中国信通院&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年科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告》

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一、时代背景：当工业仿真遇上人工智能

在智能制造浪潮席卷全球的今天，工业仿真技术正站在变革的十字路口。传统仿真技术虽然承载着产品创新迭代、降本增效的核心使命，却日益暴露出三大致命瓶颈：计算资源与时间成本高昂——单次复杂仿真动辄数小时甚至数天；建模方法与流程存在局限——面对多物理场耦合、非线性动态系统时陷入"建模难—计算繁—精度不足"的恶性循环；全流程协同不足——各环节割裂导致研发周期漫长。

以汽车气动特性测试为例，传统风洞实验需要数月时间，而市场已要求按周甚至天为单位的快速反馈。这种供需矛盾倒逼仿真技术加速向智能化转型。人工智能技术的突破性发展，特别是大模型、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。

二、AI赋能工业仿真的核心价值

1. 设计范式的颠覆性创新

生成式人工智能正在重塑工业设计流程。达索系统的AURA工具引入自然语言交互功能，设计师只需描述需求即可生成三维CAD模型；MIT的SketchGraphs项目利用AI实现跨领域知识迁移，将建筑桁架拓扑应用于航空承力框架设计。这种"所想即所得"的设计模式，打破了传统经验设计的边界。

2. 仿真效率的数量级跃升

传统基于物理方程的CFD仿真和有限元分析往往需要数小时至数天，而AI代理模型、降阶模型（ROM）及物理信息神经网络（PINN）等技术正带来效率革命。ANSYS SimAI平台将特定场景仿真预测时间缩短至秒级或分钟级；南京天洑的AICFD利用PINN技术在保证流场预测误差低于5%的前提下，实现千倍级别加速；新能源电池热失控仿真场景中，AI模型加速比可达180倍，为实时监控与安全预警奠定基础。

3. 复杂场景的全新解题方案

对于多物理场耦合、跨尺度问题等高度非线性难题，AI展现出独特优势。索辰科技的CAE平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓扑结构建模，在电磁-结构耦合仿真中将预测误差控制在8%以内；SpaceX通过AI生成设计方案，成功覆盖90%以上的燃料舱异常工况，显著提升系统鲁棒性。

三、AI赋能CAD：从绘图工具到创意伙伴

生成式设计的三种输入模态

文本到模型：通过大语言模型解析文本生成参数化指令。如Text-to-CAD根据自然语言描述生成B-Rep曲面，生成的STEP文件可导入任何现有CAD软件编辑。用户输入"一个10叶片的平叶叶轮"或"36齿的斜齿轮"，系统即刻生成对应三维模型。

图像到模型：利用扩散模型实现从单视图图像高效生成高保真纹理网格。Wonder3D技术可从一张产品照片重建可编辑的工程模型，无论是机械零件还是复杂曲面，都能精准还原。

多模态融合：结合文本、图像、传感器数据等多源输入生成复杂设计方案。CAD-MLLM实现从点云、图像、草图和文本等多种模态条件生成参数化CAD模型，基于大型语言模型将多模态输入与CAD模型的矢量化表示特征空间对齐。

技术路径的多元化探索

数据驱动路径：利用海量CAD模型数据、设计案例通过AI学习设计模式。申龙电梯利用浩辰CAD土建自动生成系统，根据建筑CAD图纸自动生成最优电梯配置方案，实现企业整体提质增效。

知识驱动路径：通过知识图谱将设计知识转化为结构化数据，结合专家规则推理生成模型。中科院沈阳自动化所构建知识图谱自动抽取产品设计经验，利用自然语言技术分析用户设计需求，实现基于知识图谱和机器学习的三维CAD设计。

参数化与生成式混合：用户定义参数后，AI生成拓扑优化变体并根据需求指标调整输出。中国联通元景大模型实现3秒生成服装设计图，同时联动CAD系统输出可编辑版型参数，打样周期缩短70%。

四、AI赋能CAE：重构工程验证全流程

逆向设计与优化：从"试算"到"智算"

AI技术通过分析海量CAE历史数据，快速识别关键特征，在前处理、求解与优化、后处理阶段实现一站式设计探索。复旦大学提出强化学习逆设计框架应用于变工况下的变形翼型设计；南方科技大学基于合作型多智能体强化学习实现数字微流控芯片液滴路径规划。机器学习算法精准找出影响产品性能的关键参数，在汽车动力系统设计中，通过分析发动机转速、扭矩、燃油喷射量等参数与性能指标的关系，实现动力提升与油耗降低的双重优化。

设计验证的智能化再造

几何建模智能化：基于卷积神经网络的深度学习模型自动识别零件关键几何特征。FeatureNet利用3D卷积神经网络将CAD模型体素化后自动识别24类加工特征，单特征识别准确率达96.7%，分割准确率达94.21%，致力于解决计算机辅助设计与制造之间的特征识别瓶颈。

网格生成自动化：几何深度学习算法在点云、体素等显式形状表示数据基础上生成形状约束下网格；自然语言处理算法如MeshGPT、MeshAnything采用Transformer架构，实现给定形状条件下对应网格的智能化生成。

仿真求解加速化：Altair romAI利用动态降阶模型在轮式装载机场景中，将模拟时间从680秒减少到20秒，提速比达34倍。在多物理场耦合问题中，AI特别是强化学习与代理模型技术能够高效探索广阔设计空间，实现多目标参数寻优。

后处理智能化：单层卷积神经网络可识别复杂流体流动中的特征，实现高攻角翼型上三种亚音速抖振流（周期性、准周期性和混沌性）的自动识别；可解释性AI技术可视化模型预测时所关注的输入数据区域，帮助工程师验证AI判断是否符合物理直觉。

五、国内外发展格局对比

AI+CAD领域

国际巨头率先发力，Autodesk、PTC、Dassault Systèmes、Siemens等积极将AI深度嵌入CAD解决方案。Dassault Systèmes通过3DEXPERIENCE平台及AURA提供AI驱动的设计、结构分析与PLM一体化解决方案；Siemens在Solid Edge中引入AI辅助功能加速装配、识别特征和生成概念。

国内尚处起步阶段，主要聚焦利用大模型处理多模态输入生成参数化CAD模型。上海科技大学联合DeepSeek AI、香港大学、忆生科技研发的CAD-MLLM，致力于统一多模态条件下的CAD生成；清华大学开发的AIstructure智能设计系统，基于"数据-力学-知识"协同学习，实现建筑结构方案设计效率提升10倍。

AI+CAE领域

国际巨头加速布局全流程解决方案。Ansys 2025R1版本引入SimAI云平台，支持用户拓展训练数据并提升后处理效率，同时推出GPU加速求解器实现计算性能指数级提升；现代汽车集团采用西门子Simcenter平台，通过内置AI技术将过去需要一周的仿真优化周期缩短至15分钟。

国内力量精准突破，索辰科技、南京天洑、中望软件等聚焦开发自主知识产权的AI增强型CAE求解器。南京天洑的AICFD流体仿真软件具备智能问答、智能加速、智能预测功能，解决传统CFD软件"网格划分繁、求解设置难、仿真计算慢"的痛点；索辰开物平台实现全参数化CAD-CAE一体化设计，通过自动化工作流实现仿真、训练、优化的一体化运行。

六、关键技术深度解析

数据驱动的智能仿真方法

完全依赖观测数据训练模型，无需显式物理方程。流体仿真领域，代理模型主要依赖卷积神经网络（CNN）对欧拉网格数据的特征提取能力，以及图神经网络（GNN）处理非结构化网格的灵活性，将单次流场仿真时间从数小时缩短至几分钟。航空航天领域利用深度学习模拟RANS方程，单个算例计算时间缩短到1秒左右，仅为常规求解器的0.66%。

结构仿真领域，宝马集团将AI代理模型应用于车轮轮辋设计，几秒内给出新设计方案的强度与刚度预测，准确率超过99%。电磁仿真领域，神经网络学习输入参数与电磁响应的映射关系，在天线设计等需要大量参数扫描的场景，实现"参数输入，结果秒出"的即时仿真效果。

物理驱动的智能仿真方法

深度融合已知物理定律与方程构建模型框架，将守恒定律、控制方程作为核心约束嵌入模型架构。物理信息神经网络（PINN）在损失函数中添加PDE残差边界条件项，确保网络输出符合物理规律；深度能量方法（DEM）利用最小势能原理求解静态载荷条件下的变形问题，可视为有限元分析的替代方案；物理信息神经算子（PINO）融合神经算子框架与物理约束，提升长期预测稳定性与分辨率无关性。

在风电场尾流建模中，物理驱动方法使用稀疏空间点测量值准确捕获整体尾流场动力学；在Taylor-Couette测试用例中，有效捕获流结构且无需靠近墙壁的已知流动参数即可实现精确的近墙壁分辨率。

融合驱动的智能仿真方法

将传统求解器作为基础计算引擎，在关键环节嵌入轻量化AI模块，形成"物理计算-AI修正"的反馈机制。美国宇航局兰利研究中心利用高精度仿真数据训练神经网络，预测Spalart-Allmaras模型的修正项，在翼型绕流等应用中，对气流分离等复杂现象的预测精度已逼近计算量大几个数量级的LES方法，同时保持RANS的高效率。

达索系统在SIMULIA Abaqus软件中嵌入AI方法，在模拟橡胶密封圈或生物软组织等非线性材料时，实现整体仿真时间缩短一个数量级以上。

七、行业应用实践：从实验室到生产线

轨道交通：高速动车组空气动力学智能化仿真

中车青岛四方机车车辆股份有限公司联合国家高速列车青岛技术创新中心、百度，基于TB级高速动车组研发数据，开发"斫轮·风驰"大模型。该模型融合几何信息神经算子和傅里叶神经算子，利用几何信息神经算子将不规则复杂几何外形高保真映射到规则潜空间，利用傅里叶神经算子将流场特征变换至频域空间进行高维强非线性学习。

突破性成效：单工况列车气动性能仿真周期由超算平台上的天级缩短至单机显卡上的秒级；与风洞试验结果相比，整车气动阻力预测误差小于5%；人工建模时间由6小时缩短至1小时。以时速350公里高速动车组推算，8车编组阻力每降低1%，每年可节省11万度电，经济效益显著。

航空航天：民用客机超临界翼型函数生成

上海人工智能创新中心联合中国商飞上海飞机设计研究院，开发FuncGenFoil模型。首次利用神经算子（FNO）和流匹配技术将翼型建模为连续函数形式，通过线性常微分方程路径将翼型扰动为隐码，利用学习的速度算子反向求解重构翼型。

核心突破：在AFBench数据集上，设计误差降低74.4%，设计多样性提升23.2%；支持任意分辨率下高质量翼型生成，以4倍训练分辨率生成翼型时差异极小；编辑精度方面，点调整误差小于2.75×10^-7，编辑耗时仅10-50步微调。将开发周期由数月缩短至数天，CFD验证轮次减少50%。

轻工业：风扇叶轮智能优化设计

南京天洑软件为广东某风扇研制企业提供AIPOD智能优化平台解决方案。针对风扇叶片7个关键变量（弦长、扭转角、天花板距离等），结合仿真模拟与智能算法，在2天内自动生成61种优化方案。

惊人成效：风量提升20%（远超客户预期的5%），研发周期从120天压缩至2天（缩短98%），仿真计算成本从15万元降至3万元（降低80%）。更关键的是，AI分析发现"天花板距离"是影响风量的核心因素，突破了传统经验认知。该技术已复用至船舶减阻（阻力降低3%）、新能源汽车热管理等场景。

汽车工业：轮胎设计仿真自动化

中化信息技术有限公司针对轮胎胎冠设计，构建参数化模型与代理模型双模态预测体系。通过HyperMesh脚本自动化开发，将网格前处理时间从1小时压缩至1分钟，整体效率提升60%；基于径向基函数（RBF）的SVR回归模型，将3个设计参数与5项印痕性能指标建立映射关系，预测误差控制在2%以内。

效率革命：单次预测时间从4-6小时缩短至2秒以内，效率提升9000倍。创新性的"参数+点云-点云"预测架构，采用XGBOOST算法构建双输入模型，变形预测R²>0.9999，应力预测R²=0.998，使得多目标优化和容差性能预测成为可能。

工程建筑：ChatCAD生成式辅助工业设计

创新奇智科技集团推出ChatCAD，将工业大模型技术引入工业设计领域。基于自研AInno-75B工业大模型，实现自然语言驱动的工业设计生成，用户通过直观文本输入描述需求，系统自动生成参数化工业模型。

实际效能：绘制一张图的时间从平均8小时降至1小时，工作效率提升85%。在PID（管道与仪表流程图）应用场景中，可将PDF、图片等格式图纸快速转化为可编辑、可扩展的智能PID，支持A0-A4多尺寸图纸，解决传统PDF图纸不可编辑、信息割裂痛点。内置的行业规范和企业标准，可实时检验设计错误，保障改造过程安全。

八、挑战与破局之道

数据壁垒：高质量数据的获取困境

工业仿真数据生产困难且成本高昂。以均匀网格为例，每100个一维数据点对应3D空间中的1,000,000个数据点，4D空间中的100,000,000个数据点。流体仿真中的火焰模拟涉及湍流混沌性质、温度变化、燃料可用性、压力、化学反应等多物理现象叠加，数学计算成本极高。同时，仿真数据涉及商业机密难以获取。

破局建议：建立行业级工业仿真数据共享平台，由各行业协会推动"工业仿真数据共享中心"设立；制定工业仿真数据分级管理策略，明确核心敏感数据与可共享数据边界；在重点行业试点隐私计算技术，确保数据"可用不可见"。

物理一致性：AI的"黑盒"困境

深度学习缺乏可解释性，仿真工程师难以信任AI预测结果；纯数据驱动模型无法保证严格遵守基本物理定律，在复杂或边界条件下可能产生非物理结果；AI模型在训练工况范围外预测精度可能急剧下降，缺乏可靠泛化能力。

破局建议：推动物理信息AI研究，重点攻克PINN、符号回归等可解释性方法；建立AI仿真模型的可信认证体系，制定AI代理模型验证标准，明确误差容限、不确定性量化方法；在关键领域要求AI预测必须与传统仿真进行交叉验证。

模型精度：逼近传统仿真的极限

AI代理模型需要达到与传统高保真仿真相当的精度才能被接受，确定何时何地使用AI代理模型而不牺牲关键精度是重大挑战。传统数值仿真有成熟的不确定性量化框架，而评估AI模型预测结果的不确定性尚在研究阶段。

破局建议：夯实多保真度建模、自适应网格AI等方向的技术研究；建立行业试点示范，在汽车、能源、建筑等领域遴选标杆企业开展AI仿真替代传统CAE的试点与验证；形成AI辅助工业仿真产业应用指南，明确使用场景与限制条件。

九、未来展望：迈向"仿真即服务"的新纪元

人工智能与工业仿真的深度融合正驱动技术范式升级。未来，大模型、物理信息机器学习、神经算子等技术的发展，将构建趋近于物理特性的统一物理场，既能满足单物理环境仿真需求，又能满足多物理场融合仿真需求，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，覆盖绝大部分常规仿真场景。

技术突破方向：重点突破可解释AI（XAI）与不确定性量化（UQ），解决工程应用的信任瓶颈；建立工业仿真专用大模型训练规范与开源数据集，打破数据孤岛；充分拉通AI技术提供方、工业仿真技术提供方和仿真需求方，推动"AI+仿真"的产业应用深度。

产业变革愿景：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。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。

从"天级"到"秒级"的效率飞跃，从"经验驱动"到"数据驱动"的范式转变，从"专家专属"到"技术平权"的能力下沉——人工智能赋能工业仿真，正在开启一个无限可能的智能制造新时代。