在工程現場，人工智慧（AI）與工程模擬（Simulation / MODSIM）的結合，正在改變設計與決策的節奏：產品更複雜、需求更碎、設計更常變動，工程團隊宛如與時間賽跑。在一個開發週期內，必須同時兼顧結構、熱、EMC、噪音、可靠度、重量、成本等KPI，同時還得處理跨部門協作與版本追蹤。任何一個環節卡住，都可能拖慢整體進度。 在這樣的背景下，AI的價值逐漸清楚：它不是取代工程師，而是縮短重複性流程與等待時間，讓工程師把時間留給高價值的工程判斷與創新思考。 誰會最直接感受到AI × MODSIM的價值？ 設計/產品工程師：設計變更當下就能更快看到KPI影響，減少走冤枉路與改版重工。 CAE/模擬分析工程師：專注於高階模型建構、方法與驗證，而不是被大量重複工單淹沒。 研發主管/專案負責人：縮短迭代週期、降低協作摩擦，並把流程沉澱成可複雜的研發能力。 圖1. SIMULIA CEO觀點：AI會改變工程工作的日常分工，讓時間回到創新與關鍵判斷。 三大核心變革：AI如何重新定義工程研發 Michelle Ash在訪談中明確重點說明：AI與機器學習正在改變工程的「做法」，尤其是 設計探索、模擬角色、以及資料與流程的規模化。 1. AI × Virtual Twins：設計探索加速，方案更快收斂 Michelle Ash指出：AI的關鍵不在於取代工程師，而是透過Virtual Twins of Physics Behavior（物理行為的虛擬雙生），把可信的模擬知識轉成可快速重用的模型。模擬專家在特定設計空間內，以多組高精度模擬結果進行機器學習（ML），建立「物理行為模型」，讓其他工程師能更快做設計與性能研究。 結果是：探索設計空間不再被「等待模擬」綁住，而是能更快比較取捨、更早收斂解法，研發節奏自然加快。 2. 模擬工程師角色進化：從回應需求走向「資產建立」 在這個架構下，模擬專家依然會做進階模擬，但角色會延伸為「可重用資產的建立者」：建立不同的模型與方法，讓設計/產品工程師能獨立探索設計空間、評估KPI、用3D視覺化理解行為。 當方法開始被「資產化」，團隊會出現三個直接效益： 未來的模擬專家，將不再只是回應需求，而是主動建構能被團隊重用的知識模組與設計流程資產。他們將成為： 常見問題可快速篩選：減少每次都從頭跑的重工與等待。 設計端回饋更即時：迭代更快，決策更貼近工程現場。 Know-how可傳承：關鍵方法沉澱為流程與模型資產，更容易擴充與複製。 3. AI能否規模化：成敗在於資料品質、資料管理與流程方法 要讓AI與MODSIM真正發揮長期價值，Michelle的回答很務實：關鍵在 quality、management、process 三件事。 資料品質 訓練資料品質是根本，資料可信，輸出的資訊才有價值。 資料管理 AI會產生大量資料，必須預先規劃儲存與可取回策略，否則越用越亂。 流程方法 把需求、設計意圖甚至思考脈絡嵌入流程，才能捕捉並複製設計/模擬方法，避免資料在跨工具、跨人員交接中遺失。 為什麼AI × MODSIM經常被一起討論？ Michelle提到：MODSIM是AI/ML能力的基礎。MODSIM把建模與模擬統一在共同資料模型與一致的使用體驗之上；AI強化後再加一層「速度與智慧」，把企業最佳實務封裝成可快速評估的能力——設計一改，就能更快看到對性能與KPI的影響。 同時，AI-enhanced MODSIM能降低傳統流程中「建模/模擬交接」的等待與摩擦，把協作與核准拉回一致框架，縮短設計週期。 圖2. 以共同資料與流程為底座，AI評估更容易嵌入研發節奏，縮短交接等待。 讓物理知識更普及，工程模擬更易使用 Michelle Ash強調，AI在工程領域的普及，並不是簡化工程本身，而是讓模擬專業得以擴散與規模化。為達成這個目標，模擬結果需讓非模擬人員也能理解與應用，工程師則應能在熟悉的流程中自然嵌入AI判斷，同時確保資料具備可重現性與可驗證性。 作為SIMULIA在台灣的合作夥伴，士盟科技也很榮幸能與Michelle Ash面對面交流。我們在交流中聚焦的同樣是工程現場最在意的問題：如何把資料與流程基礎打穩，讓AI × MODSIM真正成為「可被信任、可被重用」的研發能力，而不只是一次性的展示。 AI導入不走彎路，掌握3個起跑原則 如果您正評估是否導入AI來提升工程效率，建議從小處著手、以務實為本： 選定最具痛點的場景，先做成果 例如：設計反覆變更但模擬回應太慢、常見散熱/EMC問題無法快速篩選；先把「快速評估」流程做出來，讓價值可被看見、可被複製。 先把資料策略講清楚 定義資料品質標準、版本管理邏輯、可取用與可追溯機制，以能讓AI模型後續擴充與驗證有依據。 將專家經驗做成可重用模組 把方法「人」沉澱為「資產」，研發流程才會從個別專案成效，升級為企業級能力。 若您希望了解如何讓 AI、機器學習（ML）、MODSIM、Virtual Twins 實際應用於工程研發場景，歡迎與士盟科技進一步交流。 相關文章： 機器學習（ML）在電磁模擬中的應用 機器學習：神經網路驅動的3D互動式設計探索 AI與機器學習加速包裝設計—智慧模擬技術助力永續創新 資料來源： SIMULIA Blog 關鍵字 : 人工智慧（AI）、機器學習（ML）、Virtual Twins、MODSIM、設計空間探索、可追溯性、跨部門協作