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該公司表示，AI功能將通過增強對真實環境的感知能力來提高驅動器性能，從而突破設計限制。通過集成Ansys結構、流體和電子仿真以及數字孿生解決方案，Innomotics采用降階建模等技術，支持數字工程，從而在保持準確性的同時簡化復雜模型。此外，該公司利用虛擬測試和原型設計，相較于傳統物理方法，最大限度地減少了時間和成本。

這得益于下一代<strong>數字孿生技術</strong>，它賦能企業從根本上重構設計與運營流程。</p><p><br></p><p>通過創建與現實資產動態連接的虛擬鏡像，數字孿生幫助團隊減少對昂貴耗時的物理原型的依賴。數字孿生集仿真、HPC、AI與數據分析能力于一體，使團隊能評估假設場景、實現預測性維護并延長產品剩余使用壽命（RUL）。此外，它支持跨職能系統綜合評估，打破信息孤島與溝通壁壘。

</p><p class="ql-align-justify">&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;這類方法最典型的應用，就是數字孿生。對于已經存在的設備，例如一臺電機、一套天線陣列或者一組電池系統，其結構不會改變，但運行狀態在不斷變化。在這種情況下，需要的是一種能夠快速響應不同工況的模型，而不是反復進行完整仿真。

wx_fmt=jpeg&amp;from=appmsg"></p><p><br></p><p>為了助力河南新鄉地區制造業數字化再升級，<strong>3月20日</strong>，Altair 將攜手河南省機械工程學會、新鄉市科學技術協會共同舉辦<strong>AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會</strong>。

河南 新鄉Change Tomorrow, Together為了助力河南新鄉地區制造業數字化再升級，3月20日，Altair 將攜手河南省機械工程學會、新鄉市科學技術協會共同舉辦AI 驅動數字化創新設計促進新質生產力發展交流會。本次會議聚焦 CAE 軟件工具與 AI 驅動的數字化設計方法，旨在通過技術賦能，助力企業實現從“經驗驅動”向“數據驅動”的躍遷。

此次發布的新版本將AI、多物理場仿真和真實世界數字孿生技術相結合，徹底改變團隊設計探索、早期驗證以及構建更智能、更具韌性的系統的方式主要亮點 提供統一的新思科技-Ansys工作流程，將之前獨立的工程流程整合在一起，以實現更協同、更高效的產品開發 推進生成式AI和首批智能體工程（agentic engineering）功能，從而加速設計探索，自動化前處理，并實現更快的系統級洞察

下一代智能系統高度復雜，迫切需要一種全新的工程方法。通過實現軟件與硬件、電子與物理的協同設計，借助數字孿生在實體生產之前完成產品的設計、測試與迭代優化，并利用 AI 增強人類工程師的能力，客戶的研發團隊能夠顯著加快智能系統的上市進程。

數據科學和人工智能正迅速成為工程和智能制造領域企業的運營和競爭力的關鍵技術。數據驅動的制造商通過挖掘數據價值，可以更好的優化產品設計、管理供應鏈風險、減少生成過程的突發停機時間、預測用戶需求等。但要實現高效的數據驅動，則需要打破數據科學家和工程專家之間的技能鴻溝。

Ozgur Tohumcu汽車與制造業務總經理AWS軟件定義汽車（SDV）正在重塑汽車系統的設計、驗證和運行方式。隨著軟件和 AI 成為核心價值驅動力，行業必須轉向可擴展的平臺化開發方法。通過將新思科技的電子數字孿生平臺與 Vector 經過汽車驗證的軟件平臺和軟件工廠相結合，我們共同實現了貫穿整個車輛生命周期的無縫、軟件優先的開發工作流。

CUDA GPU 加速計算正在重塑芯片設計方式，實現從原子到晶體管、從芯片到完整系統的前所未有的仿真速度與規模，在計算機中創建功能完備的數字孿生。我們與新思科技的合作，將充分發揮英偉達加速計算與 AI 的力量，重新定義工程與設計，賦能開發者創造塑造未來的創新產品。

點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。

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數字孿生依賴仿真與 AI 的協同推進但真正讓“平臺”從工具組合上升為企業能力底座的，是“數據驅動”的轉型視角。數據驅動也正深刻重塑研發流程。從建模、求解、到后處理，AI 在每一個環節的嵌入，不再只是輔助，而是參與決策。通過專家系統、智能特征提取與模式識別，我們正見證仿真從工程輔助工具，邁向智能設計伙伴的轉型。為了支撐這種轉型，我們不斷優化仿真平臺的計算資源結構。

新思科技和恩智浦半導體擴大合作，新思科技 VDK 將支持全新的高性能 S32N7 系列 SOC，該系列可用于 AI 驅動的新一代汽車核心。2. 德州儀器：為簡化復雜的汽車軟件管理，德州儀器攜手新思科技為其 TDA5 SoC 系列提供 VDK。在軟件定義汽車的背景下，基于新思科技 VDK 的電子數字孿生方案可以顯著加快汽車軟件的上市時間。

設計人員可以通過調整設計參數來仿真變更效果，例如，了解冷卻基礎設施中的某個元件變更對排放或功耗的影響——所有這些工作，在數據中心動工建造之前就可以開展。一旦在數字孿生中完成最優設計建模，該數字孿生將成為數據中心實際部署及規模擴展的指導依據。數據中心建成后，數字孿生可與數據中心建立邏輯連接，以用于監測并管理性能指標。AI驅動的未來帶來了驚人的能源需求，但AI賦能的變革潛力也同樣巨大。

通過將 AI、自動化技術及多物理場仿真整合至統一生態系統，我們正賦能工程師更智能、更高效地開展設計工作，對實際應用成效抱有更充分的信心。繼今年早些時候并入西門子后，我們正全力打造覆蓋產品全生命周期的 AI 驅動型智能軟件組合，同時進一步完善數字孿生的技術體系。

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通過將 AI、自動化技術及多物理場仿真整合至統一生態系統，我們正賦能工程師更智能、更高效地開展設計工作，對實際應用成效抱有更充分的信心。繼今年早些時候并入西門子后，我們正全力打造覆蓋產品全生命周期的 AI 驅動型智能軟件組合，同時進一步完善數字孿生的技術體系。

智能決策模型建模框架可為數字孿生戰場智能決策模型研發人員提供標準化的智能體開發與設計接口，基于智能體建模框架，研發人員可使用標準的算法接口自定義強化學習算法組件，根據標準的接口設計戰場態勢表征、決策動作空間、模型網絡結構和反饋評估函數等關鍵組件，并對各組件進行裝配，從而完成智能博弈模型的構建。本文對面向數字孿生戰場的決策模型輸入層與輸出層進行了構建。