重新定义工程的边界。从概念到运营，AI赋予工程师智能，让他们能够以更高的信心进行设计、以更强的敏捷性进行制造、以更快的速度进行优化——贯穿整个价值链。
AI赋能工程是将人工智能应用于整个工程生命周期的实践。其核心建立在机器学习之上，并涵盖了多种形式的人工智能——包括预测型、生成型、自主型等。它能够对真实运营数据和仿真数据进行推理，提取出人类难以察觉的复杂模式，揭示出深刻洞见，赋能工程师做出更明智的决策、推动自动化并实现持续优化。
应用领域包括：
在实践中，这意味着工程团队可以在问题变得代价高昂之前就发现它们，自信地采取行动，从容应对价值链的全部复杂性，而不是被动反应。
打造一款优秀的产品是一段跨越数年、充满决策、权衡与迭代的旅程。AI赋能的工程将智能注入这段旅程的每一个阶段，帮助团队加速前行、做出更优决策，并打造出在真实世界中表现出色的产品。
在设计尚未启动时，AI就能帮助团队明确要做什么以及为什么这么做。通过把需求与下游工程数据打通，AI确保性能、成本、可持续性和可制造性这些目标从一开始就对齐，避免后期出现代价高昂的偏差。
AI让工程师无需局限于评估寥寥几个方案，而是能够同时探索成千上万种设计可能性。生成式设计工具能够呈现原本难以被发现的可行的备选方案，同时AI驱动的引导帮助团队在确定方向之前，就清晰理解设计参数对性能、重量、可靠性和可制造性的影响。
借助嵌入式AI，设计探索速度可比传统基于物理的仿真快1000倍。过去需要数天的物理预测，如今利用基于历史仿真数据训练的AI模型，几分钟内即可完成。经AI训练的仿真模型使复杂的3D设计仿真在系统层面成为可能，支持数字孪生部署、多学科分析以及实时性能评估，且无需承担高昂的计算开销。
AI 通过自动识别关键测试场景、潜在故障模式和风险区域来简化测试流程，让团队少花时间找问题，多花时间解决问题。通过持续将数字孪生与现实世界数据同步，AI建立起闭环连接，使团队在制造任何一个原型之前就能降低物理测试的风险。设计错误通过与公认标准比对被及早标记，从而防止有缺陷的产品流入下游环节。
产品投入现场后，AI 仍在持续发挥作用。预测性维护系统通过处理传感器数据，在故障发生前捕捉预示潜在失效的模式，从而减少停机时间，避免代价高昂的宕机事故。运营洞察反馈至设计与规划流程，形成一个闭环改进循环，让真实运行环境下的性能表现不断反哺并优化整个开发生命周期。
在汽车、航空航天、电子、能源、制造、重型设备和生命科学等行业，工程团队已在利用AI攻克最棘手的技术难题，而数据本身便是最好的证明。
一份汇集100个真实应用案例的电子书，直观展示AI赋能工程如何帮助团队加速仿真、缩短分析时间、打造更可靠的产品。仅举几例：NVH分析提速100倍，航空电子可靠性提升600%，电机设计效率提升15倍。
阅读利用AI辅助产品开发的案例
百事公司正在Digital Twin Composer的帮助下，对美国部分制造和仓储设施进行数字化转型
利用AI将子系统参数优化时间从一周缩短至15分钟。
引入AI并不一定让人手足无措。从起步到衡量成效，这份实用的路线图详细说明了如何一步步实现工程流程的现代化。
了解如何在组织内部推动AI的应用，应对其中的复杂性，并释放数据驱动工程的全新可能。内含真实案例。
预测性AI分析历史和实时数据，以识别模式并预测未来结果，从而辅助人类决策而非自主行动。预测性维护系统是众多工程应用之一。
生成式AI超越分析进入创造领域，能够根据现有数据生成设计、代码和仿真。如果说预测性AI预测的是“将会发生什么”，生成式AI则构想“可能发生什么”，帮助团队更快地创新。
Physics-Informed AI将重力、热力学和流体动力学等定律作为护栏嵌入到AI模型中。这使得在有限的数据下也能进行准确预测，帮助团队对复杂系统进行建模并加速开发。
物理 AI 让机器感知并响应真实世界，为机器人和自动驾驶汽车提供支持。作为其子集的具身 AI，是通过传感器和执行器进行物理交互来学习，而不是依赖预编程的响应。
智能体 AI 能够自主感知、推理和行动，无需逐步指导即可完成目标。与Copilots不同，它能端到端地执行任务。作为一种较新的方法，负责任的采用方式仍在不断演进。
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