工业和制造业
达索系统借助虚拟孪生与工业 AI 加速创新
目标
达索系统将其 Virtual Twin 技术与 NVIDIA AI 基础设施、开放模型、AI 物理技术以及 Omniverse 库相结合，打造经过科学验证的行业世界模型，同时，在代理式 3DEXPERIENCE 平台上引入具备专业技能的虚拟助手，开创全新的工作方式，助力专业人员拓展专业能力。
在威奇托州立大学的美国国家航空研究院 (NIAR)，这种方法支持飞机虚拟孪生工作流，将仿真与合规要求前移至设计早期阶段。
Lucid Motors 正在探索车辆虚拟孪生，通过由 NVIDIA 物理信息 AI 模型驱动的多物理场仿真模型，在不降低预测准确性的前提下，加速产品从概念设计到量产落地的进程。
客户
威奇托州立大学
国家航空研究院 (NIAR)
Lucid Motors
合作伙伴
Dassault Systèmes
用例
结构分析
要点
- 借助 SIMULIA AI 驱动的虚拟孪生物理行为模型，NVIDIA CUDA-X™、AI 物理框架及 Omniverse 库，可以更快地预测仿真结果。
- Lucid Motors 与 NIAR 运用达索系统物理行为虚拟孪生技术，并结合 NVIDIA Nemotron™ 以及 NVIDIA PhysicsNeMo 开源 AI 物理模型，加速汽车与航空器的设计、测试以及认证流程
- Virtual Companions 可将汽车和飞机设计中的符合性检查提前到设计早期，并支持面向 10,000 多项要求实现设计即合规。
- 通过在 3DEXPERIENCE 代理式平台上将飞机虚拟孪生与符合性方法相衔接，可减少认证工作量，同时保障信息主权。
- 在不降低预测准确性的前提下，加速从概念设计到量产落地的进程。
物理 AI 驱动工业 AI 变革
GPU 加速技术已助力工程团队提升传统仿真工作流程的效率。物理 AI 通过借助开放模型及基于物理数据训练的模型，进一步拓展仿真能力，实现近乎实时的结果预测，助力工程师在设计早期探索更多方案。
达索系统正将这一能力融入虚拟孪生工作流程。虚拟孪生是达索系统以科学为基础的数字孪生方法，可连接 3D 模型、仿真、工程数据和行业的专业知识。NVIDIA CUDA-X、AI 物理库以及 NVIDIA PhysicsNeMo 可加速达索系统产品组合中的 AI 赋能仿真工作流程，而 NVIDIA Omniverse 技术则为工业虚拟孪生与 AI 仿真应用提供相关库和微服务。
AI 物理加速可信仿真
SIMULIA 是达索系统旗下品牌，提供多物理场、多尺度仿真分析能力，深度集成于 3DEXPERIENCE 平台。其成熟可靠的仿真能力可帮助设计人员和工程师探索并验证材料、零部件及复杂工程系统在真实工况下的性能表现。通过与 NVIDIA 开展合作，达索系统将 NVIDIA CUDA-X 与物理 AI 库集成到 SIMULIA AI 驱动的物理行为虚拟孪生体中，以便更精准地预测基于物理规律的仿真结果，进而提升产品性能。
达索系统与 NVIDIA 的合作正显著加速物理仿真，为开发流程早期提供可靠的结果支持，助力更早开展设计决策。
虚拟孪生加速航空航天与汽车工作流
客户案例表明，达索系统与 NVIDIA 技术可为航空航天和汽车研发中的复杂工程工作流程提供支持。
威奇托州立大学国家航空研究院 (NIAR) 正采用达索系统虚拟孪生、AI 驱动的虚拟助手及 NVIDIA Nemotron 开放模型，加速航空器的设计、测试与认证进程。达索系统的代理式 3DEXPERIENCE 平台支持“合规性设计”，并将符合性检查前移至流程早期阶段。
“使用该平台将虚拟孪生与符合性方法相衔接，从而减少认证工作量，同时保障信息主权。”
Shawn Ehrstein
NIAR 新兴技术与 CAD/CAM 总监
在汽车领域，Lucid Motors 正借助达索系统 3DEXPERIENCE 平台，以及由 NVIDIA 开源物理信息 AI 模型驱动的数字孪生仿真模型，在不降低预测准确性的前提下，加速从概念设计到量产落地的进程。
“敏捷性、创新速度与快速迭代是我们工作流程的核心。我们正在探索由 NVIDIA 开源物理信息 AI 模型驱动的多物理场数字孪生仿真模型，这一探索有望助力团队加速从概念设计到量产落地的进程。”
Vivek Attaluri
Lucid Motors 汽车工程副总裁
推动工业 AI 在各项工程工作流中的规模化应用
了解 NVIDIA 加速计算、AI 和 NVIDIA Omniverse 技术如何帮助企业构建以物理规律、仿真和现实世界数据为基础的工业 AI 工作流。
