可以，事實上達(dá)索系統(tǒng)（Dassault Systèmes）在工業(yè)AI與仿真技術(shù)的融合上已形成完整的技術(shù)閉環(huán)，其核心思路與問題提出的“生成式設(shè)計+CAE驗證”流程高度契合。通過旗下3DEXPERIENCE平臺與SIMULIA仿真解決方案的深度整合，達(dá)索正在重新定義工業(yè)設(shè)計范式，具體實現(xiàn)路徑如下：

第一步：工業(yè)大模型的生成式設(shè)計能力
達(dá)索的工業(yè)AI解決方案依托海量工程數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出能理解材料力學(xué)、流體特性、熱傳導(dǎo)規(guī)律等物理機理的領(lǐng)域大模型。例如，在SIMULIA中，AI可通過學(xué)習(xí)歷史優(yōu)秀設(shè)計案例（如航空結(jié)構(gòu)件、汽車零部件的參數(shù)化模型），自動生成符合力學(xué)約束的創(chuàng)新設(shè)計方案。這種生成式設(shè)計不僅覆蓋常規(guī)幾何形態(tài)，還能輸出拓?fù)鋬?yōu)化后的異形結(jié)構(gòu)，甚至突破傳統(tǒng)工程師的經(jīng)驗邊界。

第二步：CAE仿真的智能篩選與反饋
生成的方案會直接接入達(dá)索的多物理場仿真引擎（如Abaqus、CST電磁仿真工具）。以汽車零部件設(shè)計為例，系統(tǒng)可自動對數(shù)百個候選方案進(jìn)行結(jié)構(gòu)強度、疲勞壽命、NVH性能、空氣動力學(xué)等維度的仿真驗證，并通過AI算法快速剔除明顯違背物理規(guī)律的設(shè)計。更關(guān)鍵的是，達(dá)索的仿真平臺支持閉環(huán)迭代——CAE結(jié)果會實時反饋至AI模型，觸發(fā)參數(shù)微調(diào)或設(shè)計邏輯修正，形成“生成-驗證-優(yōu)化”的自動化閉環(huán)。

第三步：人機協(xié)同的最終決策
經(jīng)過多輪篩選的設(shè)計方案，會進(jìn)入3DEXPERIENCE平臺的協(xié)同評審環(huán)節(jié)。工程師可借助平臺內(nèi)置的數(shù)字看板對比不同方案的性能雷達(dá)圖、成本估算和可制造性分析（DFM）。例如，在消費電子領(lǐng)域，工程師可快速識別散熱最優(yōu)、重量最輕且注塑工藝可行的外殼設(shè)計方案，而AI會同步標(biāo)注仿真置信區(qū)間，提示需要人工復(fù)核的關(guān)鍵參數(shù)。

達(dá)索方案的獨特優(yōu)勢

1. 多學(xué)科耦合能力：
        SIMULIA提供結(jié)構(gòu)、流體、電磁、聲學(xué)等仿真模塊的無縫集成，避免傳統(tǒng)單學(xué)科仿真導(dǎo)致的“局部最優(yōu)陷阱”。例如，飛機機翼設(shè)計需同時滿足氣動外形、結(jié)構(gòu)強度與減重要求，達(dá)索方案可在一體化環(huán)境中實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化。

2. 工業(yè)級數(shù)據(jù)安全：
        所有AI訓(xùn)練與仿真均可在企業(yè)的私有化平臺內(nèi)完成，杜絕云端通用模型的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。這對航空航天、國防等敏感行業(yè)尤為重要。

3. 可制造性預(yù)驗證：
        達(dá)索獨有的DELMIA數(shù)字化制造解決方案，可在設(shè)計階段同步仿真加工工藝（如CNC切削路徑、注塑成型參數(shù)），確保AI生成方案不僅“物理可行”，更能“快速量產(chǎn)”。

行業(yè)落地案例
達(dá)索系統(tǒng)與大眾集團(tuán)近日宣布達(dá)成長期戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，雙方將依托達(dá)索系統(tǒng)3DEXPERIENCE平臺，推動大眾集團(tuán)汽車開發(fā)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)程。大眾集團(tuán)將部署達(dá)索系統(tǒng)基于3DEXPERIENCE平臺的四項行業(yè)解決方案體驗：“全球模塊化架構(gòu)”、“智能、安全與互聯(lián)”、“高效多能平臺”以及“On-Target Vehicle Launch”。
大眾集團(tuán)已采用3DEXPERIENCE云平臺作為其核心的工程及制造平臺。大眾、奧迪和保時捷幾大品牌的工程師、設(shè)計師以及其他專業(yè)人士將充分利用虛擬孿生技術(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化汽車開發(fā)流程。通過在協(xié)同的虛擬環(huán)境中仿真、測試與改進(jìn)，團(tuán)隊能夠在實際生產(chǎn)啟動前精準(zhǔn)把控車輛開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，并確保符合全球法規(guī)與可持續(xù)發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)。
大眾集團(tuán)攜手達(dá)索系統(tǒng)部署3DEXPERIENCE平臺助力車輛開發(fā)優(yōu)化

未來趨勢：AI重構(gòu)研發(fā)流程
達(dá)索的實踐表明，工業(yè)AI的價值不僅在于替代重復(fù)勞動，更在于拓展創(chuàng)新邊界——工程師從“繪圖員”轉(zhuǎn)型為“設(shè)計策略制定者”，而AI負(fù)責(zé)將模糊需求轉(zhuǎn)化為可行方案，再通過仿真快速收斂。這種模式尤其適合新材料應(yīng)用、極端工況產(chǎn)品等傳統(tǒng)試錯成本高昂的領(lǐng)域。
對于企業(yè)而言，引入這類方案需重點關(guān)注歷史數(shù)據(jù)治理（確保訓(xùn)練集質(zhì)量）與跨學(xué)科團(tuán)隊培養(yǎng)（融合AI工程師與領(lǐng)域?qū)＜遥?。達(dá)索的生態(tài)已提供從工具鏈到方法論的支持，而技術(shù)民主化正在降低應(yīng)用門檻——未來即使中小廠商，也能通過訂閱制獲得頂尖的AI+仿真能力。

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