摘要：本文主要探讨将人工智能与仿真集成于工业软件的方法。首先分析了进行集成的原因和意义；其次介绍了人工智能与仿真的具体应用方法以及在工业软件设计、生产管理和售后服务各环节中的作用，并对发展趋势做出展望，指出该技术将推动工业软件向智能高效精准化发展，助力制造强国建设。

关键词：工业软件；仿真；智能；计算机及网络

引言

数字化时代，工业软件在应对复杂工业场景时，面临计算效率低、流程复杂、专业门槛高等挑战。而 AI 与仿真技术优势显著，AI 数据处理能力强，能智能决策预测；仿真可构建虚拟模型模拟工业场景。二者融合势在必行，且成果斐然。在设计环节，生成式设计、参数优化等带来创新变革；生产控制中，代理模型、智能调度提升效率；运维服务里，故障预测、智能检测保障稳定运行。

一、融合背景与意义

（一）工业软件发展需求

工业软件是制造业的大脑，“ 它对于提升企业效率、质量以及创新能力起着至关重要的作用” ，其相当于整个制造业中的智慧大脑，在正确的时间以正确的形式处理着制造流程中的每一个环节，并帮助企业实现高效高质创造性的目标；然而在面对复杂多变的制造需求时，传统工业软件存在一些不容忽视的缺点：一是运算速度缓慢，在面对大量或者高精度数据的情况下，耗时长，延长了产品周期，难以跟上市场快速变化的需求；二是程序复杂繁琐，从输入数据到结果展示，过程涉及众多复杂流程及步骤，增加了出错概率的同时降低了工作效率；三是，专业门槛高限制了其推广，使用该类传统工业软件需具备较强的专业技术能力以及工作经验，对中小微企业而言是一个很大的障碍。如作为汽车空气动力特性测试的方法之一风洞试验法是获取整车空气动力信息的主要手段，但是通常情况下，该过程需要花费数月时间才能完成。但在如今激烈竞争环境下，汽车更新速度非常快，而市场对于产品的要求则是周检或者日检，及时更改设计方案，如此大的供应与需求之间的鸿沟直接暴露了传统制造工具的局限性，因此制造业迫切需要新技术突破瓶颈，促进它的发展和完善，以更好地满足制造业生产的需求，推动工业水平的进一步发展。

（二）人工智能技术优势

人工智能凭借自身强大的存储和处理能力，在当今信息化时代展现出巨大优势，犹如一个超级‘ 数据侦探’ ，能从浩如烟海的数据资源库中精准捕捉有用信息。这些信息来源于各行各业的各种数据，比如机器运行参数、产品质量检测值、供应链状态及市场需求等信息。借助于机器学习、深度学习等前沿技术，人工智能不仅能实现对大数据的深度分析，还能实现智能决策及预测。就像一个资深的“ 智囊团” ，依据历史数据及实时信息，快速预测出多种结果并给出最优解；准确找到发展轨迹，为公司做出正确的应对方案，在竞争中赢得先机；对制造企业而言，AI 是不可替代的存在。AI 可模拟专业人士的知识和经验，将专业人士几十年来积累的经验转化为具体可执行的算法模型。对于复杂的多样化制造业系统，AI 可以实现全面、精确地建模及优化。例如，在工艺优化方面可以对每个工序的增益和成本进行分析，找出瓶颈并给出优化建议，从而提高整体产能降低生产成本，这给工业软件的发展带来新的思路和技术途径。而传统工业软件很难处理这些问题，然而在人工智能加持下，他们焕发出新机，更好地适配制造业需求，引领工业软件向智能化、高效化、精准化方向发展，推动工业领域实现转型和高质量发展。

（三）融合的必然性

借助支撑制造过程的主要手段——仿真，在虚拟世界中可以构建真实可信的数字孪生体，对真实的生产运行状况进行逼真还原，包括设备的运动状态及生产线协同作业乃至产品在特定环境下的性能表现。这样做的好处是企业在新产品开发阶段就可以对整个生产工艺进行充分的试制改进，并能提前发现问题及时整改，从而大大降低研发成本，规避因设计缺陷或工艺不妥而造成的重大隐患，保证产品的顺利上市并稳定量产。同时依托于大数据的人工智能可以为我们将提供更加先进的算法及模型，在海量的数据中发现隐藏的信息，从而将仿真过程中的所有参数都精确地调整完善，使仿真结果更加贴近实际，大大提升了仿真的精度；其次，人工智能也可以提高仿真的效率，加快计算时间，提高仿真作用。当将仿真技术与人工智能结合起来，取长补短，相得益彰。这种融合不仅为制造业的发展提供了一个新的途径并创造了前所未有的机会，同时还是推动制造业向智能化、高效化、精准化方向发展的主要推手，也将促进制造业更好地服务工厂，提高企业竞争力及整个制造业迈向一个新的高度。

二、融合的关键技术

（一）工业软件设计环节的融合技术

在基于生成的设计环境中，人工智能具有很强的创造性和创造性潜力，在给定产品属性、结构强度以及成本等因素约束的情况下，能够全面探索设计空间，而不再依赖于经验法则进行设计。从而得出独特的有创意的设计方案。例如借助于达索系统公司开发的 AURA 工具，可以将自然文字描述转化为精确的 3D CAD 模型。只需输入有限的关键信息，例如产品特征及其尺寸约束，则 AI 将迅速生成多种不同风格及构架设计方案，这就极大地拓展了设计师们的想象空间，并极大程度地加快了设计师们的设计效率并激发了其创造思维能力。对于参数的设置方面，在工业软件设计中 AI 起到了决定性的作用。AI 需对海量的设计参数进行学习分析，使用最前沿的技术找出关键性的影响产品功能效果的设计变量。比如对飞机机翼进行设计，采用人工智能算法对其进行精细化的外形及厚度等参数设计，可以有效提高机翼的升力并降低阻力，从而提升了飞行性能的整体水平并且节约了能耗。多样化输入生成方法促进了 CAD 领域的新概念设计发展。不同模式的输入包括 text-to-CAD、CAD-MLLM 和 multi-modality generation 的形式。Text-to-CAD 可以使用自然语言生成 CAD 模型；CAD-MLLM 可以根据点云或者图像等多种信息构建 CAD 模型，更加灵活便捷地完成设计操作。设计师可以选择他们所需的输入方法，从而优化他们的设计经验。

（二）工业软件生产控制环节的融合技术

在生产制造方面，在生产管理过程中应用 AI 技术，比如代理模型和降阶模型，传统做法往往耗时很长，甚至几个小时或者几天，而用 AI 工具可以缩短至数秒乃至数十分钟。以南京天洑公司的AICFD 系统为例，在要求精度在5%以下的情况下，其运算速度是原来的一千倍甚至更多，大大提升了生产的应变能力和时效性，可以更快地响应市场变化。而智能调配及优化同样是 AI 的一大特点。在实时获取机器运行状态以及订单需求等相关数据后，人工智能能够在合理范围内完成生产任务的智能分配及优化，在充分分析历史资料以及实时数据的前提下，精准预测出机械故障、产能瓶颈等问题，并在此基础上提前调整生产方案，避免出现停工、资源闲置的情况，保证整个生产链条的高效运作。最后，对于解决多物理场的交互模拟这种难题，AI 也显示出了卓越的能力。在工业制造的过程中，我们往往会面对液-机耦合、热-压耦合等非常复杂甚至极端的物场交联情况，在传统的方法面前很难完成应对。但是人工智能可以对海量的信息进行学习、挖掘关系，并且能适应极差的工作状态。比如，美国太空探索技术公司(SpaceX) 已经利用 AI 制定了新的设计方案，可有效解决 90%的火箭推进剂贮箱不理想的工作状态，提高了生产的安全性和可靠性。

（三）工业软件运维服务环节的融合技术

AI 正在颠覆整个制造业的运营决策方式，为提升产能和质量带来巨大推动力。对于预测性维护和设备健康管理来说，AI 具有强大的预见未来的能力。使用智能化传感器采集设备运行过程中的数据并结合机器学习对数据进行深度挖掘分析，建立可信的设备预测性维护模型，准确捕捉设备每一个微小缺陷，在早期对潜在故障进行预警并给出合理有效建议。如德国 KONUX 公司利用智能传感器结合机器学习算法构建设备运行模型，可降低机器维修成本近 30% ，提高机器稳定性及可用性，显著降低因机器故障引起的停产频次；在智能质检环节中 AI 在电脑视觉+深度学习方面尤为突出，能够快速精准定位产品缺陷，可以解决传统方法难以解决的一些难题。在美国康耐视公司开发的一款深度学习的工业影像分析软件能够几毫秒识别缺陷，检测速度较之前提升了 30% 以上，极大保障了产品的质量。对于运维知识管理方面，AI 同样发挥了重要的作用。可以对运营维护过程中出现的知识及经验进行整理、汇总、分析，形成一个运营维护知识库，在设备发生问题的时候及时查找相关知识，给运营维护人员以正确的解决方案及意见，极大提高了运营维护的工作效率和质量，确保了工业生产高速稳定的运行。

三、融合的发展趋势

（一）技术深度融合

预测：人工智能和仿真技术将深度融合带动工业革命。对于人工智能算法来说，AI 人工智能算法会持续发展和进化。随着研究的深入以及技术的进步，人工智能算法会更加成熟和完善，并与仿真技术之间的融合也将更加紧密。这样就会使得仿真计算效率将大幅度提高，长时间复杂的仿真实验能够迅速准确地完成；仿真精确度也将达到新的高度，在更加逼真的情况下还原工业场景中的所有细微之处及变化过程，并对工业设计方案和生产决策提供更大的帮助。而对于仿真技术来说，它是 AI 的重要助力者。仿真技术可以构建高度真实的人工智能虚拟工厂现场，给人工智能提供海量多样的有效数据，其中包括了整个工业生产的各种情况，正常和非正常的，AI 模型通过对这些数据的学习来更好地认识并适应工厂现场，并进一步提高自身的普适性，在遇到任何新的或者未知的问题时都可以做出正确判断和决策。其次，真实的实际数据可以提升 AI 模型的准确性以及减少误差，使得它能在实际场景中更有应用价值。总之，人工智能和仿真技术深度融合将推动工业软件向智能高效精准方向发展，并带动制造业进入一个新纪元。

（二）应用场景拓展

人工智能技术和仿真技术的高度融合不断拓展应用边界，在深耕传统制造业的同时，还向能源、交通、医疗等行业延伸，为各行各业发展带来新机遇和变革。人工智能与仿真的高度融合将对能源行业产生深远影响。依托人工智能强大的数据分析能力及预测功能，结合对整个能源系统的精确仿真能力，可实现从能源生产环节(如发电)到传输环节、分配环节以及消费环节的整体优化，例如在电力系统中可根据负荷水平和能源供应情况智能调节电源计划和电网运行方式以提高能源利用效率并降低能耗和成本。然后推动能源行业向绿色、高效方向发展。同样在交通运输方面也有重大应用。这种集成技术有利于实现智能交通控制管理，通过对车流量及路况等相关信息实时分析处理以及模拟仿真来改善红绿灯控制方案，缓解拥堵现象。而对于自动驾驶车辆来说，AI 算法结合仿真测试可以将无人车置于虚拟世界中经历所有可能的情景，并提前发现和解决问题，从而加速自动驾驶系统的成熟和落地，在医学上这一联合体已经成为医生的强大助手。通过对海量医学知识的研究及仿真推理，能帮助医师准确诊断病情，制定个体化治疗方案，提高疗效，造福于广大患者。

（三）生态系统构建

因此有必要构建起涵盖制造企业、人工智能企业和科研机构以及高校等各方参与的人工智能与仿真技术深度应用于制造业软件开发的全新生态系统。其中，制造企业拥有丰富的行业经验以及软件开发能力，能够精准对接制造需求；人工智能企业掌握前沿的人工智能算法和技术是融合的核心要素；研究所和高校拥有顶尖科学家及最先进的研究成果，能够承担核心技术研发以及理论创新等工作。各方应通力协作共同攻克技术难关；制定统一的标准确保不同软硬件和系统之间的相容性和互通；加强人才培养，输出既懂 AI 又会做模拟的人才。此外，还要加强全供应链企业的深度合作，上游企业提供基础技术和元件，下游企业将融合技术应用于实用的产品及服务当中。建立协同创新机制，产业链上下游之间共享资源、取长补短，一起探索应用新场景、新模式，加速技术集成迭代更新，在更大范围快速推广普及应用，提升全行业整体发展能力和水平。

结束语

人工智能与仿真技术在工科软件中的融合应用，已然成为产业发展的必然走向。人工智能凭借强大的数据处理、智能决策能力，仿真技术则通过构建虚拟模型精准模拟现实场景，二者优势互补、深度交融。在关键技术层面，不断突破算法优化、模型精度提升等瓶颈；实践应用中，已广泛渗透至机械设计、电子电路模拟等众多工科领域，大幅提高研发效率与质量。基于当下关键技术突破和实践应用成果，深入分析未来发展趋势，能够引导工科软件朝着智能化、高效化、精准化方向大步迈进，为制造业提供更强大的技术支撑，推动其实现转型升级，在全球产业竞争中占据更有利地位。

参考文献

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