首页/文章/ 详情

AI时代，仿真工程师的工作会怎么变？

仿真圈

20分钟前浏览0

图片来自网络

作者 | 仿真助手

首发 | 仿真秀App

导读：上一篇聊了AI驱动仿真到底对谁更有用——学生、入门工程师、资深工程师，各有各的价值。文章发出去之后，有资深工程师朋友私信我。"AI这么厉害，那仿真工程师会不会失业？"说实话，这个问题我一点也不意外。每次有新工具出来，大家都会问一遍：

CAD取代图板的时候，绘图员慌过；
有限元软件普及的时候，做实验的工程师慌过；
网格自动化出来的时候，前处理工程师慌过。

结果呢？行业没有萎缩，反而越来越大。被淘汰的从来不是人，而是旧的工作方式。但这一次不一样——AI不是又一个"更好用的工具"，它可能会从根本上改变仿真工程师的工作内容和能力要求。今天这篇，是「AI驱动有限元仿真主题月」的深度观察系列第二篇。我们就来聊聊这个大家最关心的话题：AI时代，仿真工程师的饭碗到底稳不稳？如果要变，会怎么变？我们该怎么准备？

一、先给答案：不会失业，但工作会变

先说结论：仿真工程师不会因为AI而失业，但很多仿真工程师的工作内容，会发生很大的变化。为什么这么肯定？因为历史已经告诉我们答案了。

回想一下二十年前，那时候做仿真，网格得一个一个手动画，一个复杂模型光前处理就得花一两周。后来有了自动化网格、有了模板化流程、有了脚本批处理，前处理的效率提升了何止十倍。那仿真工程师失业了吗？没有。反而因为效率提升了，企业能做更多的仿真项目，对仿真工程师的需求越来越大了。

再往前，CAD取代图板的时候，老绘图员慌得不行——"电脑画图了，还要我们干嘛？"结果呢？设计效率上去了，能做的项目多了，对设计工程师的需求反而增加了。只是画图的工作少了，做设计思考的工作多了。工具革命从来不是"替代人"，而是"解放人"——把人从低端重复性劳动里解放出来，去做更有价值的事。

AI驱动仿真也是一样。它会替代掉很多重复性的、机械性的、不需要太多判断的工作，但同时也会创造出新的工作内容和价值空间。

关键在于：你是被AI替代掉的那部分，还是被AI解放出来的那部分？

二、AI时代，仿真工程师的工作会怎么变？

具体来说，AI会改变仿真工程师的工作内容，有几个趋势已经很明显了：

第一，"操作型"工作会越来越少

什么是"操作型"工作？就是照着流程一步步点鼠标的工作——建模型、画网格、设边界条件、提交计算、整理报告。这些工作，标准化程度高、重复性强，恰恰是AI最擅长的。以后的仿真工程师，不会再花大量时间在"怎么操作软件"上了。AI会帮你完成大部分的操作，你只需要告诉它"我要算什么"，它就能给你结果。

这对新人来说是好事——入门门槛降低了，不用再花一两年时间练软件操作。但对只会操作软件的人来说，就不是什么好消息了——如果你的核心竞争力就是"我会用某个软件"，那这个竞争力会越来越不值钱。

第二，"判断型"工作会越来越值钱

AI能帮你算，但它不能替你判断——结果对不对？合不合理？能不能用？这些还得人来拍板。

为什么？因为AI本质上是基于历史数据做预测，它只能"见过的才会"。遇到新问题、新结构、新工况，AI可能就不准了。这时候就需要人的经验和判断力来兜底。而且，仿真的目的从来不是"算出一个数"，而是"指导设计决策"。这个方案行不行？为什么不行？怎么改才行？这些问题，AI给不了答案，得靠工程师来分析、来判断、来决策。未来的仿真工程师，核心价值不在于"会操作软件"，而在于"会判断结果、会定义问题、会做决策"。

工程师如何判断CAE结构仿真分析结果的正确性？

第三，工程师的角色会从"执行者"变成"管理者"

以前的仿真工程师，是自己动手干活——自己建模、自己画网格、自己算、自己分析。以后的仿真工程师，更像是一个"项目经理"——你管理着AI助理，让它帮你做大量的计算和分析，你来把控方向、评估结果、做关键决策。

一个工程师以前可能同时跟进两三个项目就忙不过来了。有了AI之后，他可能同时管十几个项目——因为大部分基础工作AI都做了，他只需要在关键节点做判断。这对工程师的能力要求也变了：以前比的是谁操作快、谁手速快；以后比的是谁判断力强、谁方向感好、谁能同时管好更多的项目。

三、不同阶段的工程师，该怎么升级？

说回大家最关心的问题：我该怎么办？

不同阶段的工程师，面临的挑战不一样，升级的路径也不一样。我们还是分三类人来说：如果你是学生：别光练操作，多练思维。很多学生学仿真，一上来就盯着软件操作——这个按钮在哪、那个功能怎么用。但在AI时代，软件操作的价值会越来越低，因为AI比你操作得更快更好。

工程结构有限元分析，到底难在哪里？

1、那学生应该学什么？

学物理，学力学，学工程思维。比如做结构仿真，你得知道应力应变的基本关系、知道不同材料的失效机理、知道各种工况下结构的受力特点。这些是底层的东西，是AI替代不了的——因为AI再厉害，它也只是在算，它不"理解"物理。学了那么多力学，怎么还是不会做有限元分析？

还有一点很重要：多问"为什么"，少问"怎么做"。

"怎么做"是操作层面的问题，AI可以教你。但"为什么要这么做""为什么会有这个结果""为什么这个方案比那个好"——这些问题，需要你自己去思考、去理解、去建立自己的知识体系。推荐大家关注仿真秀官网尚晓江博士原创力学文章和视频教程。另外可以关注力学有限元、曹金凤、王洪伟、多物理场老邪等老师主讲的相关视频教程。

学生时代，把基础打牢，比多学几个软件有用得多。

尚晓江博士：研究生有限元仿真应用中存在的问题剖析

2、如果你是入门工程师：用AI提效，但别丢了基本功

上一篇说过，入门工程师是AI驱动仿真的最大受益者——3-5倍的效率提升，很实在。但这里有个陷阱：如果你太依赖AI，自己的基本功就废了。什么意思？就是说，AI可以帮你干活，但你得知道它干得对不对。如果你自己都不会画网格、不会设边界条件、不会判断结果，那AI算错了你也发现不了——到时候背锅的还是你。

所以入门工程师的正确姿势是：用AI帮你做重复劳动，省下来的时间，用来补基本功、练判断力、积累工程经验。

以前你可能80%的时间在做操作、20%的时间在思考。有了AI之后，你可以把操作的时间压缩到20%，把80%的时间用来思考和学习。这样你的成长速度，会比同龄人快得多。请记住：AI是你的"放大器"，不是你的"拐杖"。AI驱动Abaqus让上百个不同衬套、骨骼模型全天候自动完成批量仿真

3、如果你是资深工程师：别排斥AI，把它用好就是你的新优势

很多资深工程师对AI的态度是"我吃的盐比你吃的米还多，AI能懂什么"。这种心态可以理解，但很危险。

因为AI不是来跟你比"谁更懂工程"的，它是来帮你"省时间"的。如果你拒绝用AI，那你的时间还是被大量杂事占满，真正需要你经验和判断的事情反而没时间做。而你的同行，如果把AI用起来了，他就能腾出更多时间来做高价值的事——久而久之，差距就拉开了。那资深工程师该怎么用AI？

很简单：把AI当你的"高级助理"用。大家可以关注仿真秀官网优质内容创作者（讲师）——爱吃蛋炒饭，他就是一位资深的飞行器研发工程师。从那天起！我用AI驱动飞行器CFD仿真与Simulink动力学建模停不下来

基础的建模、网格、批量计算，交给AI去做；你把时间省下来，做这些事：

定方向：这个项目该怎么算、用什么方法、关注哪些指标
做判断：AI算出来的结果对不对、能不能用、风险在哪
带团队：把你的经验传递给年轻人，帮他们成长
想长远：技术路线怎么规划、团队能力怎么建设、未来方向在哪

这些事情，才是资深工程师真正的价值所在。AI帮你把杂事干掉，你才能把精力放到这些更重要的事情上。

四、未来的仿真工程师，需要具备什么能力

说了这么多，你可能会问：那未来的仿真工程师，到底需要具备哪些能力？我总结了五条，按重要性排序：

第一条：物理理解能力——基本功永远是底

不管AI多厉害，仿真的底层还是物理。你得懂力学、懂流体、懂热传导、懂材料……这些是根。根扎得深，你才能判断AI的结果对不对、问题出在哪、怎么改进。AI可以帮你算，但它不能替你"懂"。物理理解能力，永远是仿真工程师的立身之本。

第二条：结果判断力——AI算的对不对，你得能看出来

以后大部分仿真计算可能都是AI做的，但AI也会出错。数据有偏差、场景不匹配、参数没设对……任何一个环节出问题，结果都可能跑偏。这时候就需要人的判断力。你得能从云图的分布规律、从数值的量级、从物理现象的合理性，快速判断结果靠不靠谱。这种判断力，来自经验积累，也来自对物理本质的理解。

第三条：问题定义能力——知道该算什么，比会算更重要

AI最擅长的是"你告诉我算什么，我帮你算"。但"该算什么""为什么要算这个""算出来的结果用来做什么决策"——这些问题，AI回答不了，得靠人。以后的仿真工程师，核心竞争力不是"算得快"，而是"选得准"——能从复杂的工程问题中，找到最关键的那个切入点，用最合适的仿真方法，给出最有价值的结论。

第四条：AI协作能力——知道怎么让AI帮你干活

这个不用多说。以后不会用AI的仿真工程师，就像现在不会用有限元软件的工程师一样——不是不能干活，但效率差一大截。AI协作能力，包括知道什么问题可以交给AI、怎么跟AI描述需求、怎么检查AI的结果、怎么跟AI配合完成复杂任务。这些能力，以后会成为仿真工程师的"标配"。

第五条：跨领域整合能力——单一学科易被替代，跨领域才是护城河

AI在单一学科、单一物理场的问题上，进步会非常快。但真实的工程问题，往往是多学科、多物理场耦合的——结构、热、流体、电磁、控制……搅在一起。

这种复杂问题，AI短期内搞不定，因为它需要跨领域的知识整合和系统级的判断。而这，恰恰是人的优势。所以，如果你能在精通一个领域的基础上，再拓展一两个相关领域的能力，你的竞争力会强很多。

五、写在最后

回到最开始的那个问题：AI来了，仿真工程师会失业吗？我的答案是：不会。但有些仿真工程师会被淘汰——那些只会操作软件、不会思考问题、不愿意学习新东西的人。

这跟AI无关。任何时代，拒绝变化的人都会被淘汰。AI只是让这个变化来得更快、更猛而已。其实反过来想，AI对仿真工程师来说，是个好消息——

它把你从繁琐的操作中解放出来，让你有更多时间去做真正有技术含量的事；它降低了仿真的门槛，让更多企业能用得起仿真，行业的蛋糕会越做越大；它改变了仿真的价值定位，让仿真工程师从"算一算的人"变成"帮决策的人"。

工具在变，但有一件事没变：真正厉害的工程师，从来不是因为他会用某个工具，而是因为他能解决问题。AI只是一个新工具。用好了，它能帮你飞得更高；用不好，它就跟你没关系。选择权，在你自己手里。

「2026AI驱动有限元仿真主题月」正在进行中

如果你也想搞清楚"AI到底能怎么帮我做仿真"，欢迎关注仿真秀官网「AI驱动仿真主题月」。整个9-10月，我们准备了这些内容，全部免费直播，且支持反复看看。

🎯 12场主题直播

从LLM、Agent到Skill：构建可验证的LS-DYNA建模闭环
Codex驱动Ansys有限元仿真方法及应用
Codex驱动Abaqus有限元仿真自动化方法与工作流构建
CFD智能体：codex驱动starccm智能仿真
AI Agent 驱动HyperWorks有限元仿真方法及应
从手动建模到 Agent 驱动：RomBuilder 构建 AI 数字孪生模型全流
AI Agent驱动Ansys Maxwell电磁仿真流程及案例
使用Codex驱动CST仿真方法及应用
使用AI Agent构建无人机FLuent仿真的智能工具包
AI驱动Flotherm热仿真自动化方法及应用
AI4EDA 电路-电磁-系统信号完整性仿真——HSPICE · AEDT · ADS 自动化仿真实战
无限Token+AGI全自动-让Codex自己跑通COMSOL电磁仿真

教你如何在电脑部署AI操控fluent完成仿真

更多AI+仿真系列课程持续更新中，请在仿真秀官网搜索。

(完)

声明：本文首发仿真秀App，部分图片和内容转自网络，如有不当请联系我们，欢迎分享，禁止私自转载，转载请联系我们，并注明出处。欢迎投稿，投稿与技术交流请联系杨老师18610516616（微同）

喜欢作者，请点赞和在看

来源：仿真秀App

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：2026-11-11

最近编辑：20分钟前

仿真圈

技术圈粉知识付费学习强国

获赞 12111粉丝 23611文章 4735课程 278

作者推荐

2026DUSE深地云讲堂-深地储能专家报告会合集(回放)

免费

还没有评论