【技术探讨】AI赋能与数字孪生落地：盘点几个值得关注的仿真应用前沿

最近在整理明年的技术学习路线，关注到一份关于第七届中国仿真技术应用大会的议题资料，看完目前透出的几个演讲预告，感觉有点意思。

现在的仿真已经不仅仅是算力度的比拼了，明显感觉到“AI赋能”和“数字孪生”已经从概念走向了非常硬核的深水区。

整理了几个个人觉得技术含金量比较高的方向，分享出来跟大家探讨一下，看看咱们仿真工程师接下来是不是都要往这些方向转。

1.汽车领域：不再只是跑跑强度，虚拟试验场（VPG）正在解决“误用”难题

以前做整车耐久，很多时候是台架复现。但看一汽研发总院（韩超主任）透出的议题，现在的虚拟试验场技术已经拓展得很深了。

技术痛点：怎么在设计端杜绝断轴？怎么解决底盘失效链控制？

新趋势：他们现在在搞整车误用、电池托底冲击、半主动/主动悬架载荷仿真。

技术手段：刚柔耦合、多场耦合，甚至结合了控制策略的联合仿真。单纯的结构仿真已经不够用了？

2.航天/复杂系统：深空探测的全域轨迹设计

航天一直是仿真的天花板。深空探测实验室的议题提到，深空探测的难点在于“未知因素多”和“迭代性”。

关注点：轨道优化不仅仅是跑通路径，现在更强调在轨快速响应和在轨决策支持。这其实就是数字孪生在极端环境下的典型应用——用仿真来辅助实时决策。

3.电子/芯片：车规级芯片的可靠性仿真（EDA）

随着电车越来越火，车规芯片的可靠性成了大问题。华大九天（杨祖声总监）的方案里重点提到了国产车规芯片的EDA全流程。

思考：以前可能更多关注性能，现在针对AutomotiveGrade（车规级）的可靠性设计及仿真（Aging,EM,Thermal等）估计会是接下来两年的热点，毕竟国产替代需求巨大。

4.能源化工：微观尺度的多尺度耦合

在石油及能源化工分论坛里，有个关于氢燃气轮机的研究很有代表性。

技术细节：氢气渗透导致的高温合金（GH3536）氢脆问题。这个议题直接下沉到了微观组织（晶格、相界面）的扩散模拟。

趋势：宏观设备仿真+微观材料第一性原理计算的结合，这种多尺度耦合建模在能源行业（特别是氢能）越来越重要了？

【一点感想】

看完这些议题，感觉现在仿真技术的要求越来越综合了：

1.多物理场、多尺度耦合是标配。

2.AI与仿真的结合（比如用AI加速计算、代理模型）正在成为解决复杂大系统问题的关键。

3.国产工业软件（如华大九天、多体动力学新算法等）在特定垂直领域已经开始发力。

如果大家对这些领域的具体技术落地感兴趣，可以关注一下这个会。会议时间是2025年12月13-14日，在宁波。现场还有专门针对石油及能源化工、航空航天、汽车制造的分论坛。

我觉得对于想了解行业头部企业到底怎么用仿真的，这种线下交流机会还是挺难得的。毕竟论文里的东西通常滞后，现场听报告和专家聊聊才能知道真正的“坑”在哪。

(PS：纯技术交流，感兴趣的可以私信，有部分议题的摘要，不喜勿喷)