在传统工业研发中，一次完整的CAE仿真往往需要数小时甚至数天——工程师们守在计算机前，等待流体动力学计算收敛，期盼有限元分析结果出炉。这种“时间成本”已成为制约产品创新的关键瓶颈。而今天，一场由人工智能驱动的仿真计算革命，正悄然改写这一局面。
三大融合路径：AI重塑仿真计算范式
AI与仿真计算的深度融合，正在形成三大技术路径，彻底重构工业软件的能力边界：
替代仿真——用深度学习模型直接“秒级预测”物理场。通过训练神经网络或图神经网络，AI可绕过传统求解器繁琐的迭代计算过程，直接输出应力、温度、流场等关键参数。Altair PhysicsAI已实现比传统求解器快1000倍的物理结果预测，将数小时的仿真压缩至秒级响应。
altair.com.cn
加速仿真——AI成为传统求解器的“智能加速器”。在汽车空气动力学仿真中，NVIDIA推出的AI驱动CAE工作流，通过机器学习优化网格划分与求解策略，显著缩短CFD计算时间。
NVIDIA 而Ansys的自适应最佳预测元模型（AMOP）算法，则能智能聚焦关键参数区域，减少70%以上的无效计算。
www.ansys.com
增强仿真——突破传统仿真能力边界。AI不仅加速计算，更赋能复杂系统建模。在医疗领域，融合大语言模型与自研算法的智能仿真平台，可定制化辅助骨缺损治疗方案设计，实现传统方法难以企及的精准预测。
清华大学
算法进化：从“暴力计算”到“智能推理”
传统仿真依赖网格离散化与数值迭代，计算复杂度随模型精细度呈指数级增长。而AI的引入，带来了算法层面的根本性变革：
- 模型降阶技术：针对含大量非线性计算的物理模型，AI可自动识别关键自由度，构建高保真低阶代理模型，在保持精度的同时将计算资源占用降低90%以上。知乎
- 多尺度耦合优化：AI能够智能协调微观与宏观尺度的仿真需求，例如在材料仿真中，自动匹配分子动力学与连续介质力学的计算边界，避免重复计算。www.waytoagi.com
- 自适应求解策略：基于强化学习的算法可动态调整求解步长与收敛准则，在保证结果可靠性的前提下，将迭代次数减少50%以上。中国政府网
效率跃迁：从“等待结果”到“实时交互”
效率提升是AI赋能仿真最直观的价值体现：
- 设计迭代周期压缩：某新能源车企将AI加速的CFD仿真集成至设计流程后，空气动力学优化迭代从“周级”缩短至“小时级”，产品上市时间提前3个月。仿真秀
- 多方案并行探索：借助AI驱动的参数化仿真，工程师可在1小时内完成传统需要数周的数千组设计方案评估，实现“数据驱动设计”。www.ansys.com
- 云边协同计算：GPU算力与AI模型的结合，使120多个主流CAE应用获得10-100倍加速，边缘设备亦可运行轻量化AI代理模型，实现现场实时仿真。www.ibe.cn
未来已来：AI+仿真催生新质生产力
“AI+数字仿真”不仅是工具升级，更是工业研发范式的根本性变革。在第21届中国CAE工程分析技术年会上，专家指出：“’AI+’正在促进仿真行业加速形成新质生产力，催生更多新的工业范式和场景。”
清华大学
未来三年，我们预见三大趋势：
- 全民仿真时代：AI降低技术门槛，设计人员无需深厚仿真背景，即可通过自然语言交互完成复杂分析，仿真从“专家工具”走向“普惠能力”。www.3ds.com
- 数字孪生智能化：AI将使数字孪生具备自主学习与预测能力，从“静态映射”升级为“动态演化”，实现产品全生命周期的智能决策支持。
- 跨学科融合创新：仿真与AI的结合将打破学科壁垒，在生物医学、气候模拟、量子计算等前沿领域催生颠覆性应用，如西湖大学研究的“可控权衡预测”模型，已实现物理仿真中精度与效率的自主优化。www.mittrchina.com
当计算速度不再是瓶颈，工程师的创造力将获得前所未有的释放。AI赋能的仿真计算，正从“验证工具”进化为“创新引擎”——它不再只是回答“这个设计是否可行”，而是主动探索“什么设计最优”。在这场静悄悄的工业革命中，率先拥抱AI+仿真的企业，将赢得下一代产品创新的制高点。
未来已来，唯快不破。当你的竞争对手还在等待仿真结果时，你已基于AI预测完成了三轮设计迭代——这，就是智能仿真的降维打击。
