西门子 × 金发科技：研发周期缩短75%，工业AI让仿真“飞”起来！

2026-09-11 09:54:06来源：“西门子中国”微信公众号关键词：西门子金发科技 AI ＋仿真阅读量：5390

导读：西门子Simcenter Simsolid首先解决的是“快”的问题，无需进行复杂的几何简化和网格划分，可以直接基于原始几何模型进行快速仿真分析。

　　在汽车研发中，一个设计方案能不能成立，不能只靠经验判断，也不能等到开模之后再试。尤其是汽车前端框架这样的关键结构件，既要承载散热器、冷凝器、大灯、保险杠等多个部件，又要兼顾安全、性能、轻量化和成本控制。如何更快判断一种材料能不能用、一个结构方案行不行，正在成为车企和材料企业共同面对的挑战。

　　金发科技联合西门子，正在从两条路径探索汽车研发效率提升：

　　一方面，通过西门子 Simcenter Simsolid 无网格仿真能力，无需进行复杂的几何简化与网格划分(传统前处理通常需 2-4 天)，将整个仿真验证周期由传统的 4-6 天大幅缩短至约 1 小时。

　　另一方面，借助西门子 PhysicsAI 和 Rapidminer，金发科技将长期积累的高质量历史仿真数据用于训练面向特定工程场景的 AI 预测模型，实现对新设计方案的秒级预测。基于仿真提速与 AI 预测的协同实践，汽车前端框架研发项目时间可从8天缩短至2天，缩短约 75%。

　　材料走向汽车，先要过验证关

　　这背后，是金发科技从材料供应商向材料+应用解决方案伙伴转型的真实需求。

　　作为国内领先的高性能化工新材料企业，金发科技面向汽车、电子电工、医疗健康、航空航天等多个行业提供材料产品及材料应用服务。其中，汽车是改性塑料的重要应用市场之一，也是金发科技重点服务的领域。

　　随着新能源汽车快速发展，“以塑代钢”成为汽车轻量化的重要方向。以改性塑料替代传统金属钢结构设计汽车前端框架，可实现重量减轻30%以上，并有助于提升安装效率、稳定性和综合成本优势。但材料从实验室走向汽车零部件，并不是简单替换。不同材料、结构、工况和制造条件相互影响，往往需要经过大量验证，才能找到性能、重量和成本之间的最佳平衡。

　　仿真，就是这项验证工作中不可或缺的一环。它相当于在产品真正制造出来之前，先在计算机里搭建一个虚拟环境，对零部件的变形、应力、模态等性能表现进行评估。通过仿真，工程师可以在数字世界中提前发现问题、优化设计，从而减少物理样机反复试制带来的时间和成本。

　　让仿真快起来，让数据用起来

　　但传统 CAE(计算机辅助工程)仿真并不轻松。对于结构复杂的汽车前端框架，工程师往往需要先进行几何处理、网格划分、参数设置等前处理工作，再开展后续计算分析。所谓“画网格”，就是把连续的实体结构切分成计算机可以识别和求解的一个个小单元。金发科技在实践中统计发现，传统仿真验证中超过 60% 的时间耗在网格处理等前处理环节。仅网格划分一步，一个前端框架产品通常就需要 2-4 天。随着汽车研发节奏不断加快，这种基于传统网格的“仿真—修改—再仿真”的反复等待，已经难以满足客户对快速研发和交付的要求。

　　西门子 Simcenter Simsolid 首先解决的是“快”的问题，无需进行复杂的几何简化和网格划分，可以直接基于原始几何模型进行快速仿真分析。对工程师来说，这意味着大量重复性的前处理工作被大幅压缩，设计方案可以更快进入验证环节。对金发科技来说，这不仅提升了仿真效率，也让其能够更快响应车企客户不断变化的研发需求。

　　除了通过无网格技术提升单次仿真的效率，金发科技还在思考如何进一步释放历史仿真数据的价值。过去多年积累下来的大量高质量仿真数据，能否不只是被保存下来，而是被真正利用起来？这些数据背后，是否蕴藏着材料、结构和性能之间可以被学习、复用和预测的规律？

　　这正是 AI 发挥作用的地方。

　　Rapidminer 帮助金发科技对历史仿真数据、工程参数和结果文件进行整理、分析和建模，为 AI 模型训练提供高质量数据基础；PhysicsAI 则基于几何深度学习能力，帮助工程师利用这些历史仿真数据训练面向特定工程场景的 AI 预测模型。

　　这个 AI 模型可以学习材料、结构和性能之间的复杂关系。当新的设计方案出现时，模型能够对位移、应力分布及极值等关键工况结果进行秒级预测，帮助工程师在更短时间内判断方案表现，并将预测精度控制在工程可接受范围内。

　　AI 并不是替代工程师，也不是完全替代高精度仿真验证。它真正改变的是研发流程：过去，每一次设计调整都可能意味着重新建模、重新仿真、重新等待；现在，工程师可以先通过 AI 模型快速判断方向，再将关键方案交由高精度仿真进一步验证。历史仿真经验由此不再只是项目结束后的数据沉淀，而是转化为可复用、可预测、可持续迭代的研发能力。

　　从无网格仿真提速，到 AI 模型预测，金发科技与西门子的合作展示了工业 AI 进入工程研发流程的一种路径。它让汽车前端框架研发从“反复仿真等待”走向“快速预测、快速验证、快速迭代”，也帮助材料企业更早参与客户研发流程，加速新材料在真实产业场景中的规模化应用。

　　这样的“AI +仿真”的研发方式，同样在加速轻量化材料的工程化应用。随着新能源汽车、机器人、低空经济等新兴产业快速发展，材料、结构和性能之间的协同优化需求将更加复杂。仿真与 AI 的结合，有望帮助更多工业企业在更短时间内完成方案验证和产品迭代。

　　通过与西门子等生态伙伴的持续协同，金发科技正将仿真数据转化为可复用的智慧资产，让新材料的应用落走向精准、高效的价值共创。当材料、数据与场景深度融合，创造的不仅是产品价值，更是与伙伴、社会共享的美好未来。

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