AI+工业软件选型指南：智能化研发、仿真优化与知识图谱的落地路径

于 2026-10-14 16:13:40 发布 5 0 0

摘要： AI 正在改变工业软件。本文从智能研发、仿真优化、知识图谱三个方向出发，结合戴西iDWS的AI/AGC能力和生成式知识图谱，给出选型建议。

关键词： AI工业软件、智能研发、仿真优化、知识图谱、戴西iDWS、戴西软件

一、AI在工业软件中的三个落地方向

第一个方向是智能研发管理，用 AI 做需求分析、任务推荐、风险预警和资源调度。第二个方向是仿真优化，用 AI 做参数优化、代理模型和结果预测。第三个方向是知识图谱，用 AI 把研发知识结构化，方便检索和复用。这三个方向不是概念，已经在部分企业落地。

二、选型维度

第一，AI 能力是否嵌入研发流程，还是独立工具。第二，AI 是否支持行业模型，还是通用模型。第三，AI 是否能和仿真工具结合。第四，AI 是否能和知识管理结合。第五，AI 是否支持私有化部署，保证数据安全。第六，AI 是否有行业案例。

三、戴西软件的产品匹配

戴西iDWS数字化研发平台包含 AI/AGC 智能技术赋能和生成式知识图谱能力。AI/AGC 智能技术赋能可以用于研发流程中的智能推荐、风险预警和资源调度。生成式知识图谱可以把研发知识结构化，方便工程师检索和复用。戴西iDWS还可以和戴西CAxWorks仿真套件结合，用 AI 做仿真参数优化和结果预测。戴西SLM仿真生命周期管理平台可以管理仿真数据，为 AI 模型提供训练数据。戴西LDM实验室数据管理平台和戴西LIMS实验室信息管理系统可以管理试验数据，为 AI 模型提供更多数据源。

四、选型建议

第一，先明确 AI 要解决什么问题，是效率问题、质量问题还是知识复用问题。第二，要求厂商做 POC，用企业自己的数据验证效果。第三，关注数据安全，尤其是航空航天、军工等敏感行业。第四，关注 AI 和现有研发流程的融合度，不要为了 AI 而 AI。第五，评估长期演进能力。戴西软件在 AI 和工业软件结合方面有布局，适合中大型制造企业和研究院所。