CAICT中国信通院AllTComputing中国人工智能产业发展联盟伟智专题报告科研智能:人工智能赋能工业仿真研究报告(2025年)中国信息通信研究院人工智能研究所中国人工智能产业发展联盟全国智能计算标准化工作组2025年10月
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前言工业仿直承载产品创新迭代、降本增效的核心使命随着智能化转型的深入，传统仿直技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复杂性剧增、全流程协同不足等挑战,难以满足科学研究领域对实日性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展,尤其是大模型、物理信息机器学习、神经算子、生成式AI等方向的演进，正为工业仿直注入全新动能通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿直范式，AI不仅能够提升仿真效率,更能在多目标优化、虚实交互决策等场景开辟新路径,推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策本报告基于科研背景,全面梳理了AI赋能工业仿真的技术路径与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价值,然后聚焦于CAD、CAE两大核心领域,对比分析国内外技术路线与应用现状·本关键技术层面、解析数据驱动、物理驱动及融合驱动这三类AI仿真方法的本质区别与适适用场量:通过轨道交通、航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例,验证AI仿直的规模化应用潜力及应用前号:最后,分析AI仿直面临的核心挑战,并对其未来发展趋势进行展望本报告力求为人工智能赋能工业仿直领域的研究与账提供会考,但难免有不足之处,恳请各位专家和读者不吝指正。
目录一、人工智能赋能工业仿真发展背景（一）工业仿直智能化升级的必要性（二）人工智能赋能工业仿真应用价值初显二、人工智能赋能工业仿真发展应用现状(一)人工智能赋能工业仿真国内外现状(二）三、人工智能赋能工业仿真关键技术…177AI赋能CARg四、人工智能赋能工业仿真应用实践3(一)轨道交通.航空航.............(二)35(三）轻工业yC(四）汽车工业48(五)工程建筑.56五、人工智能赋能工业仿真应用挑战63六、建议与展望............65CAICT
图目录图1AI+CAD:文本到模型......................6图2图像到模型AI+CAD:图3AI+CAD:多模态输入到模型图4设计验证流程图5使用有限元和PINN方法预测的温度分布热力图对比1图6利用人工智能方法实现后处理过程中的特征识别13图7研轮·风驰总体思路…图8研轮·风驰大模型架构…图9斫轮·风驰大模型技术方案图10动静统一自动并行技术,图11斫轮·风驰大模型仿真应用37图12FundGeniPol算法框架组建与功能示例图13FuncGenFoil算法框架操作界面示例图14AIPOD智能优化平台…43图15风扇优化中的关键设计哥-图16风扇设计优化前后对比.44图1750图18参数:数值回归和参数十点云:点云重建二图19预测仿真对比.图20CAE仿真结果数据与代理模型预测结果53图21自动生成CAD图图2259图23内容智能编辑60表目录表1AIPOD风扇优化设计前后指标对比….45
科研智能，人工智能赋能工业仿直研究报告(2025年)一、人工智能赋能工业仿真发展背景人个智能赋能工业仿直是指将人不智能技术（如机器学习、深度态优化，实现对工业全流程的虚拟化建模、实时模拟与自主优化的一种新型技术范式。其核心在于利用人工智能的自主学习与预测能力。提升仿直的精度效率与知能化水平、推动工业系臻从传统模拟向白沽应决策演进人工智能赋能工业仿直不仅务善产品研发阶段，还延伸至制造、运维等全牛命周期管理，构建设计-验证优化"的团环体系。本文主要围绕人工智能赋能工业仿真在产品研发阶段的应用进行探讨。(一]工业仿直智能化升级的必要性T业仿直作为产品研发与优化核心环节的重要性日益凸显。随着作用,更肩负着借助智能化技术推动产品持续创新与迭代的重要使命然而、传统工业仿真技术面临计算瓷源依赖度高、流程复杂、专业门槛高等诺多瓶颈一县计算咨源与时间成本高昂。传统仿真模型的求解过程以...
