商业世界

据人民网北京5月27日报道（记者赵竹青），一系列重大科研成果如“蛟龙”深海探索、“嫦娥”月球探测、“北斗”全球定位网络和C919大型客机的诞生，背后都离不开仿真技术的强有力支撑。5月24日至26日，在宁波举办的第四届中国仿真技术产业高峰论坛上，顶尖学者和专家围绕仿真技术产业的机遇与挑战、其在当今各领域的广泛应用前景展开了深入讨论。 仿真技术，即通过模拟实验和数值计算，构建能再现系统行为或过程的模型。随着计算机与电子信息技术的飞跃，仿真技术得到了现代化的技术平台。目前，我国制造业正处在迈向智能化和数字化的关键转型期，仿真技术作为推动企业技术创新的核心技术之一，为各行业的产品开发、研发试验、生产制造等全生命周期提供了全面解决方案。 中国科学院院士郭旭指出，尽管计算机辅助工程（CAE）软件在推动产品和技术进步中起着关键作用，但我国工业装备的CAE软件几乎全部依赖进口，国产化率仅为5%。他强调，底层共性关键技术的突破是实现CAE软件自主可控的关键。未来可能的重点研发领域包括结构拓扑优化、人工智能驱动的CAE软件架构革新、数字孪生技术基础建设以及物理知识强化的机器学习方法。 中国科学院院士李惠阐述了物理机器学习在解决高维度非线性微分方程的新应用，介绍了解决方法的不同类别。张霖教授，作为北京航空航天大学的研究者及中国工业合作协会仿真技术产业分会会长，他在会议上提出了基于X语言的系统设计仿真一体化技术，强调了本土开发工具使用外语和方法论的局限性，并分享了他们自主研发的一体化建模仿真语言X语言及相关软件工具。 会议期间，专家们围绕“人工智能、数字孪生与仿真技术”进行了高端对话。他们一致认为，随着技术进步，仿真技术的可信度要求不断提高，需将校核、验证与确认（VV&A）方法贯穿于产品研发全程。数字孪生技术作为物理对象的数字映射，具有独立的生命历程，能够自我演化，而数字孪生系统则是融合了数字孪生模型、实体设备、虚拟与现实连接及反向控制的复杂系统。基于模型的系统工程（MBSE）方法对于新产品开发具有重要意义。机器学习算法在数据分析、预测和决策等领域发挥着核心作用，而生成式AI和领域大模型技术的快速发展预示着仿真与数字孪生领域将面临深刻变革。