【中国通信院】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和全国智能计算标准化工作组近日联合发布了《科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025年）》。该报告深入探讨了人工智能技术在工业仿真领域的应用现状、关键技术、应用实践以及面临的挑战，并对其未来发展趋势进行了展望，为人工智能与工业仿真深度融合提供了全面的研究与实践参考。报告指出，AI技术的突破性发展，尤其是大模型、物理信息机器学习等方向的演进，正为工业仿真注入全新动能，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策中枢”跃迁，其中包含了丰富的技术路径解析和实践案例分析，对行业专家和研究人员而言，这份报告无疑是一份宝贵的资源。

随着智能化转型的深入，工业仿真技术正面临一场革命。传统仿真技术在计算效率、多物理场耦合复杂性、全流程协同等方面遭遇瓶颈，难以满足科学研究对实时性和精准性的高要求。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等方向的进步，为工业仿真注入了全新动能。

工业仿真，作为产品创新迭代、降本增效的核心，承载着重要使命。人工智能技术的融合，不仅提升了仿真效率，更在多目标优化、虚实交互决策等场景开辟了新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策中枢”跃迁。这一转变，意味着仿真技术将更深入地参与到产品设计、制造、运维等全生命周期管理中，构建起“设计-验证-优化”的闭环体系。

在CAD和CAE两大核心领域，人工智能的应用价值已经初显。AI赋能的CAD主要用于自动化设计与设计优化，通过AI技术，设计师可以减少工作负担，实现产品的快速设计。同时，AI还能基于数据帮助设计师优化CAD模型，提高模型的质量和效率。例如，在航空航天领域，生成式设计可以在飞行器机翼设计中结合空气动力学、材料特性等因素，生成轻量化结构，提升飞行效率的同时减轻结构重量。

CAE领域中，人工智能赋能的核心是对物理场合设计空间的建模。AI技术通过分析大量CAE历史数据，可以快速识别关键特征和实时仿真，在前处理、求解与优化、后处理阶段实现一站式设计探索。例如，ANSYS SimAI等平台借助AI技术，可将特定场景的仿真预测时间缩短至秒级或分钟级，为实时监控与安全预警提供了现实基础。

然而，AI赋能工业仿真的发展也面临挑战。首先是数据壁垒问题，高质量工业仿真数据获取成本高、耗时长，且可能涉及商业机密或安全风险。其次是物理一致性问题，AI技术的“黑盒”特性和泛化能力成为限制其广泛落地的重要因素。最后是模型精度问题，AI技术的计算精度与可信度如何达到传统数值仿真程度成为破局关键。

为了克服这些挑战，建议推动数据共享平台建设，构建数据保护机制；发展物理一致性增强研究，提升AI可信度；夯实“AI+工业仿真”技术能力，推动行业应用落地。通过这些措施，可以进一步发挥AI在工业仿真中的作用，推动工业系统的智能化升级。

展望未来，人工智能与工业仿真的深度融合将驱动技术范式升级。大模型、物理信息机器学习、神经算子等技术的发展，将使AI仿真模型在保障物理一致性的前提下，实现计算效率的数量级提升。自动化CAD工具、自动化CAE工具、低代码工具将大幅降低使用门槛，推动AI仿真能力加速下沉至广大制造业企业，释放规模化应用潜力。

AI将推动仿真从“后期验证工具”跃升为贯穿产品全生命周期的“智能决策引擎”，实现研发周期全面压缩，催生“仿真即服务”新业态，重塑工业研发范式与服务模式。随着AI技术的不断发展，我们将迎来一个更加智能化、高效率的工业仿真新时代。

这篇文章的灵感来源于《科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025年）》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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