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TotalEnergies 如何用浸没式冷却提升电动车快充性能
TotalEnergies 在 Realize LIVE Europe 2026 上展示了基于 Simcenter Amesim 的仿真研究，对比电动车电池包直接浸没式冷却与传统间接液冷的效果。团队用多准则优化从超 3000 万个候选流体中筛选出单一介电流体配方，并在整车热管理模型中用神经网络代理模型实现 ×160 加速且无明显精度损失。
#仿真预测
Siemens · 仿真与设计
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西门子视角：汽车与出行生态的十大趋势
西门子旗下 Simcenter 专家梳理出汽车与出行领域的十大趋势，涵盖动力总成多元化、电动车改进、数字化工厂与 AI 及数字孪生等方向。文中提到纯电并非唯一解，BMW、Hyundai、Toyota、Honda 等厂商同时布局汽油、柴油、PHEV、BEV 与氢燃料电池。Simcenter 曾参与 Rimac Technology 的 Bugatti Tourbillon 电池热管理。
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用现有结构与流体数据训练 Simcenter PhysicsAI
西门子介绍利用已有结构与流体仿真结果训练几何深度学习模型，预测新几何的响应。已有求解结果可用于开始训练；预测是否适用新设计，仍需独立测试与工程验证。
推荐理由：工程方法选读：核对已有仿真数据、输入特征及验证步骤；厂商教程不等于客户量产收益。
NIST · 制造研究精选 中文正文可读
NIST数字孪生实验室报告：制造单元、数据与标准（PDF文字阅读版）
NIST 系统集成部建立了数字孪生实验室（DTL），用于推动美国制造业采用数字孪生。报告介绍了该实验室的愿景与目标、实验室装置与已实施的案例研究，并列出实验室采用的相关标准及其在制造业数字孪生中的语境。报告还探讨了 DTL 可支撑的研究方向与未来工作。
推荐理由：研究报告选读。原文件共36页；这里提供可提取文字与页码链接，图中英文及扫描附录尚未转写，不能当作完整图文译本。
NIST · 制造研究精选 中文正文可读
NIST 先进制造数字孪生项目：为制造业数字孪生制定标准与验证方法
NIST 的“先进制造数字孪生”项目开发技术指南并推动标准制定，帮助制造商明确数字孪生需求、有效管理数据，并构建可量化不确定性的模型。项目包含三部分：研发数字孪生实施与测试方法、推进标准开发与测试、利用 NIST 数字孪生测试平台支持参考实现。其工作涵盖 ISO 23247 第 7 部分 VVUQ 框架新标准提案，以及第 5 部分数字线程和 MTConnect 接口的参考实现。
推荐理由：研究资料选读：用于理解制造AI的数据、验证与标准条件。原文为研究计划或项目说明，不代表生产效果已验证。
NIST · 制造研究精选 中文正文可读
NIST AIMS研究项目：融合计量、物理模型与AI预测机床性能
NIST AIMS研究项目探讨将可溯源计量、物理模型与AI结合，用于机床和加工过程的状态监测与性能预测。文中提到的美国机床总量是行业背景，不是项目已改造或覆盖的设备数量。
推荐理由：研究资料选读：用于理解制造AI的数据、验证与标准条件。原文为研究计划或项目说明，不代表生产效果已验证。