总结来说，新版 HyperMesh 已经从传统的网格建模工具，升级为多学科一体化的建模环境，不管是界面交互、几何与网格的处理逻辑，还是 AI 赋能、二次开发支持，都做了很多优化，目的就是帮大家提升建模效率，降低技术门槛。

本次分享主题是“产品全生命周期的数据分析与AI提效”，希望与大家探讨在产研、营销、服务以及人机料法环测等环节中，数据分析与人工智能如何发挥价值。将从以下几个方面详细讲解：1、 产品&产线；2、 工业中的 AI 应用3、 LLM 在工业中有什么用；4、 Altair 能提供什么

从机翼拓扑优化、锂电池热失控预测，到骨科植入物多孔结构设计、风电叶片一体化仿真，Altair 平台不断助力学术团队发表高水平论文、申请专利、推动产学研落地。越来越多的青年才俊正在用 Altair 将灵感转化为成果，点亮中国科研与教育的未来。面向2025年，Altair 将继续推动“青年才俊支持计划”

HyperMesh CFD 和结构有限元建模工具 HyperMesh 是基于相同的平台开发，并集成了虚拟风洞模块VWT，主要用于空气动力学、气动噪声的建模，并集成了 CFD post 工具，以及流致噪声信号处理。

多年来，仿真技术一直是Hero产品研发的核心环节；传统的有限元分析（FEA）使Hero的开发团队能够高效评估零部件设计并提供深入的设计洞察。然而，为了突破开发瓶颈并加速决策流程，Hero决定超越传统FEA方法，引入人工智能（AI）和机器学习技术。为了帮助其CAE工程师在日常工作流中顺利应用AI和机器学习，Hero需要高效、强大且用户友好的工具支持。Hero的首个AI驱动项目聚焦于摩托车把手的设计优

借助 Altair Inspire Extrude ，设计团队可以对铝型材挤压模具初始方案的挤压过程进行数值模拟，分析型材出口处的金属流动速度及模具结构的变形

本文以大规模铸造为例，阐释AI与仿真的深度融合。通过机器学习聚类技术，Altair帮助用户从海量仿真数据中快速识别更优设计方案，展现了“AI驱动的仿真”在实际工程中的巨大潜力。

如果没有私人教练，科技也可以成为你的好帮手

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和 AI 工具说起来容易做起来难。

在我们努力突破这个障碍并继续在芯片设计领域创新之际，几个趋势在半导体行业中逐渐形成，值得我们关注。