一、背景：仿真计算为何拥抱人工智能
传统仿真计算（CAE / CFD / CSM / EM / Multiphysics）以数值方法为核心，如有限元（FEM）、有限体积（FVM）、有限差分（FDM）等。这类方法具有高精度、强物理约束的优势，但也存在明显瓶颈：
- 计算周期长（小时 → 天 → 周）
- 参数扫描 / 优化成本极高
- 高保真模型难以实时应用
- 多学科耦合（MDO）计算复杂度爆炸
人工智能的引入，本质上是用“学习到的近似物理规律”替代部分昂贵的数值求解过程，从而实现：
- 加速仿真
- 降低算力成本
- 扩展实时与大规模应用能力
二、AI 在仿真计算中扮演的角色
AI 并非完全取代传统仿真，而是以以下几种典型方式嵌入仿真流程：
仿真替代（Surrogate / ROM）
用 AI 模型近似高保真仿真结果
👉 “一次仿真，万次预测”
仿真加速（Solver Acceleration）
在数值求解器内部引入 AI，减少迭代次数
反问题求解与参数反演
从结果反推材料参数、边界条件、源项
设计空间探索与优化
AI + 仿真组成自动化设计闭环（Auto-CAE）
三、AI 在仿真计算中涉及的核心算法
（一）监督学习类算法（最常用）
用于建立 “输入参数 → 仿真结果” 映射关系。
| 算法 | 典型用途 |
|---|---|
| 多层感知机（MLP） | 参数 → 标量结果（应力、频率、效率） |
| CNN | 场分布预测（温度场、速度场、电磁场） |
| U-Net | 高分辨率场重构 |
| Transformer | 高维参数空间映射 |
| Graph Neural Network（GNN） | 非结构网格、拓扑变化问题 |
广泛用于 CFD / 电磁 / 结构仿真替代模型
（二）物理约束神经网络（PINN）
PINN = 神经网络 + 控制方程（PDE）
- 将 Navier-Stokes、Maxwell、弹性力学方程直接写入损失函数
- 不完全依赖标注数据
- 特别适合：
- 小样本
- 难以实验获取数据的场景
常见应用：
- 流体力学
- 传热
- 电磁波传播
- 地球物理反演
（三）降阶模型（ROM）+ AI
经典方法：
- POD（Proper Orthogonal Decomposition）
- DMD（Dynamic Mode Decomposition）
AI 增强版本：
- AutoEncoder-ROM
- POD + Deep Neural Network
- LSTM / Transformer-ROM
核心目标：把百万自由度问题 → 几十维
（四）强化学习（RL）
主要用于控制与策略优化类仿真
- 流动控制（减阻）
- 飞行器姿态控制
- 机器人仿真
- 工艺参数寻优
算法示例：
- DQN
- PPO
- SAC
- Multi-Agent RL
四、AI + 仿真常用工具与软件体系
（一）传统仿真软件（AI 的数据源）
| 软件 | 领域 |
|---|---|
| ANSYS（Fluent / Mechanical / HFSS） | CFD / 结构 / 电磁 |
| Abaqus | 非线性结构 |
| COMSOL | 多物理场 |
| CST / FEKO | 电磁仿真 |
| OpenFOAM | 开源 CFD |
| LAMMPS / GROMACS | 分子动力学 |
| VASP / Quantum ESPRESSO | 第一性原理 |
（二）AI 框架（模型构建）
- PyTorch（主流）
- TensorFlow
- JAX
- DeepSpeed / Megatron（大模型）
（三）AI-仿真融合工具
| 工具 | 特点 |
|---|---|
| NVIDIA Modulus | PINN + CFD |
| ANSYS Twin Builder | 数字孪生 |
| COMSOL + Python | 参数化 + ML |
| SimNet | 神经 PDE |
| OpenFOAM + ML | AI-CFD |
五、典型应用场景拆解
航空航天
- 气动外形快速评估
- 高超声速流动预测
- 飞行器多工况优化
⏱ 提速：100× ~ 1000×
新能源汽车
- 电池热管理
- 电机电磁仿真
- 整车外气动
⏱ 提速：10× ~ 200×
电磁与射频
- 天线快速扫描
- 雷达散射截面（RCS）
- 芯片 SI/PI
⏱ 提速：50× ~ 500×
结构与土木
- 抗震响应预测
- 桥梁健康监测
- 材料本构反演
⏱ 提速：10× ~ 100×
材料与分子模拟
- 势函数替代（ML-Potential）
- 分子动力学加速
- 材料性能预测
⏱ 提速：100× ~ 10000×
六、工作效率提升总结
| 环节 | 传统仿真 | AI+仿真 |
|---|---|---|
| 单次计算 | 高精度、慢 | 近似、快 |
| 参数扫描 | 极慢 | 极快 |
| 优化设计 | 人工参与 | 自动化 |
| 实时性 | 几乎不可能 | 可实时 |
结论：
AI 不提高“单次精度上限”，但极大扩展了“可探索空间”。
七、AI 仿真计算的硬件配置需求（重点）
CPU
- 用途：前处理、网格、传统求解器
- 推荐：
- Intel Xeon Scalable
- AMD EPYC（核心数优势明显）
核心数 > 单核频率（多数仿真）
GPU（关键）
| 用途 | 推荐 |
|---|---|
| AI 训练 | A100 / H100 / RTX 6000 Ada |
| AI 推理 | RTX 4090 / L40S |
| PINN | 显存 > 算力 |
显存建议：
- 小模型：24 GB
- 工程级：48–80 GB
内存（RAM）
- 仿真数据 + 训练数据
- 推荐：
- 单机：128–512 GB
- 服务器：512 GB – 2 TB
存储（I/O 很关键）
- NVMe SSD（仿真数据读写）
- 本地 + 集中存储结合
- 推荐：
- 本地 NVMe ≥ 4 TB
- 并行文件系统（Lustre / BeeGFS）
典型配置示例（工程级）
AI + 仿真一体化工作站
- CPU：双路 EPYC 9654
- GPU：2× RTX 6000 Ada / A100
- 内存：512 GB DDR5
- 存储：2× 7.68 TB NVMe
- 网络：25G / 100G（集群）
八、未来趋势判断
- AI 将成为仿真软件的“默认组件”
- 数字孪生 = 仿真 + AI + 实时数据
- 大模型进入仿真领域（Foundation Model for Physics）
- 算力结构从“CPU 为主”转向“GPU 为核心”
- 仿真工程师 ≈ 仿真 + AI + HPC 复合型人才
九、总结一句话
传统仿真决定“物理正确性”，人工智能决定“工程可达性”。
二者结合，正在重塑科研与工业计算的效率边界。