戴西CAxWorks.PreSys 2026R2的AI助手，如何让仿真工程师告别重复劳动？ 原创

仿真工程师的时间都去哪了？答案往往是：不在“做仿真”，而在“准备仿真”——几何清理、网格划分、模型装配、报告整理。戴西CAxWorks.PreSys 2026R2给出的答案是：让AI接管重复，让工程师回归思考。

仿真工程师的“隐形工时”

以汽车碰撞安全分析为例，一个完整的仿真流程中，前处理环节通常占据60%以上的工作时间。几何模型从CAD导入后，需要手动清理碎面、修补缝隙、抽取中面、划分网格、检查质量、添加连接、定义边界条件。这些工作技术含量参差不齐，但无一例外都需要大量手动点击与重复操作。

更关键的是，许多操作具有高度重复性——同一车型的不同配置、同一零件的不同设计方案，工程师往往需要反复执行相似的操作序列。

戴西CAxWorks.PreSys 2026R2的AI解法

2026 R2版本引入的多模态AI助手，并非外挂聊天机器人，而是基于大语言模型+多Agent架构深度嵌入仿真工作流的智能引擎。

解法一：自然语言查询，告别翻阅手册

工程师用自然语言提问，例如“如何设置点焊”、“BatchMesher的Crash模板怎么配置”，AI助手通过RAG文档检索即时从官方文档库中精准定位答案。新员工上手不再需要数周的培训周期，老员工也无需在数百页手册中反复检索。

解法二：描述即代码，自动化触手可及

用户只需用自然语言描述需求，例如“将所有厚度为2mm的零件层导出为单独文件”，AI即可生成可直接运行的PreSys API脚本。结合PySide6，还能快速构建自定义GUI界面，将繁琐操作变成一键执行的工具面板。不懂Python的工程师，也能享受自动化红利。

解法三：自主Agent，多步任务自动执行

AI可“观察”当前模型状态，自主分解复杂目标：几何清理→网格划分→云图生成→报告输出，全程无需人工逐一步操作。工程师从“操作者”转变为“决策者”与“审核者”。

解法四：智能特征识别，减少手动干预

孔、倒角、圆角、翻边、Logo、冲压特征被自动识别并分类，配合BatchMesher新算法识别复杂曲面边界并实现跨区域平滑过渡。原本需要逐一手动标记的特征，如今由AI自动完成。

实际价值：从“手动挡”到“自动驾驶”

戴西CAxWorks.PreSys 2026R2的AI能力，带来的不仅是效率的线性提升，更是工作方式的质变。工程师不再需要将大量精力耗费在重复性操作上，而是可以聚焦于工程判断、方案优化与结果分析——这些才是仿真工作的真正价值所在。

同时，大模型性能优化让渲染流畅度、选择高亮响应速度、显示隐藏操作延迟得到显著改善，即使处理大规模模型也保持顺滑交互。

结语

戴西CAxWorks.PreSys 2026R2，承载40余年技术积淀，以AI原生架构重新定义仿真前后处理的工作方式。对于仿真工程师而言，这意味着从“手动挡”到“自动驾驶”的跃迁——将重复交给AI，将创造留给自己。