基于物理原理的工业人工智能：达索 SIMULIA R2027x

ChampionXperience 团队

2026年11月5日阅读时间：5分钟

你是否曾遇到过这样的情况：某个生成式人工智能工具对某个工程问题给出了流畅自信的答案，但几秒钟后却发现它提出的支架几何形状在承受一半额定载荷时就会弯曲变形？如果是这样，你并不孤单。通用的基于文本的 intel擅长生成流畅的文字和令人信服的代码，但它缺乏对剪切应力、流体湍流或电磁场的理解。.

这种根本性的差距——即表面合理性与原始物理现实之间的鸿沟——正是工程产品风险的根源所在。达索系统公司正通过其在3DEXPERIENCE平台上推出的SIMULIA R2027x 来直接应对这一挑战。该平台引入了基于物理原理的工业人工智能，将机器学习模型直接集成到经过验证的仿真求解器中，而非仅仅依赖纯粹的语言模型。

如果您想了解人工智能如何从通用聊天助手转变为机械设计师和仿真专家的物理感知副驾驶，让我们深入了解一下细节。.

什么是基于物理学的工业人工智能？

工程团队在评估人工智能工具时，速度通常是首要考虑因素。然而，正如 SIMULIA 首席执行官Michelle Ash和研发副总裁Christian Whiting所指出的，缺乏经过验证的物理精确性的速度最终会造成隐患。在工作流程中配备人工智能助手正迅速成为基本要求；真正的竞争优势将属于那些使用能够从根本上尊重物理定律的人工智能的团队。.

基于物理学的工业人工智能依赖于直接构建在SIMULIA成熟求解器引擎之上的工业世界模型。这些模型并非预测文本流中的下一个词元，而是基于经过验证的多物理场仿真数据集进行训练，这些数据集涵盖有限元分析（FEA）、计算流体动力学（CFD）和多体动力学。

达索系统强调了该工业人工智能框架的三大核心支柱：

基于科学的物理学：建立在数十年来经过验证的有限元算法和流体动力学求解器之上，确保输出满足能量、动量和质量守恒定律。.
行业意识背景：在真实的工程工作流程中接受培训，了解网格密度、边界条件和材料非线性等专业参数。.
企业安全：部署在自主的 3DEXPERIENCE 云上，保护专有的 CAD 模型、知识产权和仿真历史记录。.

认识一下 LEO：面向工程师的智能虚拟助手

SIMULIA R2027x 发布会的一大亮点是LEO ，它是一款可在3DEXPERIENCE环境中原生运行的智能 AI 虚拟伴侣[1] 。与仅能回答静态支持查询的基本聊天机器人不同，LEO 是一款能够执行复杂操作任务的主动型智能体。

工程师可以通过自然语言提示，指示 LEO 设置仿真研究、定义边界条件、触发求解器运行以及过滤后处理应力等值线。LEO 使用底层 SIMULIA 求解器引擎执行这些命令，从而确保每个分析结果都经过科学验证。

LEO如何改变日常工程工作流程

对于仿真分析人员来说，常规的预处理工作（例如几何清理、网格生成和接触定义）通常会占用项目的大部分时间。LEO 可以自动执行这些重复性工作，使专家们有更多时间专注于复杂的权衡研究和结构优化 [1]。

对于使用CATIA机械设计工程师而言， LEO让仿真变得更加便捷。设计人员可以提出诸如“该支架在 5 kN 垂直载荷下的安全系数是多少？”之类的简单问题，并在不离开建模工作区的情况下，获得循序渐进的仿真设置指导。

近实时预测：物理行为的虚拟孪生

历史上，完整的高保真三维多物理场仿真需要数小时甚至数天的高性能计算 (HP) 时间。这种时间滞后迫使设计团队在流程后期才进行仿真检查，使分析变成了验证步骤，而不是早期设计驱动因素。.

SIMULIA R2027x 中的物理行为虚拟孪生彻底改变了这种动态。通过在经过验证的SIMULIA求解器数据上训练深度神经网络，该平台可在早期几何概念化阶段提供近乎实时的 3D 预测[1] 。

在CATIA中调整表面特征时，设计师可以即时观察到散热、应力集中或气流模式等方面的反馈。一旦设计方案范围缩小到最佳候选方案，工程师就会运行最终的高保真SIMULIA求解器，以在制作物理原型之前确认结构完整性。

统一的CAD和SIM：MODSIM的优势

这些人工智能功能的核心是 MODSIM （统一建模与仿真）。传统的产品开发将 CAD 设计和 CAE 分析割裂成互不相连的模块，需要进行文件转换（例如导出为 STEP 或 IGES 格式）、手动重新划分网格，并且版本历史记录混乱。

MODSIM将 CAD 几何数据和 CAE 仿真数据统一到3DEXPERIENCE平台上的单一底层数据结构中。由于CATIA和SIMULIA共享完全相同的对象模型，几何修改会立即更新相关的网格、载荷工况和结果。这种无缝连接提供了LEO和物理 AI 代理在整个生命周期中运行所需的干净数据集。

传统LLM与基于物理学的AI

为了突出为什么真实解算器对于工程软件至关重要，让我们来比较一下通用文本模型与基于物理的 AI 工具（如 SIMULIA R2027x）。

功能/特性	通用文本LLM	基于物理学的工业人工智能（SIMULIA）
核心培训资源	互联网文本、文章、公共网络代码	已验证的 3D FEA/CFD 求解器运行结果和材料物理定律
物理验证	无（易受生理幻觉影响）	严格按照动量/能量守恒定律进行验证
CAD/CAE执行	文本生成与简易脚本编写	智能体操作（LEO 可自动完成网格构建、设置和后处理）
CAD/CAE集成	第三方聊天插件	在CATIA和SIMULIA中集成 NativeMODSIM
企业安全	风险程度不一（存在公共数据泄露风险）	基于3DEXPERIENCE Cloud 的主权企业环境

即将举行的主题演讲及后续步骤

达索系统将在即将举行的两场产品发布会上现场演示这些创新技术。 [1]:

CATIA R2027x 发布主题演讲：2026 年 11 月 19 日，星期四 — 重点关注生成式 CAD 体验、互联虚拟孪生和 AI 指挥 intel。.
SIMULIA R2027x 发布主题演讲：2026 年 11 月 20 日，星期五 — 届时将现场演示 LEO（物理行为的虚拟孪生体）和求解器性能基准测试。.

您的团队目前是如何在设计和仿真工作流程中探索人工智能的？您是否期待将常规的网格设置工作交给像 LEO？请在下方评论区分享您的想法，或者订阅 Champion Xperience 博客，了解我们在主题演讲后即将推出的技术深度解析！

来源说明：原始公告和高管访谈均来自 3DS SIMULIA 博客。