深度剖析上海“AI+制造”实施方案：CAE仿真如何成为制造业智能化转型的核心驱动力

8月19日，上海市经济和信息化委员会、上海市发展和改革委员会、上海市国有资产监督管理委员会联合发布《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》（以下简称《方案》），这一举措标志着上海在推动人工智能与制造业深度融合、培育新质生产力方面迈出关键一步。值得关注的是，在制造业智能化升级的进程中，CAE仿真分析作为核心技术手段，将与AI技术协同发力，共同重塑制造业的发展格局。

《方案》明确提出三年发展目标，计划推动3000家制造业企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型，形成100个标杆智能产品，推广100个示范应用场景，建设10个左右“AI+制造”示范工厂，并培育5家左右综合集成服务商及一批专业服务商。这一系列目标的实现，离不开对制造业全流程技术的深度革新，而CAE仿真分析与AI技术的结合，将成为达成目标的重要引擎。

在提升工业模型基础能力方面，《方案》强调加强模型在工业场景中的物理仿真、视觉处理和智能决策能力。CAE仿真分析在此过程中发挥着不可替代的作用。以汽车制造业为例，在车辆设计阶段，CAE仿真中的有限元分析能够对车身结构进行精细化建模，模拟车辆在碰撞、高速行驶等复杂工况下的力学性能，分析应力分布与变形情况，从而优化车身结构设计，提升车辆的安全性与稳定性 。同时，结合AI算法，可对海量仿真数据进行快速分析，挖掘数据背后的潜在规律，实现对模型的快速迭代优化。例如，通过AI驱动的参数优化，能在短时间内找到最佳的车身材料配比与结构参数，相比传统设计方式，大幅缩短研发周期，降低研发成本。

在突破工业智能前沿技术领域，工业元宇宙的发展将推动空间计算、多智能体协同等技术在制造业的应用。CAE仿真分析同样是构建工业元宇宙的重要支撑。在虚拟的工业元宇宙场景中，CAE仿真可以对产品的设计、制造、运行等全生命周期进行高精度模拟。例如，在航空航天领域，通过CAE仿真模拟飞行器在极端环境下的气动性能、热流分布，结合工业元宇宙的可视化呈现，工程师能够更加直观地评估设计方案的可行性，并及时进行调整 。AI技术则可以赋予虚拟场景中的多智能体自主决策能力，使它们能够根据仿真结果进行智能协作，进一步优化设计与生产流程。

《方案》提出开发工业版“采洗标测用”工具链，建设工业高质量数据集和行业语料库，推动工业数据的流通与共享。CAE仿真分析产生的大量数据，正是工业数据资源的重要组成部分。这些数据涵盖了产品在不同工况下的性能表现、材料特性变化等关键信息。通过对CAE仿真数据的有效采集、清洗与分析，能够为AI模型训练提供高质量的样本，提升AI模型对工业场景的理解与预测能力。同时，AI技术也可以辅助CAE仿真分析，实现对仿真参数的智能优化，提高仿真结果的准确性与效率。

针对《方案》中“一业一策”的分类推进策略，CAE仿真分析与AI技术的结合将在不同行业发挥独特作用。在传统制造业如钢铁行业，CAE仿真可以模拟钢铁冶炼过程中的温度场、流场变化，结合AI算法对冶炼工艺参数进行实时优化，提高钢铁产品的质量与生产效率 ；在船舶海工领域，通过CAE仿真模拟船舶在不同海况下的流体动力学性能，结合AI技术对船舶的航行姿态进行智能控制，提升船舶的安全性与经济性。对于新兴制造业如电子信息行业，CAE仿真能够对芯片散热、电磁兼容等问题进行模拟分析，AI技术则可以加速芯片设计的优化过程，缩短产品研发周期。

近年来，上海在人工智能与制造业融合领域已取得显著成果，今年上半年，上海人工智能产业规模突破2700亿元，增速超过30%。在这些成果的背后，CAE仿真分析技术同样发挥着重要作用。例如，宝信软件自主研发的“钢铁大模型”应用于某基地后，单机组增效179万元/年，总体每年可增加效益超亿元，这其中就离不开CAE仿真对钢铁生产工艺的模拟与优化，以及AI技术对生产数据的智能分析。此次《方案》的发布，将进一步推动CAE仿真分析与AI技术在上海制造业中的深度融合，助力上海打造具有全球影响力的“AI+制造”高地，为全国制造业智能化转型提供示范与引领。