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大家好!随着AI 时代的到来,很多人都说AI是来“抢 简单说,就是:AI不会让你失业,但会让你身边的“电子同事”越来越多。 现在不少车企的研发部门,已经有点“人机共存”那味儿了。比如有车企搞了个“数字工程师”团队,其实就是一堆AI智能体。 · 它能干啥? 你告诉AI:“给我设计个机盖加强板,要满足什么什么条件……” 几秒钟,方案出来了。以前工程师可能要花2-3小时反复迭代的方案,AI一会儿能生成几十上百个,偶尔还能冒出点人类没想到的“神来之笔”。 所以,AI的第一个作用,就是把工程师从海量、重复、但必要的“体力劳动”中解放出来。你现在可能不再是“网格纺织工”,而是变成负责给AI“出题”和“判卷”的老师了。 到了咱CAE的老本行,AI的玩法就更“科幻”了。它不再只是一个更快的计算器,而是一个能改变游戏规则的“外挂”。 1. 核心作用是把“不可能”变成“可能” 传统CAE面对多物理场耦合、跨尺度这些高度复杂的“玄学”问题,经常算到地老天荒。AI的独特优势,就是为这些复杂问题提供了全新的解决方案。 2. 未来形态是你的仿真模型会自己“长大” 这才是最颠覆的地方。未来的CAE系统,可能不再是需要你反复调教的“静态模型”,而是一个“自演进数字孪生体” 。 到那时,你面对的或许是一个能和你对话、能提出假设、甚至能自我修正的“仿真智能体”。 未来的研发核心,将是 “设计-仿真-优化-AI”的深度闭环。仿真的目的不仅是验证,更是为了生成海量数据去“喂养”和训练AI模型。基于这些数据训练的AI“代理模型”,其计算速度比高保真物理仿真快几个数量级,能让“实时优化”和“假设分析”成为可能。设计师在屏幕上拖拽参数,性能预测结果就能实时呈现。 AI 入场并不意味着工程师会失业。恰恰相反,工程师的价值将发生战略上移: 工程师从“操作员”转身为“架构师”和“裁判长”:工程师不再需要亲手拧每一个“数字螺丝”,而是定义问题的边界,制定优化的规则,并对AI生成的成百上千个方案进行最终的价值判断和决策。 工程师从“执行者”转身为“命题人”:工程师的核心能力,是提出那些最巧妙、最本质、最跨界的问题。比如:“如何设计一个同时满足轻量化和自适应变形的结构?” #AI #汽车CAE #汽车工程师
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