科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告
工业仿真承载产品创新迭代、降本增效的核心使命。随着智能化转型的深入，传统仿真技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复杂性剧增、全流程协同不足等挑战，难以满足科学研究领域对实时性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展，尤其是大模型、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。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范式，AI？不仅能够提升仿真效率，更能在多目标优化、虚实交互决策等场景开辟新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策中枢”跃迁。
- 2025-10-27
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