SIMULIA R2027x发布前瞻：依托物理仿真构建可信工业AI，区分大模型与机理驱动AI差异
了解工业人工智能的实际运行机制，欢迎在 2026 年 11 月 20 日（星期五）SIMULIA R2027x 版本线上发布主题演讲中一睹新版本全貌。
什么样的工业人工智能能够获得工程领域信赖？
只有建立在经过验证的物理原理之上，工业人工智能才具备可信度，不能单纯依靠大语言模型。在工程领域，速度如果缺少可信度便毫无意义。能够输出流畅文本回答的人工智能，与依托成熟仿真技术、基于验证过的仿真数据训练得到的人工智能，二者完全不是一回事；产品风险就存在于二者的差距之中。
这正是 3DEXPERIENCE 平台下一代仿真套件 SIMULIA R2027x 的核心理念。SIMULIA 首席执行官米歇尔・阿什与 SIMULIA 研发副总裁克里斯蒂安・怀廷两位项目负责人从不同角度阐明同一个观点：人工智能正在快速成为各行各业的标配，拥有 AI 已经不再是竞争优势。下一轮竞争优势，将属于那些掌握理解物理世界的人工智能的企业。
本文将解释该理念的内涵、实际落地方式，以及 2026 年 11 月 20 日（星期五）SIMULIA R2027x 线上发布主题演讲会带来哪些内容。
何为具备物理根基的工业人工智能？
具备物理根基的工业人工智能，以真实世界物理行为的验证仿真结果作为训练依据与约束基准。它依托由成熟仿真引擎构建的行业世界模型，并使用仿真引擎生成的数据完成训练。
怀廷直白地指出：当下很多企业都在推出物理 AI，但并非所有产品都拥有科学底层支撑。差异就藏在底层内核之中。SIMULIA 基于自有仿真引擎搭建行业世界模型，这些模型为 3DEXPERIENCE 平台上的智能虚拟助手 LEO 提供能力支撑。LEO 调用 SIMULIA 求解器开展运算，因此输出结果全部源自经过验证的物理计算。
LEO 协助汽车工程师完成车门仿真。用户仅需简单自然语言指令，LEO 即可自动配置并展示仿真结果。
阿什还补充了工业客户看重的另外两项特性：3DEXPERIENCE 平台的人工智能充分理解工业业务场景，同时保障客户数据安全。以上三项特征，完整诠释了 “能够理解物理世界的人工智能” 的实际内涵：
‑ 基于物理原理：依托经过验证、符合科学的仿真技术。
‑ 面向行业场景：基于真实工业应用与工作流打磨而成。
‑ 安全可靠：专为保护客户数据而设计。
为什么仅靠大语言模型不足以满足工程需求？
大语言模型可以调取已验证的数据，但无法依据物理定律自行校验输出结果。工程决策必须遵循物理定律。如果背后没有物理求解器作为支撑，模型本身没有内置校验能力，无法判断支架是否能够承受载荷、场域特性是否符合预期、流体是否会发生分离。
这正是怀廷反复强调 SIMULIA 人工智能模型不单纯依赖语言模型的原因。语言只是人类和系统交互的媒介；物理计算才是让输出结果具备落地价值的根本。
最终得到的人工智能兼顾运算速度、结果可解释性，输出可直接用于工程决策，因为它的分析结论建立在历经数十年工业实践检验的仿真技术之上。对于工程企业而言，产品复杂度持续提升，同时又面临缩短产品上市周期的压力，这套技术积淀正是区分有价值参考结论和高风险主观猜测的关键。
工程领域智能虚拟助手 LEO 是什么？
LEO 是 3DEXPERIENCE 平台上具备自主执行能力的 AI 虚拟助手，可以替用户完成仿真的设置、运行与分析工作。它不止可以回答问题，还能嵌入真实工业工作流，承担重复性任务，并使用自然语言在每一个操作环节为用户提供指引。
它带来的实际价值体现为工程人员时间分配模式的转变：
‑ 资深工程师可以把时间投入高价值工作，不再耗费在重复的仿真前处理与后处理工作上。
‑ 更多人员可以自信地使用仿真工具，LEO 会引导用户完成仿真设置，使用通俗语言解答疑问。
‑ 输出结果以经过验证的物理为根基，LEO 调用 SIMULIA 求解器运行仿真，而非单纯依靠语言模型。
正如怀廷所描述，设计目标是让工程师聚焦最核心的工作，其余事务交由 LEO 处理。
物理行为虚拟孪生是什么？
物理行为虚拟孪生是一套物理人工智能，依托高保真数据实现近实时结果预测。它基于工业界信赖的 SIMULIA 求解器数据完成学习，花费远少于完整仿真的时间，即可输出产品的高保真三维表现。
塑料瓶的物理行为虚拟孪生。设计者修改几何之后即刻就能看到效果；传统分析完成单次运算的时间内，该技术可以完成数百种设计变体方案评估。
它的价值不止是运算速度提升；近实时预测将物理分析直接融入设计流程。设计师在塑造模型阶段就可以查看产品的物理表现，无需等待专业人员运行完整仿真，仿真分析能力可以开放给团队更多成员使用。这正是下文将介绍的 MODSIM 理念的实际落地。同时，在产品开发早期阶段就可以探索数量庞大的设计方案。依托经过验证的 SIMULIA 求解器数据训练，帮助工程师聚焦潜力最优的设计方案，之后再使用完整仿真做最终确认。
AI 时代，求解器技术与性能为何依旧重要？
人工智能的上限由其背后的物理计算能力决定，求解器技术的迭代会强化构建于其上的 AI 能力。用于训练物理行为虚拟孪生、支撑 LEO 运行的成熟求解器自身也在持续迭代更新。
R2027x 版本在 3DEXPERIENCE 平台带来结构、电磁、流体以及多体仿真领域的最新技术进展，同时展示高性能计算（HPC）如何缩短仿真耗时。工程师熟悉的高精度求解器运算速度得到提升，一方面可以在更短时间产出更多 AI 训练数据集，另一方面也让直接使用仿真的工程师更快拿到计算结果。
这也是阿什表示主题演讲会将 LEO、物理行为虚拟孪生、全部求解器更新放在一起介绍的原因 —— 它们属于同一个完整技术体系，并非三套相互独立的内容。
什么是 MODSIM，它对工业人工智能为何至关重要？
MODSIM 是一套在 3DEXPERIENCE 平台统一数据模型之上融合建模与仿真的工程方法论，从概念设计伊始就让物理规律指导每一项设计决策。它打通设计与仿真之间的壁垒；依托这套打通的体系，人工智能可以在 CATIA、SIMULIA 以及其他产品之间无缝协同。消除设计与仿真之间的数据交接环节，所有人基于同一套数据源开展工作，让工程团队更多成员能够使用仿真能力。
两场主题演讲将完整展示这套方法论：
1. 2026 年 11 月 19 日（星期四）：CATIA R2027x 版本发布主题演讲，内容涵盖互联虚拟孪生与工业人工智能，现场演示虚拟助手以及生成式设计体验。
2. 2026 年 11 月 20 日（星期五）：SIMULIA R2027x 版本发布主题演讲，展示可信赖仿真与物理人工智能如何直接嵌入设计流程。
两场活动共同呈现设计与仿真走向一体化的完整图景。
核心要点总结
‑ 值得信赖的工业人工智能建立在经过验证的物理原理与成熟仿真技术之上。
‑ LEO 是具备自主执行能力的虚拟助手，在真实工业工作流中完成仿真设置、运行与分析。
‑ 物理行为虚拟孪生将求解器训练得到的近实时预测能力带入设计流程。
‑ 求解器与高性能计算的技术进步，同时赋能上层 AI 能力和工程师直接运行的仿真任务。
‑ MODSIM 在统一数据模型之上融合建模与仿真，消除数据交接，扩大仿真工具使用人群，从概念阶段起就用物理规律指导设计。
11 月 20 日欢迎参与活动
立即注册参加 2026 年 11 月 20 日（星期五）SIMULIA R2027x 版本发布主题演讲；也可以两场全部注册，从 11 月 19 日（星期四）CATIA R2027x 版本发布主题演讲开始完整收看。
常见问题解答
什么是 SIMULIA R2027x？
SIMULIA R2027x 是 3DEXPERIENCE 平台上 SIMULIA 仿真套件的下一版发布版本，融合物理人工智能、自主智能体 AI 以及求解器性能提升。
SIMULIA R2027x 版本发布主题演讲举办时间？
演讲时间为 2026 年 11 月 20 日星期五，前一场 CATIA R2027x 发布主题演讲在 11 月 19 日星期四举办。据米歇尔・阿什介绍，演讲为线上免费活动。
演讲嘉宾都有谁？
SIMULIA 首席执行官米歇尔・阿什；SIMULIA 研发副总裁克里斯蒂安・怀廷；SIMULIA 研发角色产品组合高级总监德尔菲娜・热努夫里耶。
主题演讲会包含哪些内容？
基于 LEO 与物理行为虚拟孪生的工业人工智能、最新求解器技术与高性能计算性能、基于 MODSIM 的建模‑仿真一体化方案。
LEO 可以实现哪些功能？
LEO 完成仿真的设置、运行与分析；承担重复性工作，引导经验不足的用户完成仿真设置，并使用通俗语言解答疑问。
