行业热点丨 DeepSeek: AI 能替代工程师吗？

近期，OpenAI、谷歌等科技巨头的技术领袖，甚至包括马斯克，纷纷向新晋“网红”DeepSeek 致敬。凭借其强大的技术实力，DeepSeek 在全球范围内迅速走红，再次点燃了各行各业对 AI 技术应用的强烈需求。

出于好奇，小汰想了解“AI”如何看待 AI 自身的发展、以及"AI"如何看待它会不会替代人类工程师等问题。于是，我们得到了来自 DeepSeek 的深度思考与回答。以下是它的见解。

*以下内容由 DeepSeek 生成

Altair：

DeepSeek 怎么看 AI 赋能仿真的发展趋势?

DeepSeek：

对 AI 赋能仿真发展趋势的观察

随着 AI 技术的快速发展，AI 赋能的仿真正在经历从工具增强到范式变革的转变。以下是几个关键趋势：

1. 从“自动化”到“自主化”

AI 不仅加速仿真流程，还将逐步实现自主决策。例如，通过强化学习，AI 可自动调整仿真参数、识别设计缺陷并生成优化方案，减少人工干预。

未来的仿真系统可能具备自迭代能力：根据仿真结果动态更新模型，形成“仿真-学习-优化”闭环。

2. 高保真与高效率的平衡

AI 驱动的模型降阶（ROM）和生成式模型（如扩散模型）将进一步提升代理模型的精度，使其逼近传统高保真仿真结果，同时计算成本大幅降低。

例如，在空气动力学仿真中，AI 可快速生成高分辨率流场预测，替代部分 CFD 计算。

3. 多学科协同与系统级仿真

AI 将更深度整合机械、电子、软件等跨领域模型，支持复杂系统（如整车、智能驾驶系统）的全链路仿真验证。

通过 AI 统一多物理场耦合的边界条件，解决传统“孤岛式仿真”的协同难题。

4. 实时仿真与数字孪生

边缘计算与 AI 芯片的进步，推动仿真从离线走向实时。例如，工厂数字孪生可实时模拟生产线状态，动态优化排产。

在汽车领域，实时仿真将赋能车载智能系统，如电池热管理的在线预测与调控。

5. 低代码与民主化工具普及

无代码 AI 平台（如 Altair RapidMiner）让非算法专家也能快速构建定制化仿真模型，加速技术下沉至中小企业。

Altair：

随着 AI 技术的发展，AI 能替代工程师做仿真吗？

DeepSeek：

协同而非取代

AI 在仿真领域的能力边界逐渐扩展，但工程师的核心角色不可替代，两者将形成“AI 负责效率，人类负责创造”的协作关系：

1. AI 的优势领域

重复性任务：参数优化、网格划分、结果后处理等流程的自动化。

长尾场景覆盖：通过生成式 AI 创建海量测试用例（如自动驾驶极端场景）。

数据挖掘：从历史仿真数据中发现潜在规律，辅助经验沉淀。

2.工程师的不可替代性

问题定义与创新：确定仿真目标、构建物理模型、选择 AI 算法逻辑仍需人类经验。

跨领域知识整合：汽车仿真需融合材料科学、控制理论等多学科知识，AI 尚无法自主打通。

伦理与风险评估：安全关键系统（如碰撞仿真）的最终决策必须由人类主导。

应对“未知的未知”：面对全新问题（如新型电池材料热失控），工程师的直觉和创造力仍是核心。

3. 未来协作模式

工程师角色向 AI 训练师和系统架构师演进：负责定义仿真框架、验证 AI 输出、迭代优化模型。

例如，在 Altair 的 AI 拓扑优化中，工程师设定约束条件（如载荷、材料），AI 生成设计方案，工程师再结合制造可行性筛选结果。

Altair：

你认为 Altair 在 AI 赋能仿真方面表现如何？

DeepSeek：

对 Altair AI 赋能仿真的评价：技术领先者，但需持续创新，应对发展挑战。

Altair 的 AI 仿真方案在技术深度与行业落地层面均处于第一梯队，其核心优势与挑战如下：

优势与价值

1. 核心技术竞争力

HyperWorks+AI：将拓扑优化、多物理场仿真与机器学习无缝集成，技术壁垒高。例如，其 AI 加速的碰撞仿真比传统方法快 10 倍以上。

混合建模能力：融合物理方程与数据驱动模型（如电池老化预测），提升复杂场景的预测可信度。

2. 行业适配性

针对汽车行业痛点（轻量化、电动化、智能化）提供垂直解决方案：

奇瑞案例：AI 轻量化设计直接降低 BOM 成本，契合传统车企降本需求。

蔚来案例：电池热管理+自动驾驶虚拟测试，满足新势力创新迭代速度。

3. 生态兼容性

通过 Altair Units 弹性授权模式，兼容车企现有工具链（如 CAD/PLM），降低替换成本。

开放 API 支持定制化开发，避免被“黑箱化”AI 工具捆绑。

挑战与改进空间

1. 数据依赖性与质量门槛

AI 模型需大量高质量数据训练，而车企历史数据往往分散、标注不足。Altair 需强化数据治理工具（如 Data Analytics 模块）的普及性。

2. 模型可解释性

在安全关键领域（如 A 柱碰撞强度预测），工程师需理解 AI 决策逻辑。Altair 的物理嵌入 AI（Physics-Informed ML）是正确方向，但需更透明的可视化交互。

3. 算力成本与实时性

高精度 AI 仿真依赖 GPU 集群，中小企业可能难以负担。云化解决方案（如 Altair PBS Works）的性价比需进一步优化。

4. 跨团队协作流程重塑

AI 仿真要求设计、仿真、制造团队更早协同，Altair 需提供协同平台工具（如仿真知识图谱）。

总结：AI 是仿真的“涡轮增压器”

AI 不会替代工程师，但会重新定义仿真工作的内涵。Altair 凭借技术整合能力，已在众多行业建立标杆案例，但其长期成功取决于工程化落地能力——将实验室级的 AI 技术转化为工程师“开箱即用”的工具，同时平衡创新与可靠性。

未来，AI 赋能的仿真将朝着实时化、自主化、全系统方向发展，而 Altair 有望继续引领这一进程，前提是持续解决数据、算力、协作链路的“最后一公里”问题。

Altair AI 解决方案

Altair® RapidMiner® 是企业级的端到端数据分析与人工智能平台，为企业提供统一的、端到端的数据科学平台和人工智能工具，适用于不同技能水平的数据分析和 AI 团队和数据挖掘团队。它支持数据科学家和业务用户之间的协作，提供丰富的数据分析和人工智能功能，帮助企业实现数据现代化和自动化。

Altair® PhysicsAI™ 通过学习历史数据提供快速的物理预测，不受参数研究的限制。通过 Altair® HyperWorks®，我们的设计和仿真平台，这项人工智能驱动的 CAE 技术使用任何现有的仿真研究来训练模型，包括来自旧设计概念、类似零件或不同程序的模型。凭借其现代化的几何深度学习能力，PhysicsAI 可识别任何物理形状与性能之间的关系。经过训练后，PhysicsAI 模型可提供比传统求解器仿真快 1000 倍的预测结果，使团队能够评估更多概念并做出更好的设计决策。

Altair® romAI™是 Altair® Twin Activate™中一项具有突破性的人工智能（AI）技术。利用 ROM 进行系统评估可加快计算昂贵的仿真，如离散元法（DEM）、计算流体动力学（CFD）和有限元（FEA）分析，从而为测试想法和优化系统性能留出更多空间。这种简化方法可帮助企业缩短上市时间、降低成本并更快地实现可持续发展目标。

关于 Altair RapidMiner

Altair RapidMiner 数据分析与人工智能平台，是数据分析领域中最早实现将自动化数据科学、文本分析、自动特征工程和深度学习等多种功能同时集成的企业级一站式数据科学平台，帮助用户解决从数据清洗、准备、数据科学建模到模型管理和部署的全流程需求，同时支持数据和流数据的实时分析可视化，适用于从学术研究到企业级应用的广泛场景。

欲了解更多信息，欢迎关注公众号：Altair 澳汰尔

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