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3.如果你讓AI生成一個電氣柜，你需要告訴他每一個零件的尺寸、位置，裝配位置，并且生成幾萬行的代碼，然后代碼來驅動CAD模型，建立模型。如果是這樣，招聘AI應用工程師就好了，那么畫圖工程師就可以下崗了，但是你看到周圍哪個機械工程師因為AI而下崗？產品結構也在不停的更新中，如果同一類型仿真的python代碼生成好了之后，花費了很長時間調試能用了，產品又要更新了。

- 課程模塊： - 模塊1——生成式AI入門：通過理解生成式AI與判別式模型的區別、生成式系統的重要性以及它們在企業軟件、醫療保健、金融和航空等真實行業中的應用，建立堅實的概念基礎。實踐實驗：比較判別式模型與生成式模型，使用基于Transformer的模型生成文本，并繪制真實世界中生成式AI的應用場景。

通過機器學習聚類技術，Altair幫助用戶從海量仿真數據中快速識別最優設計方案，展現了“AI驅動的仿真”在實際工程中的巨大潛力。? 高效的模型創建基于幾何圖形（網格或 CAD 格式），算法可以將這些轉換為值，以便可以比較、編輯、聚類幾何圖形并將其劃分為組和類。這使得模型組織更容易，并使建模過程更高效。

他們沒有在模型設計生成上使用智能算法，而是加持智能AI“猜你喜歡”、模型智能比較等推薦、選型助手功能幫用戶選型。

拓撲優化完成后，HyperMesh 還能把拓撲模型或 2D 網格模型快速轉化為梁單元骨架模型。它會自動捕捉原始模型局部的截面形狀，生成 I 型、U 型等梁截面，不管原始模型是 CAD 還是 2D 網格，都能準確識別。這樣一來，從拓撲空間構建、硬點與載荷設置，到骨架模型生成，整個拓撲優化流程就能順暢走通，特別適合車身、駕駛室等大型結構的優化設計。

五、結語未來，隨著大模型融合語義驅動生成（如Prompt-to-Scene）、行為軌跡生成器與語義控制接口集成、生成內容與實車反饋協同優化機制的發展，AI生成的4D場景將成為自動駕駛數據體系中的基礎設施，為模型迭代、安全驗證與持續運營提供核心支撐。

拓撲優化完成后，HyperMesh 還能把拓撲模型或 2D 網格模型快速轉化為梁單元骨架模型。它會自動捕捉原始模型局部的截面形狀，生成 I 型、U 型等梁截面，不管原始模型是 CAD 還是 2D 網格，都能準確識別。這樣一來，從拓撲空間構建、硬點與載荷設置，到骨架模型生成，整個拓撲優化流程就能順暢走通，特別適合車身、駕駛室等大型結構的優化設計。

AI 還可用于填補數據中的缺失值，甚至生成額外的數據點。最近，Altair 與一家材料行業的公司合作，自動化了從各種來源獲取數據的過程，并將這些數據進行整合，以用于機器學習建模。<strong>這些模型生成高質量的合成數據來填補空缺，從而減少了對物理測試的需求，并加快早期決策的制定。

構建高級生成式 AI 產品，試驗 20 多種開創性模型，并掌握最先進的技術，如 RAG、QLoRA 和 Agents。? 使用尖端模型和框架構建高級生成式 AI 產品。? 試驗 20 多種開創性的 AI 模型，包括 Frontier 和開源模型。? 熟練使用 HuggingFace、LangChain 和 Gradio 等平臺。

多模態 AI 崛起多模態 AI 正在打破單一感官的藩籬，使用一個通用 AI 模型科技將多種類型的數據所蘊含的語義信息概念化并作出預測。在 2021 年初，OpenAI 發布了可以根據文本信息生成圖像的 AI 模型 DALL-E。

在強調CAD應用程序中AI和ML的興起方面，Sarkar并不孤單。西門子公司的布朗表示：“將CAD技術的使用從被動的捕獲想法的解決方案轉變為提供基于集體學習的幫助和建議的反應性工具的需求，使人工智能和機器學習的應用脫穎而出。[幫助]工程師確定最佳解決方案，使過程超越了拓撲優化之類的范圍，并進入了生成工程方法，通過保持創造力來積累過去的經驗。”

CAE領域里，在人工智能技術方應用比較少的原因有幾個：首先，我們處理的是難以轉化為機器學習模型可處理格式的3D幾何數據，我們經常需要預測大型物理場，并且有時需要生成新設計，以便與預測模型相結合，找到最佳設計，最重要的是，我們需要在已經用于仿真和優化設計的產品中訪問所有這些功能，如果這些過程不是我們工作流程的一部分，那么過程的復雜性將成為我們面臨的最大挑戰。

本課程的最后一部分側重于通過構建 AI 驅動的自動電子郵件回復助手，將 AI 功能應用于實際用例。這個基于項目的模塊指導學生將 AI 驅動的文本處理和響應生成集成到自動化電子郵件管理系統中。通過利用 Spring AI，學生將開發一個智能助手，該助手可以理解電子郵件內容、對消息進行分類，并根據預定義的 AI 模型生成適當的回復。

未來的仿真系統可能具備自迭代能力：根據仿真結果動態更新模型，形成“仿真-學習-優化”閉環。2. 高保真與高效率的平衡AI驅動的模型降階（ROM）和生成式模型（如擴散模型）將進一步提升代理模型的精度，使其逼近傳統高保真仿真結果，同時計算成本大幅降低。例如，在空氣動力學仿真中，AI可快速生成高分辨率流場預測，替代部分CFD計算。3.

插件介紹 CAD隨機粗糙度表面插件可用于在AutoCAD軟件內生成隨機高度分布的表面三維實體模型，適用于科研論文繪圖、有限元建模、隨機地形模擬等方面的應用。

插件介紹 CAD石墨烯生成器插件可用于在AutoCAD軟件內參數化建立石墨烯幾何模型。插件建立石墨烯的球棍模型，可控制模型的尺寸、碳原子環的尺寸、原子直徑、化學鍵直徑，并可控制模型的起伏形態。

使主動學習具有吸引力的是藥物開發者可以迭代地利用AI生成的假設設計并執行下一輪實驗的迭代循環：AI模型可以先推薦分子進行合成和驗證，驗證結果再用于進一步修正或加強模型的預測能力，模型的新預測告知另一個測試和分析周期。這些數據計算相互作用從而更有效地指導藥物開發者發現具有理想性質的新分子。此外，數據計算循環還允許生成專門針對AI應用程序的數據。

（CAD2010文件）。 CAD三維模型Voronoi劃分插件樣圖.rar

</p><p><br></p><p>數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。

AI Agent通過自然語言交互理解用戶需求，不僅能夠生成解決方案，還能深入到具體的應用場景中，為用戶提供更加精準、高效的服務，標志著AI技術從“能思考”到“會做事”的跨越，為各行業的智能化發展注入了新的活力。云道智造的工程師正在致力于研發仿真智能體，融合了多智能體交互、檢索增強生成（RAG）、強化學習修正和生成式等技術，并采用國產開源的DeepSeek 作為底層大語言模型。