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SIMULIA 公布物理求解器、MODSIM 与 AI 三层战略，并披露与 NVIDIA 合作
达索系统在 SIMULIA Community Conference Japan 2026 上公布 SIMULIA 品牌的三层战略：底层为 Abaqus、PowerFLOW、CST、Simpack、Wave6 等物理求解器，中层为 MODSIM，顶层为 AI。
#仿真预测
MONOist · 日本制造 MONOist · 工厂自动化 公开导读 · 登录阅读全文
西门子 JIMTOF2026 展示数字孪生与数字线程方案，并公布软件内嵌 AI 智能体三步路线
西门子在 JIMTOF2026 展示面向机床工程的数字孪生与数字线程方案，覆盖设计、加工到实机联动的流程。展台以罗尔斯·罗伊斯航空发动机油泵零件为例，单次 3D 打印成形 6 个零件，改用增材制造后零件减重 30～40%，成形后的铣削后加工由 NX CAM 统一管理。
e-works · 制造新闻 公开导读 · 登录阅读全文
十沣科技发布2026年度系列产品，升级TF-AIDEA与TF-FEAST并推出ZF-Grid
十沣科技完成2026年度系列产品发布，包括人工智能仿真平台TF-AIDEA升级、通用网格前处理软件ZF-Grid推出、物理AI引擎TF-FEAST系列更新，并展示“AI+CAE”应用成果。
MONOist · 日本制造 公开导读 · 登录阅读全文
理光360度相机3D模型生成技术落地东京电力电网建筑保全业务
理光与理光日本宣布，其从360度相机影像生成高精细3D模型的自主技术已导入东京电力电网的建筑物保全业务并开始运用。该技术结合360度相机位置推定与AI空间结构推定补全，可抑制白墙、桌面等特征稀少区域的模型缺损，公司称与仅用360度影像生成3D模型的主要商用技术相比缺损率处于世界最高水平。
MONOist · 日本制造 公开导读 · 登录阅读全文
QunaSys与产总研联合开发非线性常微分方程线性化库「lin-ode」，支持量子CAE研发
QunaSys与产业技术综合研究所共同开发了面向非线性常微分方程的线性化库「lin-ode」，已作为开源软件公开。该库支持Koopman、KvN、Liouville三种线性化方式，可指定并计算所需矩阵元素，无需预先生成完整矩阵，用于支撑量子CAE算法的设计与验证。
Siemens · 仿真与设计 公开导读 · 登录阅读全文
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。
Siemens · 仿真与设计 公开导读 · 登录阅读全文
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。
Siemens · 官方工程资料精选 公开导读 · 登录阅读全文
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。
e-works · 制造新闻 公开导读 · 登录阅读全文
西门子Realize LIVE 2026在深圳举行，发布工业智能战略与Intelligence Center X
西门子Realize LIVE 2026大中华区用户大会在深圳举行，数字化工业软件CEO Tony Hemmelgarn提出以全面数字孪生、全生命周期智能、自适应能力为三大支柱的工业智能战略，强调工程AI须建立在物理模型与可信数据之上。
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光合组织2026智能计算应用大会：曙光8000十万卡超集群落成，海光+曙光双底座推动国产智算落地
中科曙光在光合组织2026智能计算应用大会上宣布，中国首个全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）正式落成并接入国家超算互联网，搭载海光CPU+DCU双芯架构，覆盖FP64到INT8全精度。大会同步推出Token谱系伙伴计划与AIDC基础设施专委会，光合组织已聚合超六千家产业伙伴，推动算力从规模竞赛转向应用价值。
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。