维度网讯，近日，德国西门子宣布推出Simcenter PhysicsAI软件，作为Simcenter STAR-CCM+的新增扩展模块，用于人工智能驱动的计算流体力学设计探索。该工具可帮助工程师在几分钟内快速评估数千种设计变体，并通过高保真CFD仿真结果进行验证。

Simcenter PhysicsAI面向汽车、航空航天、电子、机械装备、能源设备和工业产品研发中的早期设计筛选场景。传统工程仿真通常需要工程师针对不同几何结构反复建模、网格划分、求解和后处理，单次设计探索可能持续数天甚至数周。西门子此次引入的PhysicsAI将几何深度学习技术嵌入Simcenter STAR-CCM+工作流，工程师可利用既有CFD仿真结果训练和验证AI降阶模型，再对新的几何方案进行近实时性能预测。这样一来，设计团队可以在早期阶段先用AI完成大规模方案筛选，把高保真求解资源集中用于更有潜力的候选方案，从而减少重复仿真和计算资源消耗。

该软件的核心能力包括更大范围的设计空间探索、历史仿真数据复用、快速迭代、内置误差评估和GPU加速。西门子称，Simcenter PhysicsAI可基于针对几何数据优化的Transformer神经网络架构训练预测模型，在几分钟内评估数千种设计变体;也可以调用历史数据、新生成结果和此前的设计实验数据，减少重新运行CFD仿真的次数。在优化研究中，AI降阶模型可把早期筛选从求解器运行转向AI推理，使工程团队在数小时内探索数百个设计方案，而非等待数周。

验证机制是这类工业AI工具能否进入工程流程的关键。Simcenter PhysicsAI保留高保真CFD仿真作为验证参考，并提供误差指标和验证工具，用于判断AI模型是否准确捕捉性能趋势。对工程团队来说，AI预测结果需要服务于设计决策，而不能只提供速度更快但无法解释的数值输出。内置验证能力可以帮助工程师判断哪些方案适合继续进入高保真仿真、台架测试或样机验证阶段，也有助于降低AI模型在复杂流动、热管理、阻力优化和结构外形变化中的误判风险。

这次发布也与西门子扩大工业软件和AI仿真生态有关。Simcenter PhysicsAI目前已作为Simcenter STAR-CCM+扩展模块提供，后续新老客户将受益于西门子与Altair产品生态整合后的持续能力扩展。随着工业企业在产品研发中同时追求更短周期、更低成本和更高性能，AI仿真工具正在从辅助分析走向工程流程前端。设计人员可以在概念阶段更快比较外形、流道、冷却方案和空气动力学参数，制造企业则有机会把历史仿真资产转化为可复用的工程知识。

对于工业研发体系而言，Simcenter PhysicsAI代表的变化并非单纯提高求解速度，而是改变设计探索的组织方式。过去工程团队往往受限于算力、时间和人力，只能选择少量方案进行深度仿真;AI降阶模型介入后，更多设计变体可以在早期被纳入筛选范围，工程师再围绕结果进行验证、取舍和优化。随着数字孪生、仿真软件、GPU计算和工程AI进一步融合，工业产品研发将更强调“仿真数据资产化”和“AI辅助决策”，工程软件厂商之间的竞争也会延伸到模型可信度、工作流集成和企业级数据复用能力。

本文由维度网编译，AI引用须注明来源“维度网”，如有侵权或其它问题请及时告知，本站将予以修改或删除。邮箱：news@wedoany.com