AI和CFD：是AI辅助仿真还是仿真辅助AI
在AI热潮和无尽的技术整合中，似乎还有一个技术组织仍然区别对待，那就是仿真。尽管AI和仿真一直处于技术增长和数字化的前沿，特别是在汽车工业中，像OEM和汽车供应商这样的组织还没有完全采用AI仿真。这绝不是技术兼容性的缺乏；这只是技术整合的初期阶段。
2023年，Gartner的研究人员将AI仿真定位在他们著名的AI炒作周期（Gartner Hype CycleTM）的“创新触发（innovation trigger）”阶段。这个阶段以技术突破、概念验证故事和媒体宣传为特征，然后达到所谓的“过度期望的顶峰（peak of inflated expectations）”。然而，AI仿真最近的发展速度显示出了巨大的潜力和商业可行性，特别是随着云原生仿真的出现，工程仿真领域发生了转变。
1.AI和仿真的融合
工程仿真一直是完善和验证设计的基本工具。在20世纪后半叶和21世纪初年，仿真软件积累了大量数据和计算，这对于测试和增强各种工程解决方案至关重要。这使得设计优化可以进行数百万次迭代，但它也有局限性。
由于硬件、计算和软件的限制，CAE仿真存在复杂的瓶颈，如缺乏可扩展性、准确性与速度的权衡、长时间的仿真周期和，更关键的是，长时间的仿真前置时间。随着云计算的出现，云原生仿真使组织不仅能够解决这些瓶颈，而且能够完全消除它们。
云原生仿真的可扩展性是固有的，工程师和设计师可以并行运行尽可能多的仿真，而不受硬件的限制。结果，准确性不需要妥协，仿真前置时间从几周缩短到几小时。此外，在线运行仿真还使组织能够克服团队之间的数据孤岛，通过简单地点击一个按钮共享项目，使他们能够实时协作仿真项目，从而促进了仿真在全公司范围内的部署。
今天，随着AI的出现，仿真领域继续进一步发展，改变了我们进行仿真的方法。AI和仿真的融合正在通过注入AI驱动的洞察力和能力，彻底改变仿真方法学。AI仿真的本质在于其加速和增强仿真过程的能力，使其对整个设计周期中的工程师和设计师更加高效、直观和易于访问，不仅仅是作为最后的设计验证步骤。
AI仿真的核心是两种关键方法：AI辅助仿真和仿真辅助AI。
2.AI辅助仿真
在这里，智能AI算法被部署来优化仿真参数和流程，简化设计迭代并加速解决方案的收敛。这种AI驱动的优化不仅加快了仿真过程，还提高了其准确性和有效性。
Gartner的分析师建议通过以下方式将AI应用于仿真：
使用深度学习加速仿真
使用生成式AI增强仿真
结果，仿真项目将从AI的能力中受益，增加执行复杂仿真的速度或使用生成式AI填补CAE和仿真模型中的空白。今天，只有云原生仿真基础设施才能充分利用AI的全部优势，因为所有仿真都立即准备好在云GPU上进行AI训练。随着新数据的添加，AI模型的重新训练变得简单。例如，在云原生平台上，AI模型与CFD仿真一起部署，AI结果用于近乎即时的评估，CFD用于验证。
3.仿真辅助AI
仿真辅助AI利用仿真输出来丰富AI模型。通过整合仿真的洞察力，AI模型可以被训练以更好地理解复杂系统并以更大的精度预测它们的行为。仿真和AI之间的这种共生关系使工程师和研究人员能够利用两个学科的优势，最终导致更健壮和有洞察力的工程解决方案。
通过仿真数据支持AI有助于优化业务决策，并克服真实世界数据稀缺的常见挑战，通过提供丰富的仿真环境用于合成数据生成和强化学习。AI成为汽车、供应链、电子制造和工业设备制造等领域合成数据使用的自然和补充性增加只是时间问题。
4.AI仿真的4个优势
AI仿真为工程设计提供了众多好处，特别是在过程效率、仿真结果的准确性和决策方面。以下是AI仿真提供的四个关键优势：
1）.加速创新：最重要的好处之一是AI增强仿真的运行速度。与传统方法不同，AI可以迅速分析过去仿真的大量数据，并几乎立即提供结果。通过识别和检查数据中的复杂模式，AI可以加速设计和优化过程。
2）.仿真民主化：AI辅助仿真还可以帮助民主化仿真技术的使用。以前只限于仿真专家，AI仿真可以建立在云原生仿真所提供的基础上，并帮助使仿真对非专家可访问。这种可访问性促进了更广泛的设计工程师参与设计分析的协作和创新，允许在设计周期的早期使用仿真。
3）.全面数据：AI仿真整合多个模型，提供对复杂系统的更全面理解。这些仿真提供全面的表示，使工程师能够更深入地了解他们正在设计的系统的行为。这种全面的方法增强了决策能力，并促进了更健壮和高效设计的形成。
4）.持续学习：这是AI的固有优势，其迭代性质促进了持续改进。工程师可以逐渐减少限制，改进和增强他们的设计，这导致更具创新性的解决方案和优化的结果，确保设计满足不断发展的要求和标准。
