新兴行业 | 9场应用类仿真专题直播，聚焦前沿技术融合
2026年4月20日 13:30在人工智能、低空经济与新一代信息技术加速融合的背景下，工程创新正不断向更前沿、更跨界的方向演进。围绕这一趋势，Ansys在近期发布的“应用类系列网络研讨会”中，特别策划推出9场新兴行业专题内容，聚焦eVTOL、AI驱动的高速电光仿真、硅光芯片、optiSLang AI+优化、机器人、AI/ML驱动的天线与微波及互连器件设计，以及AI驱动的个体化心脏仿真等热点方向，系统呈现仿真技术如何赋能前沿应用场景。
本次系列专题不仅覆盖多物理场、多尺度的复杂系统仿真能力，还重点展示AI与仿真深度融合所带来的效率与创新突破，这也呼应了近期启动的“Ansys 2026全球仿真大会”仿真应用大赛。诚邀您报名参会，抢先洞察未来技术发展方向。
（* “Ansys 2026 全球仿真大会”仿真应用大赛新增「新兴行业」赛道，聚焦人工智能、数据中心、光模块、低空经济等方向，鼓励更多跨界融合与前瞻性探索。）
4/15 | Ansys eVTOL总体解决方案2026更新简介
讲师简介：
姚翔 | Ansys 高级应用工程师
主题简介：主要介绍Ansys CFD 2026最新版本在电动垂直起降飞行器(eVTOL)产品解决方案中的重要提升，包括：全新Fluids One一体化仿真流程、快速八叉树网格功能、GPU加速求解及后处理功能的应用案例，基于全面提升后的Morph优化方法进行旋翼气动及噪声优化应用案例，FENSAP飞行器联合旋翼结冰防冰解决方案等。助力飞行汽车、无人机等设计工程师提升产品性能。
4/22 | AI驱动的OSA模型助力高速电光仿真全流程
讲师简介：
周铮 | Ansys光学应用技术主管
主题简介：本次直播将会介绍一种用于高速光学 SerDes 链路仿真的新 IBIS-AMI 模型。该模型采用机器学习方法模拟光学器件的非线性行为，使光学模块能够更好地在标准 SerDes 分析工具中建模并进行精确的信号完整性分析和高速仿真。
4/28 | Synopsys-Ansys硅光芯片全新仿真方案解析
讲师简介：
周铮 | Ansys光学应用技术主管
主题简介：本次直播将会介绍 Lumerical 与 Synopsys OptoCompiler™ 的无缝集成，以应对光子集成电路设计中的复杂挑战，通过我们集成的功能和工作流程，工程师可以无缝设计单个光子元件，模拟光子集成电路，创建和实现版图，并使用专业的Synopsys 工具进行电光协同仿真，最大限度地减少使用多工具的开销。
5/8 | optiSLang AI+及应用案例更新
讲师简介：
傅金泉 | Ansys首席应用工程师
主题简介：1. AI/ML在设计优化中的应用；2. 使用AI/ML进行仿真预测。
6/10 | 机器人中的机电系统仿真
讲师简介：
杨利辉 | Ansys主任应用工程师
主题简介：整个机器人产业主要由工业机器人、自动导引车辆和自主移动机器人组成，机电系统是机器人的硬件和动力基础，对机器人的性能、成本和稳定性起着决定性作用。采用Ansys仿真平台，能够对机器人用的电机、电机控制器、PCB板、电源、电池等，进行电磁性能、电磁兼容性能、温度性能、结构稳定性等多物理场的仿真分析和优化，协助用户设计出性价比高、性能稳定的机器人。
6/17 | Ansys Motion赋能机器人研发：从零部件到整机的仿真应用
讲师简介：
朱东哲 | Ansys高级应用工程师
主题简介：具身智能（Embodied AI）是人工智能技术发展的进阶方向，更是其技术演化的必然终点。在这一发展进程中，以关节模组为核心的硬件载体，已不再是单纯的机械执行机构，而是决定具身智能技术上限的核心物理基石。
关节模组的扭矩密度、响应带宽、功率损耗等性能瓶颈，直接制约着机器人完成复杂敏捷动作的实现能力。在这一万亿级的产业赛道中，动力系统具备极高的价值权重：全旋转关节方案下，关节模组成本占整机的35%左右；而在直线与旋转关节组合方案中，该占比更是高达45%。由此，动力系统的拓扑结构革新，已成为推动具身智能产业规模化落地的核心关键变量。
本报告将聚焦机器人从核心零部件到整机的研发全链路，围绕结构可靠性、疲劳耐久性、声振特性及运动控制等核心维度，全面阐述结构动力学在高性能、高可靠性人形机器人研发中的技术应用与实践价值。
6/23 | AI/ML 驱动的天线、微波与互连器件电性能设计
讲师简介：
王晓峰 | Ansys主任应用工程师
主题简介：AI/ML技术正在加速天线、微波及互连器件电性能设计流程的智能化升级。通过机器学习对电磁仿真结果进行快速建模与预测，在保证精度的同时可显著减少仿真次数，提升设计效率。本次网络研讨会将介绍 Ansys optiSLang 与HFSS 的协同应用方法，结合工程实例，讲解基于 AI/ML 的参数优化、多目标权衡及鲁棒性设计思路，帮助工程师深入理解 AI 技术在高频器件设计中的实际应用价值。
11/3 | 面向未来的智能资产：optiSLang瞬仿成就高保真AI模型库
讲师简介：
周小侠 | Ansys主任应用工程师
主题简介：工程仿真领域，传统设计流程受困于大量扫参与优化的低效问题，仿真工程师需耗费大量时间探寻最优参数，制约研发效率。optiSLang AI+引入前沿AI技术，以1D结果驱动建模，实现从 “优化辅助” 到 “取代仿真” 的突破，颠覆传统工作模式。
基于该算法训练的高保真AI模型库，具备参数变更即响应、最优方案速求解的优势。其轻量化适配多场景，高保真保障可靠性，高效率压缩研发周期，且无需额外学习成本，大幅降低落地门槛。
此流程不仅是工程仿真的效率革新范式，更是高科技企业面向未来的核心智能资产，为研发赋能，引领行业迈入AI驱动的智能仿真新时代。
11/6 | 从医学影像到仿真建模：基于 Synopsys 与 Ansys 的 AI 驱动的个体化心脏仿真工作流
讲师简介：
叶文峰 | Ansys 首席研发工程师
主题简介：在精准医疗和数字孪生快速发展的背景下，如何高效地将医学影像转化为高保真、可用于多物理场仿真的心脏模型，已成为心血管研究和医疗器械开发中的关键挑战。本次网络研讨会围绕 Synopsys Simpleware、Ansys LS-DYNA 与 PyAnsys-Heart 之间的深度集成，重点介绍了一条面向患者特异性心脏建模的自动化仿真流程。
在该工作流程中，首先利用 Simpleware 对 CT 影像进行 AI/ML 驱动的自动分割与网格生成，获得高质量的心脏结构实体模型。在此基础上，PyAnsys-Heart 作为连接影像数据与多物理场心脏仿真的关键工具，对输入的实体网格进行进一步“补全”和增强，自动构建包含心肌力学行为与电生理耦合特性等的患者特异性 LS-DYNA 心脏模型。该过程完显著减少了人工干预，使复杂心脏结构和功能建模具备可重复性与可扩展性。
通过 PyAnsys-Heart，研究人员可以在统一框架内引入电激动传播、心肌收缩与血液系统循环等关键生理机制，实现对心脏整体行为的高保真数值模拟。这为研究心律失常、心肌病变以及装置交互（如起搏器、瓣膜或导管）提供了强有力的工具支持。同时，该自动化流程大幅缩短了从影像到仿真的准备时间，为构建大规模虚拟心脏队列、推进 in silico 临床试验奠定了技术基础。本次研讨会将帮助与会者深入理解 PyAnsys-Heart 在患者特异性心脏建模中的独特优势，以及它如何推动心血管仿真从“研究原型”走向“可规模化应用”。
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