科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025年）.pdf
该报告《科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告》深入探讨了人工智能（AI）在工业仿真领域的应用，旨在推动工业仿真技术转型升级。报告核心内容如下：
**一、背景与价值：**
1. **背景：** 传统工业仿真技术面临效率、精度、流程协同等瓶颈。AI技术的进步，尤其是大模型等，为工业仿真注入新动能，AI 可以提升精度、效率和智能化水平。
2. **价值：** AI 赋能工业仿真能够实现虚拟化建模、实时模拟与自主优化，解决传统仿真技术的难题，推动工业系统向自适应决策演进。AI 应用范围涵盖产品研发、制造、运维等全生命周期。
**二、发展与现状：**
1. **应用：**
* AI 赋能 CAD (计算机辅助设计)，可实现自动化设计、设计优化，生成式设计突破设计模式，提高效率。
* AI 赋能 CAE（计算机辅助工程），可实现逆向设计与优化、设计验证。
2. **技术：**
* **AI 赋能 CAD：** 包括文本到模型、图像到模型、混合模态生成。
* **AI 赋能 CAE：** 数据驱动、物理驱动、融合驱动三种智能仿真方法。
3. **国内外现状：** 国外头部工业软件企业积极布局“AI+CAD” 和 CAE，国内则处于起步阶段，聚焦多模态输入和 CAD 模型生成。
4. **服务模式：** 工业软件平台集成与智能化工具并存。大模型、小模型技术路线并行。
**三、关键技术：**
* **AI 赋能 CAD：** 实现自动化设计、设计优化，生成多样化设计方案。
* **AI 赋能 CAE：** 数据驱动（代理模型）、物理驱动（融合物理定律）、融合驱动方法（融合 AI 与传统方法），提升仿真效率。
**四、应用实践：**
* **轨道交通：** 基于科学计算大模型，实现高速动车组气动性能的智能化仿真。
* **航空航天：** 基于 FuncGenFoil 技术，实现民用客机超临界翼型的生成和编辑模型。
* **轻工业：** AIPOD 智能优化设计，提升风扇叶轮性能。
* **汽车工业：** 代理模型在轮胎设计仿真中的应用和自动化。
**五、挑战：**
* **数据壁垒：** 高质量工业仿真数据获取困难。
* **物理一致性：** AI 技术的“黑盒”特性和泛化能力有限。
* **模型精度：** AI 模型的计算精度与传统仿真仍有差距。
**六、建议与展望：**
1. **建议：** 建立数据共享平台，构建数据保护机制，制定 AI 模型的可信认证标准，发展物理一致性增强研究，提高 AI 可信度。
2. **展望：** AI 在工业仿真的应用将持续深化，促成“仿真即服务”新业态，重塑工业研发范式与服务模式。
报告旨在为人工智能赋能工业仿真领域的研究与实践提供参考，指出了AI 在工业仿真中的巨大潜力与未来发展方向。
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