境，以平衡安全性、成本和扩展性。