快速搞懂AI+CAE发展情况的认知框架
AI+CAE正在如火如荼的发展，但要对发展情况有个整体把握，不至于被各种碎片化新闻搞的晕头转向，需要首先建立一个认知框架。AIE这里梳理一个简单的框架，方便朋友们快速建立AI+CAE的认知，并更好的跟进后续的进展AI +CAE 几条发展路线
AI CAE的发展路线非常集中，简单概括就3个大方向基于GNN、PINN等算法，用过往仿真数据训练AI代理模型，替代具体求解，可以显著加速求解效率，已经成为AI CAE最核心的应用方向。AI代理模型目前已经在结构、碰撞、流体、粒子、传热、低速气动、超音速气动等领域都有了很多应用案例，一些项目与求解计算的误差小于2%。AI代理模型在汽车、航空航天领域应用较多，在其它装备制造、机加工、电子制造和半导体等很多领域也有越来越多的应用。AI代理模型主要用在早期设计阶段，快速进行多组设计方案的遍历，找出设计方向。后期详细设计阶段，一般还是会进行CAE高精度求解进行验证。构建AI代理模型的典型工具，有很多，如ANSYS的SimAI和西门子的Physics AI，都是跨学科通用，基于几何直接预测结果的。也有国内一些方案，如天洑软件、云境智仿、迈曦软件、树优科技、数智脉进、无限维智仿、灵易数智、原力引擎、极映科技等AI代理模型如何实现更高的泛化性仍然是要解决的重要问题。NVIDIA在推动AI代理模型（NV称为物理AI）发展方向发挥着重要作用，联合创企发布各种AI代理模型，并发布了GeoTransolver模型架构提升不规则、强非线性、多尺度物理场任务上的效果。CAE工作流自动化从之前的编写宏和Python脚本，逐步发展到拖拽式工作流编排，以及最新的Claw+Skills模式拖拽式工作流编排典型代表Synera、ReScale Workflow Builder等，国内也有清航飞迈、树为智能、树优科技、雪浪云等提供类似平台Claw+Agent模式是当前最新方向，热门开源项目Cai-aa/CAE-Agent-Hub，其它如索辰大圣智能体、VibeFlow、安世亚太AgentX、蜂巢互联BeeAgent CAE Manager等，见之前盘点文章。两种模式中，拖拽式工作流编排已经有了一些应用案例，Claw+Skills模式比较新，牵涉到多环节诸多问题，目前还在进一步探索和发展中。未来会是两者联合应用。CAE软件增加AI客服也是基础操作，各大厂商很多都提供，但是对比其它方向显得不是重点AI前处理，目前在相似查找，加速几何清理方面有些应用，在核心的自适应网格方向，难度较大，有一些探索，如格宇软件，但总体不多。AI后处理输出简单报告应用较多，更重要的探索在从仿真结果找到关键结论，从而指导后续仿真或设计变更，这块已经属于工作流自动化方向，目前成功案例还不多。基于AI代理模的CAE看起来有弯道超车的潜力，吸引了大量创企布局。
如Promethues（26年6月，120亿美元）、PhysicsX（26年6月，3亿美元C轮）、Neural Concept（25年12月，C轮1亿美元）、Luminary Cloud（25年3月，7200万美元B轮）、SimScale、Rescale等。国内也在涌现一些AI 代理模型的创企，如长风道科技（25年12月，A轮融资）、熙流数字（26年5月，新一轮融资）、极映科技（26年2月，数千万元种子轮及天使轮融资）、原力引擎（8月5000万天使+轮融资）、十沣科技、灵易数智、无限维智仿等但训练AI代理模型的数据还是来源于CAE软件的高精度计算结果，所以AI代理模型短期带来的更多是增量场景，在CAE软件之外的新工具新市场。 同时CAE几大厂ANSYS、西门子、COSMOL等，也都在重点布局AI CAE，且很多产品形态取得了领先，市场格局不会被轻易撼动ANSYS GeomAI、Siemens Simcenter PhysicsAI Generate等，都走的更为靠前，从单纯的AI代理模型加速，走向了智能化生成式设计。工作流自动化方向未来可能成为新的前端交互入口，且会和CAD生成式设计融合，目前成为新的竞争焦点。这个方向目前国内一些企业的探索比较领先，但成熟度还在提升。从实际发展情况看，国外大厂和创企在AI CAE方向的AI代理模型技术探索比国内更快，AI CAE时代国产化替代需要的投入更大。 著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载
首次发布时间：2026-09-30
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