過去，工程團隊往往需要等待數小時才能完成一次模擬執行；如今，他們正尋求更快速評估構想、解讀模擬結果及制定設計決策的更有效方法。這項轉變的背後正是AI 模擬所驅動：AI 模擬運用人工智慧來支援、延伸或解讀傳統上主要仰賴物理模型求解器的模擬流程。AI 模擬並非單一技術，而是一系列持續發展的技術與方法；這些技術正逐步改變製造、產品開發與工程團隊在投入實作前測試構想的方式。以下將說明 AI 輔助模擬實際應用、目前已創造效益，以及 PTC 自身的 AI 輔助設計工具如何融入其中。
AI 模擬的定義
廣義而言，AI 模擬是指運用人工智慧支援工程模擬工作流程。在某些應用中，這包括使用以歷史模擬資料、實際效能資料或感測器輸入訓練的機器學習模型，以更快速地近似預測可能結果。在其他情況下，AI 可用於輔助模擬流程本身，例如協助工程師準備模擬分析、解讀結果、探索設計替代方案，或更有效率地運用最佳實務。
對 Creo 而言，AI 輔助模擬不會取代傳統的物理模型求解器，也不會利用歷史資料來預測模擬結果。Creo 模擬功能仍以有限元素分析 (FEA)、約束求解及最佳化演算法等成熟技術為基礎。AI 的價值在於協助工程師更有效率地執行模擬相關工作，涵蓋模擬設定、操作指引、設計探索及結果解讀等環節。
AI 模擬的運作方式
AI 輔助模擬的核心價值，在於協助工程師相較於傳統物理模型模擬更快速有效地完成模擬設定、執行模擬及結果解讀。
機器學習在模擬中的角色
在某些情況下，機器學習模型會利用過往模擬結果或實際感測器資料進行訓練，因此能近乎即時地預測新情境的結果。若經過適當訓練，模型便能辨識先前案例中的模式，而不必每次都從頭求解底層物理方程式。
AI 模擬的主要效益
對工程團隊而言，AI 模擬的真正價值不僅在於加速個別分析速度。它改變了模擬的執行時機、團隊可運用模擬的頻率，以及團隊在進入實體測試前制定設計決策時的信心程度。透過從過往的模擬結果、測試數據及運作條件中學習，AI 輔助模擬可協助工程團隊評估更多設計替代方案、減少高成本的重工，並以更高的信心地將更優異的產品推向市場。
快速探索設計概念
AI 模擬可協助工程師在設計流程的早期探索更多設計概念，此時變更成本相對較低。團隊不必等待每個構想都進入完整模擬流程，即可運用 AI 輔助模型快速預測結果、比較不同設計方案，並在投入時間進行更深入的分析前先篩選出最具潛力方案。
AI 驅動的生成式設計
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縮短時間並降低成本：簡化產品生命週期各階段流程
藉由加速設計與模擬的迭代流程，AI 模擬可縮短從概念設計到驗證所需的時間。團隊可在虛擬環境中及早識不理想的設計概念，將高精度模擬與實體原型製作集中給最具潛力的候選方案，並減少產品生命週期各階段的重工，同時保留最終工程驗證的必要性。
提升產品品質
AI 輔助模擬可協助團隊更早發現潛在的效能問題，從熱限制、結構弱點到可製造性方面的疑慮。透過在實體原型製作之前，獲得更多測試設計行為的機會，工程師可更早進行品質改善，並將資訊更充分的設計送入最終驗證。
永續性與效率
當較少有缺陷的設計概念進入實體原型製作階段時，團隊便能減少材料浪費、測試週期以及可避免的能源消耗。AI 輔助模擬也能幫助工程師探索不同的材料選擇，在不影響性能的情況下降低碳排放影響。透過在開發早期評估重量、耐用性、效能與資源使用之間的取捨，團隊便能做出更有效率且更具永續性的設計決策。
自信地進入工程設計
透過 AI 比較大量模擬及果與不同的設計變化，工程師能獲得更全面資訊，進一步了解哪些變數最可能影響效能。AI 並非要取代工程師專業判斷，但可讓決策更具實證基礎，協助團隊在投入高成本的後續步驟前，更有信心地向前推進。
為何 AI 模擬對產品開發至關重要？
高精度模擬對於精確工程驗證至關重要，但往往需要投入大量前期設定、運算時間及專業審查。因此，在時程壓力迫使團隊做出決策前，無法能測試每一項設計初步構想。AI 輔助模擬並非要取代傳統模擬，但可協助團隊在設計初期探索更多設計變化；此時進行變更仍更容易，成本也更低。
在實際應用上，這些效益可體現在更快速回饋：根據每個設計選項進行比較，並以每個選項背後的資料為依據，而非預設採用第一個符合最低要求的設計；也可形成更緊密的設計—模擬迭代循環，將過去依序進行、相隔數日的作業步驟，轉變為更接近即時的回饋；以及更早偵測風險，在實體原型完成前便找出失效模式。透過在虛擬環境而非實體階段發現問題，自然可減少實體原型數量與材料浪費；然而，這一切都不能取代驗證。其意義在於，進入實體測試的設計已通過更高的標準。
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AI 模擬在各產業的成果
AI 模擬已在多個產業展現實際成效，尤其是在工程團隊必須兼顧速度、成本、品質及產品複雜度的情境下。雖然不同市場的應用各有差異，但整體趨勢一致：AI 協助團隊透過虛擬環境探索更多情境、將實體測試集中於最重要的項目上，並在開發初期做出更充分且有數據依據的決策。
航太及國防產業
在航太及國防產業中，AI 模擬可協助工程團隊及早評估複雜的效能要求，涵蓋輕量化、結構耐久性、熱行為及任務關鍵可靠性。透過加速虛擬測試，團隊可在投入昂貴的原型製作、實體測試或後續繁複的認證工作之前，探索更多設計變體。
汽車產業
對汽車產業工程團隊而言，AI 模擬可加速評估車輛耐撞性、電池效能、車輛動態、空氣動力學及零組件耐久性。透過更快速地近似預測複雜模擬結果，可讓團隊在相同開發期間比較更多設計概念，進而支援更安全、更輕量化且效率更高的車輛設計。
工業產業
在工業設備與製造環境中，AI 模擬可協助團隊最佳化機器效能、提升可靠性，並減少成本高昂的生產中斷。工程師可更早運用虛擬模型及早測試負載、運動、熱、振動及磨耗條件；營運團隊則可運用模擬為基礎的洞察，支援預測性維護與更有效率的生命週期規劃。
電子及高科技產業
對電子及高科技企業而言，AI 模擬分析有助於管理日益緊密且複雜的產品設計，其中熱效能、訊號完整性、機構封裝及可靠性彼此交互影響。透過在初期建模更多情境，團隊可更早發現設計取捨，並降低在開發後期才發現影響效能、可製造性或產品品質問題的風險。
MedTech
在醫療科技領域，AI 模擬可協助團隊在進入正式驗證階段前，評估裝置性能、耐用性、易用性及與安全性相關的設計考量。虛擬測試可支援更早比較各種設計方案，協助團隊縮減原型範圍、減少重工，在開發決策中納入更有力的佐證資料，同時仍保留醫療器材所需的實體測試與法規驗證。
AI 模擬 vs. 傳統模擬
採用 AI 輔助方法的優勢，主要在於其可擴充性、速度與洞察深度。在某些結合 AI/ML 的模擬應用中，團隊可利用根據過往模擬結果、感測器資料或實際測試結果訓練的模型，更快速地近似推估可能結果，從而大幅縮短分析時間。這些方法也能提供預測性洞察，協助團隊辨識大量設計變體中的模式，例如那些變數最可能影響效能。這並不會取代傳統模擬或最終驗證，但能協助工程團隊將深入分析聚焦於最關鍵之處。
盡管如此，結果的品質取決於模型的訓練資料，包括歷史模擬執行結果、感測器與 IoT 資料，以及可取得的情況下，真實世界的測試結果。訓練資料稀少或缺乏代表性，是導致生產環境效能下降的最常見原因，因此，任何採用這些工具的團隊，都應以審慎評估資料品質，如同評估建模技術本身一樣。
AI 與模擬的未來
有兩個趨勢值得關注。Digital Twin 正從靜態工程視覺呈現，轉向能與實體產品實際運作數據保持同步的即時雙向系統；而 AI 也越來越多地負責在條件變化時維持模型的校準。此外，模擬本身也開始從產品上市前的檢查關卡，轉變為持續性的參考依據；用來了解產品上市後的實際性能表現，而不只是判斷產品是否應該上市。
這些效益也伴隨必須管理的實際取捨。這些模型承襲其訓練資料的限制：若資料不完整或缺乏代表性，預測結果亦將如此。資料安全同樣至關重要，因為訓練資料通常包含專有設計與效能資訊，必須受到與其他工程智慧財產 IP 相同等級的保護。
PTC 的定位：AI 輔助設計
PTC 的 AI 功能正快速發展，而 CAD 是最能清楚展現此一演進的領域之一。在 Creo 中，AI 並非定位取代工程判斷或模擬專業知識，而是整合在設計環境中，協助工程師加速早期設計探索的速度、減少重複性工作，並讓更具潛力的設計方案能更早進入模擬階段。
這一點很重要，因為 AI 在 CAD 領域的未來，不在於將控制權交給演算法，而在於工程師做出決策的確切時刻，提供更好的支援。Creo 的 AI 方法遵循「建議(Advice)、輔助 (Assist) 與自動化 (Automate) 架構：建議可協助使用者取得值得信賴的指引與最佳實務；輔助在工作流程中提供具備更多模型感知能力的洞察、疑難排解與驗證；自動化則旨在減少特定工程任務中的手動作業，讓使用者保有控制權。
對模擬而言，這項連結尤其重要。工程師需要探索更多設計方案、更早了解不同方案之間取捨，並在設計變更成本提高之前先驗證產品效能。Creo 的 AI Assistant 可透過提供情境式指引，以及協助設定模擬研究，推動此流程向前發展。接著，Creo 的生成式設計可協助團隊依據重量、剛性、熱性能、材料與可製造性等需求，建立並評估更多幾何設計變體。此外，Creo Simulation Live 可在建模工作階段中，直接為工程師提供即時模擬回饋，協助他們在產品設計的最初階段，就了解設計是否可能如預期般運作。
Creo 中的 AI 如何協助工程師更快進入模擬分析階段
實際效益在於，當 AI 與模擬分析共同支援相同的工程目標──更快速、更具依據的產品開發──時，便能發揮最佳效益。Creo 中的 AI 可協助工程師克服從零開始的設計挑戰、自動化重複性的 CAD 作業、在工作流程中提供指引，並在相同時間內探索比手動建模更多可行的設計方向。
模擬隨之成為更緊密回饋循環的一環。工程師不必先完成設計，再等到後續分析人員評估產品效能，而是可結合 AI 輔助設計探索與即時模擬，更早評估構想。這並不由 AI 做出最終工程決策，而是讓工程師運用 AI 與模擬能力比較更多方案、更早發現問題，並在投入後續驗證、原型製作或製造流程前，更有信心地向前推進。