有了仿真智能体，工程师只需描述仿真需求，比如”计算物体在空气运动的压力分布，速度50m/s“。之后，智能体即可完成所有流程性和经验性工作，工程师大部分情况下只需点击“同意”。但人工智能的出现，这一点有望改变，人们将最大程度从流程性、经验性的工作中解脱。之后不再需要翻菜单，也不再需要记参数，智能体能自动识别 CAD 模型特征，自动划分网格，自动赋予材料及求解配置。再比如，网格划分时的y+和边界层高度

数据质量直接决定模型是否可靠，但工业数据往往来自传感器、控制系统或人工记录，容易有缺失值、异常值、时间不同步和格式不统一等问题，需要清洗。它由许多相互连接的计算节点组成，训练时，神经网络会不断比较预测值与真实值之间的误差，并调整内部参数，逐渐学习数据背后的规律。例如在质量检测场景，你只需在DTEmpower搭建如下流程，基于平台内置的神经网络算法，就能得到懂零件质量的神经网络模型。例如在轴承故障诊

球员坐标、跑动速度、加速度、传球路线、触球次数、射门角度、队形变化以及球权转移，这些数据都被完整记录，一场比赛可以产生数百万条数据。让工厂的每一台设备都拥有自己的数字教练，像足球的数据团队一样，将人的经验与机器学习结合，做出更科学、更精准的决策。如今的职业足球早已变成一门数据科学，那些最顶级的球队、教练组和俱乐部，已把数据分析和机器学习融入训练、战术以及比赛决策的每个环节。随着传感器和人工智能的发

近日，2026年度中国仿真学会科学技术奖揭晓，由南京天洑软件有限公司牵头，联合哈电发电设备国家工程研究中心有限公司、哈尔滨电气科学技术有限公司、江苏理工学院共同完成的“基于AI降阶模型与多物理场耦合的发电核心装备智慧仿真平台”项目，荣获创新技术二等奖。成果已在国内多家能源装备骨干企业和电厂落地应用，有力支撑了高端装备的研发与运维升级。面向未来，天洑将持续打造以“物理AI+工业AI”为核心的工业世界

数据质量直接决定模型是否可靠，但工业数据往往来自传感器、控制系统或人工记录，容易有缺失值、异常值、时间不同步和格式不统一等问题，需要清洗。它由许多相互连接的计算节点组成，训练时，神经网络会不断比较预测值与真实值之间的误差，并调整内部参数，逐渐学习数据背后的规律。例如在质量检测场景，你只需在DTEmpower搭建如下流程，基于平台内置的神经网络算法，就能得到懂零件质量的神经网络模型。例如在轴承故障诊

数智竞技运动链接着诸多国际热门技术领域--信息技术、新型制造、新能源、新材料等，具备极高的专业性与技术培养性，追求在竞赛中多个维度提升机器人的底层技术，发展提升机器人的性能、智能化的决策、高速的传输、稳定的结构、灵活的响应以及高能量密度等核心要素，吸引了全球顶尖工程高校和科技企业的广泛参与。双方以工业AI仿真技术的国产化普及与应用的产业下沉为目标，深入研究AI在工业仿真中的应用，降低CAE工程师人

在决策层通过数字孪生与优化算法，实现了精准的预警诊断与运行优化；未来，天洑软件将继续深耕于工业智能核心技术领域，不断深化与完善工业AI底座的能力，致力于将更先进、更实用的智能解决方案应用于电力乃至更广阔的工业场景，打破数智化转型过程中的关键技术壁垒，为推动我国电力行业乃至整个工业领域的高质量、可持续发展贡献坚实力量。“智创奖”，即“电力数智化转型技术创新应用评选”，旨在表彰那些以电力数字化及电力人

这个回答的本质，是它知道在人类的语言习惯里，“杯子掉落”后面通常跟着“碎了”。在制造业转型的浪潮中，我们不仅需要 AI 帮我们写方案，更需要AI走出屏幕，拿起扳手，帮我们做饭洗衣服搬砖开车，以及建工厂。相比视频，仿真准确度更高。中国也会成为世界模型的练兵场，毕竟中国的制造业总产值占全球的30%以上，2024年工业机器人安装量也占到全球的54%。理论上来说，世界模型的训练素材来自哪些场景，它最终的应

软件针对工业设计仿真领域存在的诸多问题，如产品指标达到瓶颈、依赖专家经验、多学科多目标难以兼顾等，基于人工智能技术研发了先进的智能优化策略，使得软件使用门槛更低，优化效率更高，优化效果更好。本次升级通过引入多项质量属性改进措施，使AIPOD在保持功能先进性的同时，系统成熟度达到工业级应用标准，为用户提供更稳定、更安全、更易用的多学科优化平台。此次架构升级使AIPOD适配了企业级云应用，在保持原有功

将原始船体几何（红色）与采用 Ship Modelling Workflow 重建得到的参数化模型（绿色）的横剖线进行对比，可以看出该拟合过程具有较高精度，同时又为后续的船型探索和优化提供了参数控制能力。为了考察不同运行条件下的性能，研究还增加了若干场景：9.5 m 的较小吃水用于表示较轻载荷，18 kn 的慢速航行用于节能工况，以及 26 kn 的高速工况。该配置被作为评估水动力性能的基线船型。