CAE行业原地踏步？AI正给仿真行业带来破局曙光

相信每一位深耕CAE领域的工程师，心里都藏着一个共同的感受：我们用的工具、做的分析，似乎和十年前没什么两样。

我刚入行时啃的《NASTRAN快速入门与实例》，如今再翻出来，里面的关键字、分析流程依然不过时。这既是经典的证明，也折射出行业的尴尬——十年来，CAE技术的底层逻辑几乎没有本质突破。

一、十年间，我们经历了什么？

不可否认，近十年也涌现了不少被广泛关注的新技术：

• • 无网格分析：摆脱了传统网格划分的束缚。
• • VPG技术：搭建虚拟样机，构建虚拟试验场，实现了更高效的多体动力学仿真。
• • 二次开发技术：这十年，绝大部分主机厂基于分析规范+分析项定制化开发了前后处理二次开发插件，降低了工程师劳动强度。
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• 这些技术确实解决了特定场景的痛点，但遗憾的是，它们并没有形成普适性的突破，没能让CAE的整体工作效率发生质的飞跃。

• 我们依然在重复着“建模-划分网格-设置边界-提交计算-后处理-优化”的这样周而复始的流程，核心的效率瓶颈始终没有被打破，什么时候能言出法随，自动完成呢。

二、AI+CAE：终于等到的破局点

就在行业陷入“低水平重复”的焦虑时，AI的出现给CAE带来了全新的可能性。

今天，笔者之前基于altair的AI产品更新了《Altair AI产品》系列文章，从RapidMiner到Design Explore，从PhysicsAI到ExpertAI，AI驱动的降阶建模romAI、几何机器学习ShapeAI，正在提高我们的仿真效率。系统梳理了在AI+CAE领域的布局，这正是行业风向转变的一个缩影。

• • 语言大模型的火热，让我们有理由期待CAE+AI的到来。未来，工程师通过自然语言直接驱动仿真流程，让“人机协同”真正落地，这也是笔者目前正在做的方向，训练模型很大的问题是数据，我们的数据基本上不可能在网络上检索到，在以往的文章提过，数据都是企业无形的价值。

三、仿真的价值，正在被重新定义

随着数字孪生、具身机器人、无人机、芯片等领域的爆发，仿真的战略价值正在被推向新高度。这些场景不仅对仿真的精度提出了更高要求，更需要仿真具备实时性、自适应性和规模化的能力。

AI与CAE的深度融合，恰恰能满足这些需求：

• • 在数字孪生中，AI可以实时处理海量传感器数据，驱动仿真模型动态更新；
• • 在芯片设计中，AI能加速多物理场仿真，缩短研发周期；
• • 在具身机器人领域，AI+CAE可以实现虚拟环境中的快速试错，大幅降低物理实验成本。

这些都不再是遥远的想象，而是正在发生的现实。

写在最后

CAE行业沉默了太久，但AI的到来，让我们终于看到了突破天花板的希望。
就像Altair的一系列AI产品所展示的那样，未来的仿真工程师，或许不再是“网格的奴隶”，而是真正的“工程决策者”。