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LiDAR（光探測和測距）是一種感測器技術，可通過測量發射光從周圍物體反射並返回到接收器所需的時間來幫助創建環境的3D數字地圖。這種3D映射作為自動駕駛汽車的關鍵使能技術在汽車行業變得越來越重要。在汽車行業之外，LiDAR用於移動設備，用於增強現實、測量距離以及模糊照片和影片中的背景等功能。

本文將逐步介紹如何在OpticStudio中創建商業上可用的OCT模型。模型系統健康人眼的角膜和虹膜（A）以及視網膜組織（B）的橫截面圖像如下所示。 顏色變化對應於返迴光強度的變化。 這表明發生了重大變化。代表性的OCT系統如下所示。 光束應均勻地分成兩臂，其中一個在樣品體積上會聚，以最小化給定掃描的照射面積。

因此很明顯的，對於一個已知屈光率的鏡片，在不參考任何配戴者或使用環境等相關條件的情況下，我們無法製造出擁有最佳成像品質的光學設計。站在眼鏡設計者以及製造商的立場，較為關注的問題會是能否使基本曲線設計近可能符合商業的需求 (例如美觀和成本) ，同時盡可能的考慮所有設計參數。當然，成像品質的改善和使用者視力的維護也必然是設計時不容忽視的考量。

我們的模型應用有三大指標：第一，SKIP率大于60%，要釋放60%的Aging測試產能；第二，模型精確率需達到99.95%以上；第三，降低客訴漏放風險，使得漏放率低于萬分之三。 項目方案的整體實施過程主要包括兩部分，第一部分是AI模型的構建，第二部分是在系統平臺進行串接。

我們的模型應用有三大指標：第一，SKIP率大于60%，要釋放60%的Aging測試產能；第二，模型精確率需達到99.95%以上；第三，降低客訴漏放風險，使得漏放率低于萬分之三。 項目方案的整體實施過程主要包括兩部分，第一部分是AI模型的構建，第二部分是在系統平臺進行串接。

</p><p><br></p><p><strong>OPC UA實戰</strong></p><p>場景：一家制造公司希望其生產車間的PLC和SCADA控制系統之間能實現無縫通信。</p><p><br></p><p>OPC UA能夠實現機器數據傳輸的標準化，因此非常適合這一應用。它還能映射復雜的數據模型，確保無論制造商的生態系統變得多么復雜，正確的信息每次都能到達正確的位置。

Chong 先生指出：「由於憑傳統經驗和直覺的設計方式已經無法完全掌握日新月異的產品，因此以嚴謹的 CAE 分析計算來決定模具設計品質已成為該公司的絕佳競爭力和業務著力點，模流分析結果更是有效說服客戶修改設計的優質工具。」

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教學或者科研成果卓著者，有機會被邀請至海克斯康CAE仿真峰會，CAE相關的行業會議，或者國際會議上進行演講。申請方式有意申請者請掃下列二維碼報名或致電聯系各軟件負責人。

相比之下，若將這筆成本投入到AI基礎設施和軟件系統的建設中，不僅能實現焊點實時監測和預警，還能輔助質量檢測和傳感器監控。一家車企在應對焊接問題時，在焊槍中安裝了高精度傳感器，采集焊接時的各項參數，并基于歷史數據建立焊點分類模型。模型部署在焊槍中，能迅速判斷焊點是否合格，并輸出不合格圖示，及時提示人工補焊，有效避免了問題產品流入市場。

網友質疑：這能叫讀心術？網友稱，AI重現大腦畫面的研究，這不是首次。在11年，UC伯克利的一項研究使用功能磁共振成像（fMRI）和計算模型，初步重建了大腦的「動態視覺圖像」。也就是說，研究者重現了人類大腦看過的片段，但幾乎是無法辨認。不過，對于這項AI解析小鼠大腦信號、成功重構出觀看的電影片段，網友紛紛表示質疑。

比如開遠程視頻會議時，Maxine可實現說話者與所有參會者保持眼神交流，并能將說的語言實時切換成另一種語言，而且音色聽起來不變。 本次GTC發布的版本增加了用于回聲消除和音頻超分辨率的新模型。 此外，黃仁勛也宣布推出英偉達面向推薦系統的AI框架Merlin的1.0版本。 Merlin可幫助企業快速構建、部署和擴展先進的AI推薦系統。

這款工具覆蓋了最關鍵性能維度，提供了微秒級的 CPU/GPU 函數調度 Trace，幫助開發者精準鎖定卡頓的“元兇”。面對偶發性問題，它還支持智能標記掉幀、內存占用飆升等異常，并自動保存CPU/GPU堆棧與幀信息，大大節省人工復現環節。 不僅如此，Dimensity Profiler 還能應對溫控帶來的性能波動，支持溫度墻檢測、負載百分比可視化，調游戲負載設計、穩性能收放，手拿把捏。

它們專注于底層精準計算，能在極短時間內反饋壓力、溫度、形變等物理量。 有了仿真智能體，工程師不再需要面對復雜的網格劃分與邊界條件設置，而是通過與仿真智能體對話，實現自然語言驅動的仿真。大模型指揮，小模型執行，工業軟件由此進入真正的“自動駕駛”時代。三、物理世界的“數據工廠”黃仁勛演講中提到的另一個關鍵詞是“具身智能”。

另外，我們還有一個艾迪云平臺，這也是一個完整的開發工具鏈和 AI模型云訓練平臺，利用這個平臺可以完整地使用我們的芯片，包括工具鏈以及 AI模型的訓練，形成一個數據閉環，使得開發者能夠更好、更快速地應用我們的芯片，并且同時開發他們的應用。

87.5% 至 97.5% 之間； AI 生成的結果既能達到仿真分析的工程嚴謹性，又能支持創新的規模化推進。

通過對底層模型進行不斷地修正、優化，以及對大量數據的學習，新一代智能客服已經可以簡單理解語義，并作出相應的回復。甚至在語音技術的加持下，智能客服還實現了語音識別、語義理解等功能，可以通過顧客說的話進行靈活應對。比如，某些快遞業務的智能客服就能做到：當顧客說出“快遞放快遞柜”這樣的表述時，智能客服自動將指令轉達給快遞員，并在快遞員完成放置后，第一時間反饋取件信息給顧客。

之后數據模型就能取代仿真，計算新工況了。雖然相比仿真，數據模型有點像“黑箱”，可解釋性差一些，但它算的非常快！機器學習原理不復雜，但以往實現起來卻不簡單。因為需要寫代碼，還需要懂機器學習算法，這往往是航空等機械類工程師的短板。但天洑的DTEmpower就實現了超低門檻建模，堪稱代碼過敏者的福音。只需要拖拉拽節點，就像搭積木，做到零代碼機器學習。

特別是在傳統裝備制造領域，如何將經驗主導的設計流程轉化為可量化、可優化的模型，是許多企業數字化轉型的瓶頸。AI是否能真正落地？數據該如何組織與應用？我們在變壓器產品設計中，做了一個有益的嘗試。我是來自重慶望變電氣的一線研發人員，這次很榮幸受邀在 Altair 技術交流會上分享我們的 AI 建模實踐。