重新定义工程界限。从概念到运营，人工智能为工程师提供了智能，使他们能够更自信地进行设计，以更大的灵活性进行制造，并以更快的速度在整个价值链中进行优化。
人工智能驱动的工程是人工智能在整个工程生命周期中的应用。它的核心是建立在机器学习基础上，涵盖了多种形式的人工智能，包括预测性、生成性、代理性等。它涵盖了现实世界的运营数据和仿真数据，提取的模式过于复杂，人类看不见，从而揭示了使工程师能够做出更明智的决策、推动自动化和实现持续优化的见解。
应用程序跨越以下领域：
实际上，这意味着工程团队可以在问题变得昂贵之前发现问题，自信地采取行动，应对价值链的全部复杂性，而不是对其做出反应。
打造一款优秀的产品是一段跨越多年的决策、权衡和迭代之旅。人工智能驱动的工程使智能在旅程的每个阶段发挥作用，帮助团队更快地行动，做出更好的决策，并构建可在现实世界中运行的产品。
在绘制单一设计之前，AI 可以帮助团队定义他们正在构建的内容和原因。由 连接要求 对于下游工程数据，人工智能可确保从第一天起就了解有关性能、成本、可持续性和可制造性的目标，从而减少以后代价高昂的偏差。
人工智能使工程师能够同时探索成千上万的设计可能性，而不是评估少数选项。 创成式设计工具 找出原本不会被发现的可行设计替代方案，而人工智能驱动的指导可帮助团队在确定方向之前了解设计参数如何影响性能、重量、可靠性和可生产性。
借助嵌入式 AI，探索设计的速度比基于物理的仿真快 1,000 倍。使用根据过去的仿真数据训练的 AI 模型，过去需要几天的物理预测现在可以在几分钟内完成。经过人工智能训练的仿真模型变得复杂 3D 设计 仿真在系统层面实用，无需计算开销即可实现数字双胞胎部署、多学科分析和实时性能评估。
人工智能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，从而减少团队在搜索问题上花费的时间，将更多的时间花在解决问题上。通过持续同步 数字双胞胎 利用真实世界的数据，人工智能创建了闭环连接，使团队能够在构建单个原型之前降低物理测试的风险。通过将产出与公认标准进行比较，尽早发现设计错误，防止有缺陷的产品进入下游。
一旦产品进入现场，人工智能就会继续发挥作用。预测性维护系统对传感器数据进行处理，以在潜在故障发生之前将其检测出来，从而减少停机时间并防止代价高昂的故障。 运营见解 反馈到设计和规划过程中，形成一个封闭的改进循环，在此循环中，实际性能不断完善整个开发生命周期。
在汽车、航空航天、电子、能源、制造、重型设备和生命科学领域，工程团队已经在使用人工智能来解决他们最艰巨的挑战，这些数字不言自明。
在一个资源中探索 100 个真实用例，确切展示人工智能驱动的工程如何帮助团队更快地进行模拟、缩短分析时间和构建更可靠的产品。想想NVH分析速度提高了100倍，航空电子设备可靠性提高了600％，电动机设计速度提高了15倍，仅举几例。
阅读使用人工智能辅助产品开发的公司的案例研究。
在Digital Twin Composer的帮助下，百事可乐正在对美国的部分制造和仓库设施进行数字化改造。
使用 AI 将子系统参数优化从一周缩短到 15 分钟。
人工智能的采用不一定是压倒性的。从第一步到衡量成功，这份实用的路线图详细说明了如何逐步实现工程流程现代化。
了解如何在组织内倡导 AI，驾驭复杂局面，开启数据驱动工程的新可能性。包括真实世界的例子。
预测性人工智能分析历史和实时数据，以确定模式并预测未来结果，与自主行动相比，支持人类决策。预测性维护系统是众多工程应用之一。
生成式 AI 不仅限于分析，还包括根据现有数据创建、生成设计、代码和模拟。预测性人工智能可以预测将会发生什么，而生成式 AI 则想象可能发生的事情，从而帮助团队更快地创新。
以物理为依据的人工智能将重力、热力学和流体动力学等定律作为护栏嵌入到人工智能模型中。这样可以利用有限的数据进行准确的预测，帮助团队对复杂系统进行建模并加快开发。
物理人工智能让机器感知和响应现实世界，为机器人和自动驾驶汽车提供动力。嵌入式人工智能作为一个子集，通过传感器和执行器进行物理交互而不是通过预先编程的响应进行学习。
Agentic AI 可以自主感知、推理和行动，无需分步指导即可实现目标。与副驾驶不同，它端到端地执行任务。作为一种较新的方法，负责任的采用仍在形成中。
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