可以，事實上達索系統(tǒng)（Dassault Systèmes）在工業(yè)AI與仿真技術的融合上已形成完整的技術閉環(huán)，其核心思路與問題提出的“生成式設計+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，達索正在重新定義工業(yè)設計范式，具體實現(xiàn)路徑如下：

第一步：工業(yè)大模型的生成式設計能力
達索的工業(yè)AI解決方案依托海量工程數(shù)據(jù)，訓練出能理解材料力學、流體特性、熱傳導規(guī)律等物理機理的領域大模型。例如，在SIMULIA中，AI可通過學習歷史優(yōu)秀設計案例（如航空結構件、汽車零部件的參數(shù)化模型），自動生成符合力學約束的創(chuàng)新設計方案。這種生成式設計不僅覆蓋常規(guī)幾何形態(tài)，還能輸出拓撲優(yōu)化后的異形結構，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）。以汽車零部件設計為例，系統(tǒng)可自動對數(shù)百個候選方案進行結構強度、疲勞壽命、NVH性能、空氣動力學等維度的仿真驗證，并通過AI算法快速剔除明顯違背物理規(guī)律的設計。更關鍵的是，達索的仿真平臺支持閉環(huán)迭代——CAE結果會實時反饋至AI模型，觸發(fā)參數(shù)微調或設計邏輯修正，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)過多輪篩選的設計方案，會進入3DEXPERIENCE平臺的協(xié)同評審環(huán)節(jié)。工程師可借助平臺內置的數(shù)字看板對比不同方案的性能雷達圖、成本估算和可制造性分析（DFM）。例如，在消費電子領域，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計方案，而AI會同步標注仿真置信區(qū)間，提示需要人工復核的關鍵參數(shù)。

達索方案的獨特優(yōu)勢

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

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

3. 可制造性預驗證：
        達索獨有的DELMIA數(shù)字化制造解決方案，可在設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
達索系統(tǒng)與大眾集團近日宣布達成長期戰(zhàn)略合作伙伴關系，雙方將依托達索系統(tǒng)3DEXPERIENCE平臺，推動大眾集團汽車開發(fā)的數(shù)字化基礎設施建設進程。大眾集團將部署達索系統(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”、“智能、安全與互聯(lián)”、“高效多能平臺”以及“On-Target Vehicle Launch”。
大眾集團已采用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、設計師以及其他專業(yè)人士將充分利用虛擬孿生技術，進一步優(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，團隊能夠在實際生產(chǎn)啟動前精準把控車輛開發(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)展標準。
大眾集團攜手達索系統(tǒng)部署3DEXPERIENCE平臺助力車輛開發(fā)優(yōu)化

未來趨勢：AI重構研發(fā)流程
達索的實踐表明，工業(yè)AI的價值不僅在于替代重復勞動，更在于拓展創(chuàng)新邊界——工程師從“繪圖員”轉型為“設計策略制定者”，而AI負責將模糊需求轉化為可行方案，再通過仿真快速收斂。這種模式尤其適合新材料應用、極端工況產(chǎn)品等傳統(tǒng)試錯成本高昂的領域。
對于企業(yè)而言，引入這類方案需重點關注歷史數(shù)據(jù)治理（確保訓練集質量）與跨學科團隊培養(yǎng)（融合AI工程師與領域專家）。達索的生態(tài)已提供從工具鏈到方法論的支持，而技術民主化正在降低應用門檻——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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