从 Fluent 到 AI 流场的转变，是流体力学领域的一次重大革新。CNN、GANs、PINN 等 AI 技术的应用，为解决传统 CFD 方法面临的计算成本高、复杂流场解析难等问题提供了有效的解决方案。通过将传统 CFD 与 AI 前沿技术交叉融合，我们能够实现从数据生成、模型构建到结果优化的全流程创新，为航空航天、能源动力、船舶水利等众多领域的高效研发提供强大支持。然而，目前 AI 技术在流体

SVM通过处理高维特征空间中的非线性关系，适用于电池荷电状态（SOC）估计。结合多模态数据（电化学阻抗谱、红外热成像），构建深度自动编码器（DAE）或图神经网络（GNN），实现SOC-SOH-RUL的联合建模，提升BMS系统的实时性与准确性。在小样本或新电池类型场景下，迁移学习通过预训练模型（如基于大量锂离子电池数据的CNN）微调目标域参数，解决数据不足导致的SOH估计偏差问题。采用支持向量回归（

SVM通过处理高维特征空间中的非线性关系，适用于电池荷电状态（SOC）估计。结合多模态数据（电化学阻抗谱、红外热成像），构建深度自动编码器（DAE）或图神经网络（GNN），实现SOC-SOH-RUL的联合建模，提升BMS系统的实时性与准确性。在小样本或新电池类型场景下，迁移学习通过预训练模型（如基于大量锂离子电池数据的CNN）微调目标域参数，解决数据不足导致的SOH估计偏差问题。采用支持向量回归（

当ChatGPT掀起AI狂潮，全球算力需求呈指数级爆炸，但传统电子芯片的物理极限日益显现——晶体管尺寸逼近3纳米，量子隧穿效应与散热问题成为桎梏。光电混合系统：光计算层承担90%算力（如矩阵运算），电子层辅助非线性功能与路由，典型案例为国防科技大学与清华大学的4f光学系统，实现高分辨率图像卷积加速。在自动驾驶场景中，光学神经网络可实时处理8K视频流，延迟低于1毫秒，远超传统GPU的数十毫秒。例如，

案例实践：基于迁移学习PINN的增材制造3D温度场预测（论文复现，如何套壳实现你自己领域的PINN模型）2.1.深度学习基础（CNN、RNN、LSTM、Attention、Transformer等）1.3.金属增材成型质量监测一般技术路线（数据采集、特征提取、模型构建、闭环控制）4.1.深层结构设计（多输出PINN（温度+应力等多物理量）、轻量化网络等）1.2.多物理场监测方法（红外、可见光、相干

智能光学计算成像是一个将人工智能（AI）与光学成像技术相结合的前沿领域，它通过深度学习、光学神经网络、超表面光学（metaphotonics）、全息技术和量子光学等技术，推动光学成像技术的发展。综合实例讲解： 用一个纯相位镜头的灰度图像到高光谱图像（超光谱/解模糊/深度学习/点扩散函数设计/压缩成像）案例：具有高空间分辨率的宽带高光谱图像传感器（实践网络重构部分）实例讲解：纳米光学高质量超构透镜成

国际趋势方面，Nature等顶尖学术期刊持续聚焦“多尺度建模”、“AI+复合材料”等交叉研究前沿，ABAQUS 与 AI 技术融合驱动的复合材料建模与仿真创新研究正成为全球热点。国家需求层面，我国《国家自然科学基金“十四五”发展规划》中优先发展领域明确提出“面向航空航天、先进制造、新能源等领域对优异力学性能、特殊功能的新材料和新结构的迫切需求，重点研究新材料的本构理论、破坏理论、多尺度力学行为、新