在工程和工业设计领域，仿真技术正逐渐成为创新的核心工具。本文探讨了仿真技术如何通过结合人工智能（AI）和工业元宇宙的概念，推动设计和制造过程的革新。
2024 年，仿真工具被广泛接受为工业创新的基础工具，并被广泛部署以解决人类当前面临的重大挑战。随着计算软件和硬件能力的加速增长，仿真在新产品的设计和开发中变得无处不在。
一、仿真既要拓宽应用，也要提高准确度
20 世纪 70 年代末，第一台个人电脑需要一周时间才能完成的计算，如今在消费级笔记本电脑上只需几毫秒即可完成。软件开发也大大加快了模拟的速度。
然而，目前的模拟技术已经成熟，并达到了可扩展性的上限。我们已经从计算限制的范式转变为人类专业知识正在成为稀缺商品的范式（其中获取适当的计算资源是一个主要障碍，而人工工作可以忽略不计）。能够操作复杂模拟软件的专家的可及性是瓶颈。
拓宽仿真的应用范围：让任何人都能使用仿真技术，并让仿真在产品生命周期的各个阶段都能得到应用对于超越当今的增长限制至关重要。
技术创新必不可少：未来的创新需要超越仅仅提高准确性和速度，由此才能不断降低复杂性，这是仿真行业面临的一个主要障碍。
就像诚智鹏科技的主张观点：仿真分析类工业软件（例如：CAE、CAT、数字孪生等）的终极目标是通过虚拟世界对各类数据仿真、验证和预测来反馈物理世界，指导最优决策以提高效率和产品迭代。首要指标是“真实、准确”，其次“高效、直观”。
因此，对于国产仿真类工业软件而言，其验证方式既要与商业软件对比、更要与实验实测数据对比。
二、仿真在新技术下不断降低复杂性
人工智能、机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 自动化为实现模拟的大众化提供了新的、令人兴奋的机会。它们可以让每个需要执行模拟的人都能从中受益，这一转变有望显著改变整个行业，扩大模拟技术的影响将释放新的市常
例如，marketandmarkets.com 预测数字孪生市场的规模将以超过 60% 的复合年增长率增长，到 2028 年将达到 1000 亿美元以上。同样，工业元宇宙预计将保持相同的规模并以相同的速度增长。
工业元宇宙和生成式人工智能可以使模拟变得民主化，让更广泛的受众能够使用它。为了实现这一点，未来的设计环境需要提供像视频游戏一样引人入胜和互动的体验，同时保持其工业品质。用户体验和云计算访问等当前障碍正在得到积极解决，这将使我们能够重新思考当前的民主化方法。
通过与现实世界保持持续同步，数字孪生旨在将现实与数字相结合，以期改善产品、服务等。这只是一个开始，工业元宇宙还可以充当人类与人工智能协同合作创造工业创新的地方，以解决现实世界的问题并创造更多机会。
理想的未来场景是设计和工程数据在后台不断被分析。这些分析可以让设计师和工程师不断了解情况并优化系统，工作流程不仅无缝，而且高度自动化进一步统一虚拟世界和物理世界。因此，设计师只会部分意识到后台的预测技术。
在未来几年，模拟将与更广泛的用户配置文件相关，适用于更多的用例，并存在于产品和工业流程的整个生命周期中。
1. 模拟正在向左移动：模拟将越来越多地应用于产品设计的早期阶段，从而提高决策能力和成本效益。 随着计算速度的提高，模拟将成为早期设计构思中的关键工具，使设计师和销售专业人员等非专家用户能够进行初步评估并提高投资回报率。
2. 模拟也在向右移动：随着工业物联网的兴起，模拟将扩展到制造和运营阶段。 模拟复杂生产流程和定制产品的能力将成为运营效率不可或缺的一部分。自主模拟将成为资产管理的核心，数字孪生将使用虚拟传感器来增强有限的物理数据。
3. 模拟正在走向衰落：模拟将彻底走向民主化，其优势将不再局限于专业工程师，而是惠及更广泛的受众。 用户友好的界面将迎合中小企业、业余爱好者和普通民众的需求，从而刺激创新和市场扩张。这种转变将使模拟工具变得更加容易获得，从而大幅增加用户群。
4. 模拟正在升级：模拟的未来是自主的，并且在工业元宇宙和生成式人工智能框架中无处不在。 基于云的模拟微服务将促进从依赖人类的模拟向自我进化的模拟的转变，最大限度地减少对人类输入的需求，最大限度地提高效率和适应性。
5. 模拟越来越深入：模拟工具将深入到更高的分辨率，从而能够对从行星到亚分子水平的各种系统进行建模。这种深度模拟能力将释放先进材料设计和其他领域的新潜力，突破效率和设计精度的极限。
6. 模拟将更加完整：系统之系统的日益复杂化将推动向更敏捷和协作的工程方法转变。 基于模型的系统工程 (MBSE) 和系统建模语言 (SysML) 标准将变得更加普遍，因为从详细的 3D 模型中得出的降阶模型 (ROM) 对于快速原型设计和系统分析至关重要。这将简化从概念到完成的整个开发过程。
四、人人都会使用模拟
简而言之，在不久的将来，工程模拟将用于辅助产品或流程的设计、工程、制造和操作。任何有需要的人都可以轻松预测所有相关行为，解决方案将在规定的时间范围内（从实时到隔夜）以指定的精度水平实现，或以尽可能快的速度达到规定的精度（从足够好到可认证）。
最终，工具将通过数字孪生和工业元宇宙嵌入 AI、ML 和 LLM。因此，每个人都会有意或无意地使用模拟。
在全球工程专家团队的支持下，未来的产品或流程实际性能的洞察，使用户能够在整个生命周期内加速创新，更快地打造更美好的未来。
专栏作家
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