【公司动态】 喜报|公司AI技术专家在人工智能国际会议荣获最佳奖,工业创新成果获国际认可!

在工业结构设计与性能分析的实际场景中，传统有限元仿真技术长期面临“计算成本高、周期长”的行业痛点，难以适应高效工业生产的需要；而当前市面上面向工程场景的深度学习方法，又存在非结构化网格表达困难、跨工况泛化能力不足等问题，导致落地应用门槛较高，无法满足工业级需求。

针对上述挑战，本研究聚焦人工智能技术在工业仿真领域的落地突破，创新性地提出一种基于MeT（Mechanics Transformer）的结构仿真基座模型构建方法，为工业力学仿真提供了新的技术路线。

该方法具备多项核心优势：通过将有限元节点、材料属性、边界条件及载荷信息进行统一Token化编码，有效解决了传统数据割裂的问题；同时，创新构建融合工程物理约束的结构化Transformer框架与多尺度层次化推理机制，依托“典型工况大规模预训练+特定领域小样本微调”模式，显著提升了模型在不同工业场景中的适配能力与预测精度。

多次项目落地验证，MeT基座模型的预测结果与真实仿真值平均相对误差低于5%，在确保仿真精度达到工业级标准的前提下，将仿真效率提升数十倍，大幅节约了时间与计算成本。该模型还表现出优秀的跨结构类型、跨复杂工况泛化能力，有力缓解了传统AI方法在制造业应用中“训练效果好、部署效果弱”的难题，为航空航天、高端装备制造等领域的工程力学仿真，提供了高效、通用且低成本的智能化支持，推动工业仿真向智能新阶段迈进。

展望未来，公司将继续以技术创新为驱动，聚焦工业核心痛点，持续推进关键瓶颈突破与成果转化，以更具创新性和实用性的技术解决方案，助力工业数字化与智能化转型，谱写“AI+工业”深度融合的新篇章。