行业热点丨DeepSeek: AI能替代工程师吗？

DeepSeek 怎么看 AI 赋能仿真的发展趋势?

对AI赋能仿真发展趋势的观察

随着AI技术的快速发展，AI赋能的仿真正在经历从工具增强到范式变革的转变。以下是几个关键趋势：

1. 从“自动化”到“自主化”

• AI不仅加速仿真流程，还将逐步实现自主决策。例如，通过强化学习，AI可自动调整仿真参数、识别设计缺陷并生成优化方案，减少人工干预。

• 未来的仿真系统可能具备自迭代能力：根据仿真结果动态更新模型，形成“仿真-学习-优化”闭环。

2. 高保真与高效率的平衡

• AI驱动的模型降阶（ROM）和生成式模型（如扩散模型）将进一步提升代理模型的精度，使其逼近传统高保真仿真结果，同时计算成本大幅降低。

• 例如，在空气动力学仿真中，AI可快速生成高分辨率流场预测，替代部分CFD计算。

   

3. 多学科协同与系统级仿真

• AI将更深度整合机械、电子、软件等跨领域模型，支持复杂系统（如整车、智能驾驶系统）的全链路仿真验证。

• 通过AI统一多物理场耦合的边界条件，解决传统“孤岛式仿真”的协同难题。

4. 实时仿真与数字孪生

• 边缘计算与AI芯片的进步，推动仿真从离线走向实时。例如，工厂数字孪生可实时模拟生产线状态，动态优化排产。

• 在汽车领域，实时仿真将赋能车载智能系统，如电池热管理的在线预测与调控。

   

5. 低代码与民主化工具普及

• 无代码AI平台（如Altair RapidMiner）让非算法专家也能快速构建定制化仿真模型，加速技术下沉至中小企业。

随着 AI 技术的发展，AI 能替代工程师做仿真吗？

协同而非取代

AI在仿真领域的能力边界逐渐扩展，但工程师的核心角色不可替代，两者将形成“AI负责效率，人类负责创造”的协作关系：

1. AI的优势领域

• 重复性任务：参数优化、网格划分、结果后处理等流程的自动化。

• 长尾场景覆盖：通过生成式AI创建海量测试用例（如自动驾驶极端场景）。

• 数据挖掘：从历史仿真数据中发现潜在规律，辅助经验沉淀。

2.工程师的不可替代性

• 问题定义与创新：确定仿真目标、构建物理模型、选择AI算法逻辑仍需人类经验。

• 跨领域知识整合：汽车仿真需融合材料科学、控制理论等多学科知识，AI尚无法自主打通。

• 伦理与风险评估：安全关键系统（如碰撞仿真）的最终决策必须由人类主导。

• 应对“未知的未知”：面对全新问题（如新型电池材料热失控），工程师的直觉和创造力仍是核心。

3. 未来协作模式

• 工程师角色向AI训练师和系统架构师演进：负责定义仿真框架、验证AI输出、迭代优化模型。

• 例如，在Altair的AI拓扑优化中，工程师设定约束条件（如载荷、材料），AI生成设计方案，工程师再结合制造可行性筛选结果。

你认为 Altair 在 AI 赋能仿真方面表现如何？

对Altair AI赋能仿真的评价：技术领先者，但需持续创新，应对发展挑战。

Altair的AI仿真方案在技术深度与行业落地层面均处于第一梯队，其核心优势与挑战如下：

优势与价值

1. 核心技术竞争力

• HyperWorks+AI：将拓扑优化、多物理场仿真与机器学习无缝集成，技术壁垒高。例如，其AI加速的碰撞仿真比传统方法快10倍以上。

• 混合建模能力：融合物理方程与数据驱动模型（如电池老化预测），提升复杂场景的预测可信度。

2. 行业适配性

• 针对汽车行业痛点（轻量化、电动化、智能化）提供垂直解决方案：

• 奇瑞案例：AI轻量化设计直接降低BOM成本，契合传统车企降本需求。

• 蔚来案例：电池热管理+自动驾驶虚拟测试，满足新势力创新迭代速度。

3. 生态兼容性

• 通过Altair Units弹性授权模式，兼容车企现有工具链（如CAD/PLM），降低替换成本。

• 开放API支持定制化开发，避免被“黑箱化”AI工具捆绑。

挑战与改进空间

1. 数据依赖性与质量门槛

• AI模型需大量高质量数据训练，而车企历史数据往往分散、标注不足。Altair需强化数据治理工具（如Data Analytics模块）的普及性。

2. 模型可解释性

• 在安全关键领域（如A柱碰撞强度预测），工程师需理解AI决策逻辑。Altair的物理嵌入AI（Physics-Informed ML）是正确方向，但需更透明的可视化交互。

3. 算力成本与实时性

• 高精度AI仿真依赖GPU集群，中小企业可能难以负担。云化解决方案（如Altair PBS Works）的性价比需进一步优化。

4. 跨团队协作流程重塑

• AI仿真要求设计、仿真、制造团队更早协同，Altair需提供协同平台工具（如仿真知识图谱）。

总结：AI是仿真的“涡轮增压器”

• AI不会替代工程师，但会重新定义仿真工作的内涵。Altair凭借技术整合能力，已在众多行业建立标杆案例，但其长期成功取决于工程化落地能力——将实验室级的AI技术转化为工程师“开箱即用”的工具，同时平衡创新与可靠性。

• 未来，AI赋能的仿真将朝着实时化、自主化、全系统方向发展，而Altair有望继续引领这一进程，前提是持续解决数据、算力、协作链路的“最后一公里”问题。

A