AI赋能研发类工业软件的核心场景主要集中在设计优化、知识复用、实验自动化及风险预警等方面来提升研发效率与质量。

AI技术通过数据驱动、智能决策和自动化优化，正在深刻改变工业软件在产品研发设计、实验验证、工艺规划等多个场景应用，涵盖了计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）等多种CAX类型研发类工业软件。

设计优化

1.1 生成式设计优化

AI技术，尤其是生成式AI（如生成对抗网络GAN和强化学习），正在改变传统的设计流程。通过生成式设计，AI可以自动生成符合约束条件的多种设计方案，替代传统的试错流程。
解决方案：西门子的Teamcenter通过构建跨学科知识图谱，关联专利、实验数据与设计规范，提升了工程师的检索效率达40%。达索系统推出的AI驱动仿真工具，通过强化学习优化材料应力模拟，进一步提升了设计效率。
实例: 某汽车制造商通过AI生成设计，将零部件开发周期缩短了70%。

如下是公众号四维创新小兵在计算机辅助设计方面的实例：

1.2 智能建模与绘图

AI可根据设计师的操作习惯和历史数据，预测下一步操作，自动推荐合适的命令，减少设计师查找命令的时间，提高绘图效率，同时确保标注等操作的准确性和规范性。
解决方案：国产软件新迪天工CAD 2025集成了智能PMI标注、智能命令预测及智能钣金出图等能力，还能通过“天工小智”AI智能体辅助工程师高效完成建模操作。

1.3 参数优化设计

基于强化学习的工艺优化系统可实现参数的自动寻优。结合贝叶斯优化的参数推荐引擎，可帮助新材料企业缩短研发周期。AI可以处理复杂的参数关系，在满足多种设计约束条件下，找到最优的设计参数组合，提高产品性能。

**实例：**某精密制造企业的AI热处理系统，通过GAN模型生成最优淬火曲线，使产品合格率提升至99.8%; 在新能源电池领域，某企业采用强化学习优化电解液配方，使锂离子电池的循环寿命突破2000次，低温性能提升40%; 某航空复合材料部件制造商通过AI技术实现碳纤维铺层方案的智能优化，使产品强度提升15%，材料利用率从65%提高至88%。

工业仿真

2.1 辅助仿真参数设置

生成式AI能够通过学习历史仿真数据和专家经验，帮助设计师优化参数选择，减少手动设置的时间和复杂度。
解决方案：戴西软件的PreSy前后处理已经深入融入了AI，自动生成网格，减少手动操作时间，对仿真结果进行识别和各处建议。
实例：在有限元分析中，AI可以自动确定合适的网格划分方式、边界条件等，提高仿真的准确性和效率。

2.2 仿真结果分析

AI可以辅助分析仿真结果，快速识别关键性能指标和潜在缺陷。通过训练经验模型近似复杂仿真数据，可快速预测应力、变形等结果，显著降低计算成本。也可以自动导入数据、识别异常点并生成优化建议。
解决方案：达索系统通过3DEXPERIENCE平台，利用有限仿真数据训练模型，实现快速评估新输入数据的功能，CFA平台通过AI模型快速定位问题并输出可视化报告，帮助工程师快速解读仿真结果。

2.3 加速仿真迭代

参数化模型的优化或代理模型的构建，生成式AI可以辅助进行多轮仿真迭代，加速仿真过程。在一些初步设计验证和快速优化场景中，能有效提高仿真效率，加快设计迭代速度。
实例: 某航空发动机企业应用深度学习加速叶片气动设计仿真，将原本需要72小时的三维流场分析缩短至2小时，同时通过多目标优化算法，使叶片效率提升10%，噪音降低5分贝;在新能源领域，某风电设备制造商采用AI驱动的多物理场耦合仿真，同步优化叶片的结构强度、气动性能与材料疲劳特性，使机组发电效率提升6%，运维周期延长2年;半导体行业的晶圆制造过程中，AI仿真技术已实现对蚀刻工艺的原子级精度预测，某晶圆厂通过该技术将良率从82%提升至91%，年节约成本超2亿美元。

2.4 AI求解器

求解器软件作为人工智能和运筹优化技术的“集大成者”, AI算法通过历史数据和仿真数据，构建AI求解器。
**解决方案：**华为云天筹AI求解器通过通用形式描述问题，高效计算求解最优方案；戴西软件的AIcash求解器，行人保护的求解计算速度提升100多倍。

实验环节

3.1 AI驱动的实验自动化

AI还可以通过物理仿真代理在虚拟环境中模拟极端工况，预测材料性能。
解决方案: ANSYS的Discovery平台通过AI加速流体力学仿真，减少了实验成本50%以上;PTC的ThingWorx集成了时序预测模型，能够提前预警研发偏差风险，已被多家航空航天企业采用。

3.2 虚拟试验替代物理试验

通过机器学习驱动的模型构建，数据挖掘优化，构建覆盖零部件到系统级的数字孪生试验系统，可以精确地预测装备的极限性能，以低风险的虚拟试验替代高成本的物理试验。
解决方案瑞风协同的AI驱动的数字孪生试验系统DTS，实现了研发效率提升和装备可靠性智能保障，对于一些昂贵、危险或难以实际开展的实验，具有重要的应用价值。

3.3 实验报告生成

实验技术报告，由于其专业性 ,全面性, 格式的严格要求,传统手写的方式需要1-2个星期以上时间，AI能赋能客户在1个小时生成几十页的技术报告.
解决方案:上海戴西软件的深度研究模块，可以基于客户本地AI向量库，，赋能客户在1个小时生成几十页的技术报告，只需要人工半天内完成修改。

工艺规划

4.1 工艺流程优化

对于新产品或新工艺的快速开发、多变体产品的工艺开发以及复杂装配流程的规划等场景，生成式AI能够处理更复杂、非结构化的数据，如自然语言描述的工艺知识和图像化的工艺流程图等。它可以学习大量的工艺数据和专家经验，生成更灵活、更创新的工艺流程，确保设计方案具备可制造性，提高生产效率和产品质量。

4.2 工艺参数优化

机器学习算法和优化算法已在工艺参数优化方面广泛应用。在难以进行大量实验或仿真的场景以及多目标参数探索等场景下，生成式AI处理复杂、互相依赖的参数时具有更强的灵活性。
**实例:**在机械加工中，AI可以根据零件材料、加工设备等因素，优化切削参数，提高加工精度和效率，降低刀具磨损。

4.3 工艺文档自动生成

生成式AI可以生成更自然、更流畅的文本，并根据不同需求生成不同风格的工艺文档，如作业指导书和操作手册等，还能快速生成不同语言版本的文件，提高文档编写效率，确保工艺文档的准确性和规范性，方便工人理解和执行工艺要求.
**解决方案:**戴西软件已经可以通过AI进行需求任务拆解几百、上千的子任务，提升效率。

知识管理环节

5.1 知识图谱构建与应用

AI可以对企业内大量的研发知识进行整理、分类和关联，形成知识图谱，方便工程师快速查找和获取相关知识，促进知识复用，避免重复劳动，同时有助于新员工快速学习和掌握专业知识，提升整个研发团队的知识水平和创新能力，例如戴西软件已经构建了AI向量数据库模块，打造自然语言方式检索三维模型库等。
**解决方案:**西门子的Teamcenter通过构建跨学科知识图谱，关联专利、实验数据与设计规范，提升了工程师的检索效率达40%。

5.2 知识推理与创新

基于知识图谱，AI可以进行知识推理，挖掘潜在的知识关系和创新点。
实例: 通过分析已有专利和技术文献，发现新的技术组合和应用场景，为产品研发提供创新思路，帮助企业在技术研发上保持领先地位，开拓新的产品领域和市场空间。

协同设计环节

6.1 设计意图解析

在AI赋能的协同设计环境中，基于Transformer架构的AI大模型可自动解析设计意图，为工程师提供参数优化建议。全球研发团队通过云端平台共享3D模型与设计文档时，AI能确保不同背景的工程师对设计要求有一致的理解，减少沟通误差，提高协同设计效率，尤其适用于跨国企业和大型复杂项目的研发协同。

6.2 冲突检测与解决

AI可以实时监测协同设计过程中的模型冲突，如零部件之间的干涉等问题，并自动提供解决方案或提醒相关工程师进行调整。
实例:在汽车整车设计中，多个团队分别负责不同部件设计，AI能及时发现部件之间的装配冲突，避免设计返工，缩短研发周期。

质量管控环节

7.1 全链路质量风险预判

Transformer模型能够分析设备传感器数据，提前预警质量风险。AI可以收集生产过程中的各种数据，包括原材料数据、加工参数、设备状态等，通过机器学习算法建立质量预测模型，在产品生产过程中实时监测质量变化趋势，提前发现潜在的质量问题，采取措施进行干预，避免批量质量事故的发生，降低质量成本。

7.2 缺陷检测与分类

计算机视觉与深度学习结合的质量检测系统，可实现缺陷类型的自动分类，能够在生产线上对产品进行实时检测，达到毫秒级缺陷检测，且误判率低。实例:在电子制造企业中，可快速检测出电路板上的焊点缺陷、元件缺失等问题，并准确分类，便于后续的修复和质量追溯，提高产品质量和生产效率。

数据管理环节

8.1 数据清洗与预处理

工业研发过程中会产生大量的数据，包括实验数据、仿真数据、生产数据等，这些数据往往存在噪声、缺失值等问题。AI可以自动对数据进行清洗和预处理，去除噪声数据，填补缺失值，对数据进行标准化等操作，提高数据质量，为后续的数据分析和模型训练提供可靠的数据基础，确保基于数据的研发决策的准确性。

8.2数据挖掘与分析

AI能够运用机器学习、深度学习等算法，对海量研发数据进行挖掘分析，发现数据背后的规律和潜在关系。
实例: 通过分析多年的产品研发数据和市场反馈数据，找出影响产品性能和市场竞争力的关键因素，为新产品研发提供数据支持，帮助企业优化产品设计，满足市场需求。

随着AI技术和数字化技术的发展，人工智能正以前所未有的深度重构新产品开发流程中的每一个环节。AI技术不仅压缩了产品开发周期，更通过数据驱动的模式辅助企业决策，让产品创新过程实现从"经验驱动"、"既有知识驱动"到"数据驱动"的蜕变。
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原文链接：https://blog.csdn.net/2401_85375298/article/details/146326282
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