> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 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。 ## 展望未来 AI驱动的工程仿真将推动行业向更加智能化、自动化和集成化的方向发展。未来仿真工具将更注重用户体验、数据互通性和计算效率，同时，仿真流程将提前嵌入产品开发，扩展至产品管理、制造和运营等环节。对于企业和开发者而言，适应这一变化将需要重新思考技术路线、组织结构和数据策略。