重新定義工程的邊界。從概念到營運，AI 為工程師提供智慧，以更有信心設計、更靈活地製造，並在整個價值鏈中以更快的速度進行最佳化。
AI 驅動的工程是在整個工程生命週期中應用人工智能。它的核心是基於機器學習，並涵蓋多種形式的人工智能-預測性，產生性，代理性等。它能夠跨實際營運資料和模擬資料進行原理，擷取超複雜的模式，讓人類看不到的模式，揭示了洞察，使工程師能夠做出更明智的決策、推動自動化並實現持續最佳化。
應用範圍涵蓋以下領域：
在實際上，這意味著工程團隊可以在問題發生成本之前識別問題，並放心地採取行動，並在價值鏈的完整複雜度上操作，而不是對它做出反應。
打造出色的產品是一段跨越多年的決策、妥協和迭代的旅程。AI 驅動的工程技術可在旅程的每個階段使智慧運作，幫助團隊更快地進行動、做出更好的決策，並建立在現實世界中表現的產品。
在繪製單一設計之前，AI 會協助團隊定義他們要建構的內容以及原因。通過 連接要求 對於下游工程資料，AI 確保從一天開始了解關於效能、成本、可持續性和可製造性的目標，從而減少日後昂貴的誤差。
而不是評估一些選項，AI 可讓工程師同時探索數千種設計可能性。 生成設計工具 表現可行的設計替代方案，否則不會被發現，而 AI 驅動的指導可協助團隊了解設計參數如何影響效能、重量、可靠性和可生產性，然後再決定一個方向。
使用嵌入式 AI，探索設計比基於物理模擬的速度快 1,000 倍。曾經花了數天的物理預測，現在可以使用在過去模擬資料上訓練的 AI 模型在幾分鐘內執行。人工智能訓練的模擬模型使複雜 三維設計 在系統層級進行實用的模擬，可實現數位雙人部署、多學科分析和即時效能評估，而無需支付計算費用。
AI 通過自動識別關鍵測試場景、潛在的故障模式和風險區域來簡化測試，因此團隊花費更少時間搜索問題，更多時間解決問題。通過持續同步 數字雙胞胎 透過實際資料，AI 建立封閉迴路連線，讓團隊在構建單一原型之前，即可降低實體測試的風險。通過將輸出與公認的標準進行比較，早期標記設計錯誤，以防止缺陷的產品進入下游。
一旦產品上市，AI 就會繼續工作。預測性維護系統會處理感測器資料，在發生前偵測可能出現故障的模式，從而減少停機時間並防止昂貴的故障。 營運洞察 回饋設計和規劃流程，建立封閉的改進循環，實際效能不斷改善整個開發生命週期。
在汽車、航空航天、電子、能源、製造業、重型設備和生命科學領域，工程團隊已經使用 AI 來解決最艱難的挑戰，而數字就自我說明了。
在一個資源中探索 100 個實際使用案例，準確顯示 AI 驅動的工程如何幫助團隊執行更快的模擬、縮短分析時間並構建更可靠的產品。考慮到 NVH 分析速度提高 100 倍，航空電子可靠性提高 600%，以及電動馬達設計速度更快 15 倍，只要說一下幾個。
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預測性 AI 分析歷史和即時數據，以識別模式並預測未來的結果，支持人類決策與自主行動。預測性維護系統是許多工程應用之一。
產生式 AI 不僅僅是分析，還可以從現有數據創建、生成設計、程式碼和模擬。在預測性 AI 預測會發生什麼時候，生成式 AI 會想像什麼可能會發生，幫助團隊更快地創新。
物理知識的 AI 將重力、熱力學和流體動力學等定律嵌入到 AI 模型中，作為護欄。這可以使用有限的數據進行準確的預測，幫助團隊建模複雜的系統並加速開發。
實體 AI 可讓機器感知現實世界並回應，為機器人和自動駕駛汽車提供動力。實體 AI 是一個子集，通過傳感器和驅動器的物理交互來學習，而不是預先編程的響應。
代理人工智能可以自主感知、理由和行動，而無需逐步指導即可實現目標。與副駕駛不同，它可以端到端執行任務。作為一種較新的方法，負責任的採用仍在形成。
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