2025年，工程仿真行业将迎来一个关键转折点，计算能力、物理真实性和人工智能将在此融合，重新定义工业创新的边界。本报告指出，计算机辅助工程（CAE）领域正在发生深刻转变，从渐进式的数值改进阶段迈向系统性的、人工智能增强的数字化转型阶段。.

全球仿真软件市场正经历快速扩张，预计将从2024年的179.7亿美元增长到2025年的201.5亿美元，保持12.113万亿美元的强劲复合年增长率（CAGR）。这一增长得益于向“仿真即平台”的转型，其中高性能计算（HPC）提供了大规模并行化所需的百亿亿次级基础设施，而物理信息神经网络（PINN）则提供了一种绕过传统计算瓶颈的机制。.

1. 什么是仿真工程？为什么它现在如此重要？

仿真工程标志着工程决策方式的根本性转变。.
仿真不再局限于开发末期的设计验证，而是成为设计、优化和系统级决策的主要驱动力。.

2025年，工程仿真将迎来一个关键时刻。计算能力、物理真实性和人工智能将融合发展，共同重新定义工业创新的极限。因此，计算机辅助工程（CAE）领域将不再局限于渐进式的数值改进，而是迈入人工智能赋能的数字化转型时代。.

全球仿真软件市场也反映了这一变化。该市场规模将从2024年的179.7亿美元增长到2025年的超过200亿美元。更重要的是，这种增长是结构性的，而非周期性的。越来越多的组织开始采用仿真软件。 模拟作为平台, 不仅仅是一个工具。.

高性能计算实现了大规模并行化。同时，基于物理原理的神经网络减少了传统的计算瓶颈。这些技术构成了仿真工程的基础。.

简而言之，仿真工程如今至关重要，因为它直接影响速度、成本和可靠性。率先采用仿真工程的公司将获得决定性的竞争优势。.

随着行业迈向 2030 年，战略重点已从简单的验证转向“仿真民主”，这一运动的特点是低代码、人工智能驱动的工具的普及，使非专业人士能够在设计周期的早期进行高保真分析。.

随着数字孪生和降阶建模 (ROM) 的成熟，这种民主化从根本上缩短了汽车和航空航天等关键行业的“上市时间”，最多可缩短 50%。.²

达索系统公司推出的 Abaqus 2025 版本体现了这一发展历程，引入了复杂的非线性求解器增强功能和粒度级失效模型，提供了前所未有的材料真实感。.⁴

除了这些既定的支柱之外，2025 年标志着跨学科的新兴领域将蓬勃发展，包括用于材料科学的量子模拟和用于计算机临床试验的生物力学建模，这些领域有望在未来十年颠覆工程现状。.

2. 2025 年全球模拟格局将如何形成？

多种市场驱动因素促成了这一转变。首先，自主系统在各行各业持续扩展。其次，工程团队越来越依赖人机协作模式。与此同时，围绕自主技术基础设施的区域竞争日趋激烈。.

预计到2025年，北美仍将保持最大的区域市场份额。然而，欧洲在仿真技术的应用方面正经历快速增长。德国和英国引领了这一趋势，两国人工智能的高普及率和不断增长的国防开支加速了数字化工程的进程。.

英国市场展现出尤为强劲的增长势头。预计从2025年到2030年，英国市场将保持显著的复合年增长率。这一增长反映了英国企业向先进制造和数字化工程工作流程的战略转型。.

在制造业领域，预计到2025年，仿真和分析软件的集成将使运营成本降低约20%亿美元。这种效率提升已势在必行。随着数据中心电力限制和持续的供应链中断等因素带来的扩展性挑战不断涌现，仿真提供了一个至关重要的数字化沙箱。在这个环境中，可以在实际运营受到影响之前，对可能出现的摩擦进行建模、测试和缓解。.

3. 有限元分析是否会在 2025 年进入 FEM 2.0 时代？

2025年标志着有限元方法（FEM）不再等同于纯粹的数值计算和大量离散化求解器。这种传统的有限元方法观念已无法满足现代工程的需求。.

相反，该行业正在见证以下现象的出现： 有限元法 2.0. 在这个新阶段，基于物理学的原理仍然至关重要。然而，它们现在得到了深度学习技术的增强。.

这种集成使得开发速度显著提升的求解器成为可能。同时，这些求解器也更具普适性，能够适用于不同的几何形状、材料和边界条件。.

有限元法2.0并非取代传统的数值方法，而是对其进行扩展。通过将成熟的物理模型与数据驱动学习相结合，仿真工作流程能够同时提升效率和适应性。.

3.1. AI/ML 的集成：PINN 和算子学习

物理信息神经网络（PINN）已从学术研究走向工业应用。与传统神经网络不同，PINN 不依赖于海量标注数据集。相反，它们将控制偏微分方程（PDE）直接嵌入到损失函数中。.

这种方法确保模型输出满足基本物理定律，包括质量守恒和动量守恒，即使在训练数据稀疏的情况下也是如此。因此，PINN 为纯粹的数据驱动方法提供了一种符合物理规律的替代方案。.

2025年的一项重大突破是引入 PirateNet架构. PirateNet结合了序列到序列学习和因果训练策略。这种设计能够稳定涉及高频组件和移动界面问题的仿真。.

重要的是，这种混合方法缓解了传统 PINN 训练中常见的病态条件。因此，它能够在流体力学和结构动力学领域提供更稳健、更可靠的解决方案。.

与此同时，算子学习已成为多查询仿真任务的一种强大替代方案。. 深度算子网络（DeepONet） 学习函数空间之间的映射关系，而不是逐点求解。这种能力从根本上改变了重复模拟的执行方式。.

在传统的有限元方法工作流程中，对于每个新的边界条件或载荷情况，求解器都必须重新运行。相比之下，预训练的DeepONet模型能够针对各种未知参数提供近乎瞬时的场预测。.

例如， GS-PI-DeepONet框架 与传统有限元方法相比，速度提高了七到八倍。这些优势体现在复杂机械组件的位移和应力分析中，同时保持了高达 0.9999 的 $R^2$ 值。.

将这些方法整合到 集成有限元神经网络（I-FENN） 该框架能够有效地解耦多物理场相互作用。在这种配置中，机械场采用传统的有限元方法计算，以保持高精度。同时，耦合场（例如热弹性或孔隙弹性响应）则使用神经网络进行预测。.

这种分工显著降低了总计算成本，同时保持了物理可靠性。因此，混合人工智能-有限元架构成为下一代仿真工程的实用基础。.

^{比较案例 1 与 BC1 的位移场预测分布、参考分布和误差分布（左边：GS-PI-DeepONet；; 中间：有限元法；; 正确的：绝对误差）。.}

^{参考： https://doi.org/10.3390/make7040137}

3.2 无网格方法和自适应仿真技术的进展

2025年，传统网格连接的局限性日益凸显。在模拟大变形、裂纹扩展和相变时，这些局限性尤为显著。因此，无网格和自适应仿真方法取得了长足的进步。.

无网格方法，例如 局部径向基函数配置法（LRBFCM）, 取消固定的元素连接。取而代之的是，节点直接与其相邻节点交互。这种灵活性使得模拟能够更有效地处理剧烈的几何变化。.

在断裂力学中， 四阶相场法（PFM） 通过集成自适应加载步长策略，该方法取得了显著进展。当与分散节点排列（SCNvar）结合使用时，该方法能够将计算资源集中在最需要的地方。.

具体而言，资源被定向到关键区域，例如活跃裂纹前沿。这种定向分配方式显著提升了性能。拉伸试验表明，CPU 时间最多可减少 30 倍，而剪切试验表明，与均匀节点分布相比，CPU 时间减少了三倍。.

重要的是，这些改进保持了高精度的断裂路径预测，同时避免了全局网格细化带来的高昂计算成本。.

同时，, 自适应网格细化（AMR） 商业求解器的发展日新月异。到2025年，自适应网格细化（AMR）将越来越依赖于目标导向的伴随方法。这些方法并非基于简单的特征梯度来细化网格，而是采用伴随灵敏度分析。.

这种策略能够精准地识别出需要改进的具体积分量。常见的例子包括翼型的阻力系数或涡轮叶片的峰值应力。因此，自适应改进变得更加高效且更具针对性。.

3.3. 高性能计算（HPC）在有限元分析中的应用发展

高性能计算将在2025年经历结构性转变。HPC架构正朝着以下方向发展： 适用于百亿亿次级计算的设计 它将大规模 GPU 加速与混合云弹性相结合。.

这一转变是由计算密集型工作负载的急剧增长所驱动的。生成式人工智能模型和复杂的多物理场仿真对现有基础设施提出了前所未有的要求。因此，传统高性能计算环境的局限性日益凸显。.

作为回应，一个新时代即将到来 智能工作负载管理 正在兴起。现代高性能计算系统不再依赖静态资源分配，而是根据仿真需求动态调整。.

战略性地采用 GPU 加速求解器可以进一步放大这些优势。例如，在……中引入的求解器 Ansys Mechanical 2025 R2 显著降低高自由度模型的峰值内存占用。因此，以往需要数天才能完成的完整装配仿真，现在只需数小时即可完成。.

在基础设施层面，软件定义平台正不断走向成熟。诸如此类的解决方案 Altair HPCWorks 提供与厂商无关的 GPU 管理和原生 Kubernetes 连接器。这些功能使工程团队能够在本地资源饱和时，无缝地将仿真扩展到云端。.

这些进展共同重新定义了高性能计算（HPC）对仿真工程的支持方式。计算基础设施不再是固定的限制因素，而是成为大规模仿真工作流程的灵活且适应性强的推动因素。.

尽管 仿真工程 随着人工智能驱动的求解器和智能工作流程的快速发展，其在现实世界中的影响在实际机械工程应用中变得更加清晰。如果您有兴趣，可以了解更多信息。 人工智能在机械工程分析中的应用现状.

4. Abaqus 的最新发展：2025 年分析

达索系统公司的Abaqus软件继续作为CAE行业的基石。到2025年， R2025x 版本 代表着求解器鲁棒性、材料真实性和云原生能力方面的重大进步。.

这些改进并非渐进式的，而是明确战略方向的体现。从创新领导力的角度来看，重点在于降低复杂非线性仿真所面临的障碍。.

求解器的鲁棒性得到了增强，从而提高了在复杂非线性场景下的稳定性。这直接降低了运行高级分析所需的专业知识和设置工作量。同时，材料建模的改进提高了更广泛应用场景下的物理真实性。.

云原生功能在此版本中也扮演着核心角色。Abaqus R2025x 旨在更好地利用现代硬件架构，包括提升可扩展性和更高效地利用可用计算资源。.

综上所述，这些改进展现了一套连贯的策略。Abaqus 旨在让高保真非线性仿真更易于使用，同时最大限度地提高硬件效率。因此，工程团队能够解决规模更大、更复杂的问题，而无需相应地增加成本或工作流程的复杂性。.

4.1. 求解器增强和步长循环

Abaqus 2025 引入了多项关键的求解器更新，旨在解决高度非线性和瞬态事件中的收敛性难题。这些改进主要集中在稳定性、自动化和更广泛的优化能力方面。.

其中一项最具影响力的新增内容是： 踏步自行车. 此功能允许在疲劳和磨损模拟中自动重复分析步骤。因此，无需手动复制模型即可模拟数千次加载循环。.

以往，这类耐久性分析需要复杂的外部脚本编写。而步进循环显著简化了工作流程，同时减少了设置错误和工程开销。.

2025 年版本也进行了扩展 伴随灵敏度能力. 改进后的版本现在支持固有频率和稳态动力学分析。这一扩展扩大了可以针对噪声、振动和声振粗糙度 (NVH) 进行优化的问题范围。.

对于强耦合多物理场模拟，Abaqus引入了新的 放宽收敛设置. 这些设置在 FD03 修复包中添加，可在模拟涉及极端热梯度和机械梯度时提供更稳定的解决方案路径。.

这些求解器更新共同提升了求解器在各种复杂场景下的鲁棒性。它们使工程师能够更可靠地运行复杂的非线性多物理场分析，同时减少人工干预和计算风险。.

4.2. 新材料模型和损伤真实性

通过引入新的材料行为，Abaqus模拟的真实性得到了显著提升：

• 超弹性与流体： 亨基模型和非线性粘弹性剪切行为的引入，为弹性体和高粘度流体的响应提供了更高的精度。.
• 多尺度失效： 现在，复合材料的晶粒和层压板层面都已具备基于应力和应变的失效准则，使工程师能够以前所未有的精度预测损伤的萌生。.
• 压阻效应： 全面支持机械载荷下电阻率的变化，可以直接模拟应变计和其他集成传感器的结构部件。.
• 切线热膨胀： 引入切线热膨胀系数可确保在温度相关的环境中获得更精确的结构响应，这对于航空航天和汽车排气系统至关重要。.

4.3. 云集成如何使 Abaqus 2025 中的 MODSIM 工作流得以实现？

到 2025 年，Abaqus 与 3DEXPERIENCE 平台的集成已进入成熟阶段。促成这一成熟的关键因素是： 仿真管理器 该工具允许使用简化的、基于界面的设置，直接在云端执行独立的 Abaqus 作业。.

这种能力支持更广泛的 MODSIM（建模与仿真） 策略。在这种方法中，几何学和仿真本质上是相互联系的。因此，传统上会减慢设计和分析周期的数据孤岛得以消除。.

通过统一建模和仿真环境，MODSIM 能够加快迭代速度，并提高产品生命周期内的可追溯性。工程团队不再需要管理分散的几何体和求解器工作流程。.

同时，, Abaqus/CAE 2025 显著提升了用户体验。减少了对关键词编辑器的依赖，简化了复杂分析的模型设置。.

用户现在可以直接通过图形用户界面指定高级定义，例如复杂的磨损表面特性和转子动力学载荷（包括旋转体力）。这一改变简化了与复杂物理模型的交互。.

这 可用性优先方法 直接满足行业需求。更快的设置时间缩短了解决方案的交付时间，同时最大限度地减少手动关键词编辑，降低了复杂物理定义中出现人为错误的风险。.

尽管围绕仿真工程未来的讨论通常集中在新兴概念和技术上，但其中许多想法已经在商业 CAE 工具中得到实施。. Abaqus人工智能 这是一个强有力的例子，展示了人工智能如何增强当今的仿真工作流程，从更智能的有限元分析到自动化决策支持，正如我们在专门的文章中解释的那样。 Abaqus中的人工智能应用.

5. 通用仿真和数字化趋势：重塑行业

2025 年的 CAE 行业不仅仅体现在求解器更新上；它正在经历一场范式转变，即在整个产品生命周期中，仿真技术的使用和应用方式都将发生转变。.

5.1. “仿真民主”对 2025 年的 CAE 意味着什么？

“仿真民主”指的是高保真分析工具逐渐普及到非专业设计师和工程师手中。这一转变主要受两个关键因素驱动。.

首先，CAE行业面临着专业仿真分析师持续短缺的问题。其次，各组织越来越依赖于 前期模拟 在设计缺陷扩散到下游造成代价高昂的变更之前将其检测出来。.

到2025年，软件供应商将通过将人工智能辅助功能直接嵌入CAE环境来应对这些压力。诸如此类的工具包括： Ansys Discovery 现在包括集成的AI助手，包括 Ansys 工程副驾驶.

这些助手在仿真界面内提供实时、上下文相关的指导。它们利用自然语言处理技术，帮助用户诊断网格划分错误，并指导物理边界条件的设置。这种支持减少了试错次数，缩短了学习曲线。.

类似的方法也出现在…… 西门子 Simcenter X, 该平台提供基于人工智能的聊天界面，方便用户访问文档和获取模型设置指导。这些功能降低了高级多物理场仿真的入门门槛，同时又不影响分析的严谨性。.

这些进展共同促进了更广泛的用户参与仿真工作流程。高保真分析变得更加便捷，而专家级方法则保留在简化的用户交互界面之下。.

5.2. 2025 年数字孪生和降阶模型将如何应用？

到2025年，数字孪生技术将从静态表示演变为动态表示。 混合数字孪生. 这些系统将实时传感器数据与基于物理的仿真模型相结合。这种混合方法能够实现物理资产与其数字对应物之间的持续同步。.

实现这种实时连接的核心技术是 降阶模型（ROM）.

降阶模型是对高保真仿真的数学简化。它们在保留系统主要物理行为的同时，显著降低了计算成本。例如，完整的有限元碰撞仿真可能需要在高性能计算集群上耗费数天时间。相比之下，相应的降阶模型可以在标准笔记本电脑上几秒钟内完成。.

有多种技术支持这种复杂性的降低。. 本征正交分解（POD） 和 稀疏真广义分解（sPGD） 将复杂的物理过程提炼成轻量级的表示形式。这些简化的模型通常被打包成…… 功能样机单元（FMU）, 可以直接集成到控制系统或物联网平台中。.

在汽车行业，实际影响已经显现。. 雷诺 已申请 ESI的ADMORE技术, 该方法利用 sPGD 和 ReCUR 方法优化车辆侧面加固。通过将详细的碰撞仿真结果转化为 ROM（反应模型），雷诺将迭代设计优化周期从数周缩短至数小时。.

相似地，, MeshWorks 2025 引入自动ROM参数化功能。该功能可实现3D到1D模型的转换，在保持预测可靠性的同时，最多可将求解时间缩短50%。.

这些进展共同将数字孪生转变为主动的实时决策工具。支持ROM的混合数字孪生使得持续优化成为可能，而无需承担全规模仿真带来的计算负担。.

5.3 生成式设计：超越拓扑优化

到2025年，生成式设计已经超越了传统的拓扑优化。早期的方法主要集中于沿载荷路径去除材料。虽然这种方法有效，但它仅能满足一小部分设计目标。.

现代生成式设计采用整体性的多目标探索过程。人工智能驱动的算法现在可以同时生成数百种设计方案。每个候选方案都满足多个约束条件，包括结构性能、热性能和可制造性。.

从一开始就明确考虑了制造方面的限制因素，包括增材制造、铸造和数控加工。因此，生成的设计不仅在理论上是最优的，而且在实际生产中也切实可行。.

2025年的一项重大进展是整合 替代模型 这些模型基于历史仿真数据进行训练，能够实现近乎瞬时的求解。它们使生成式算法能够实时评估设计方案的适用性，而无需在每次迭代中都启动完整的仿真。.

这项功能极大地加快了探索阶段。工程师可以立即评估各种方案的利弊，并更快地找到可行的解决方案。.

工业领域的应用已初见成效。据报道，空客和特斯拉等公司利用生成式设计工具，已在隔板和电池支架方面实现了高达 45% 的减重。这些成果凸显了生成式设计在提高材料效率方面的关键作用。.

除了性能提升之外，这种方法还有助于实现更广泛的可持续发展目标。通过在满足功能要求的同时减少材料用量，生成式设计直接有助于打造更轻便、资源利用效率更高的产品。.

6. 新兴的“王牌”技术和跨学科趋势

展望 2025 年，一些新兴技术开始对仿真领域产生决定性影响。.

6.1 材料和分子工程的量子模拟

2025年是量子技术发展史上一个具有象征意义的里程碑。 联合国 已将其指定为 国际量子科学与技术年. 虽然容错量子计算机仍处于早期研发阶段，但已经取得了显著进展。.

尤其，, 量子启发式算法 早期量子模拟器正开始解决经典计算架构难以处理的问题。这些方法虽然还不能取代经典求解器，但它们扩展了工程师和科学家可用的计算工具箱。.

结构和分子工程的主要瓶颈之一是静电相互作用的精确计算。蛋白质折叠由于其组合复杂性，也面临着类似的挑战。随着模型精度的提高，这些问题在经典系统中的扩展性会显著降低。.

量子计算通过诸如以下技术提供了潜在的突破： 量子快速傅里叶变换（QFFT）. 通过加速长程相互作用计算，QFFT 可以显著降低分子和材料模拟的计算成本。.

目前的研究重点是弥合理论与硬件准备之间的差距。例如，由……领导的研究工作。 阿贡国家实验室 利用先进的计算机建模技术预测分子量子比特的性能。这些研究旨在为具有定制光学和电子特性的下一代材料定义基本构建模块。.

到2025年，量子模拟仍是一项新兴能力，而非生产工具。然而，它早期融入研究工作流程预示着，解决超大规模模拟挑战的方式将发生长期变革。.

6.2. 2025 年，模拟技术将如何取代医疗保健领域的物理测试？

在医疗保健领域，模拟技术正越来越多地用于替代或补充物理测试。特别是，, 计算机模拟临床试验 这种方法正逐渐获得认可。在这些试验中，医疗器械的评估采用的是虚拟患者群体，而不是物理原型。.

重要的是，这种方法正逐渐获得监管机构的认可。到2025年， 美国食品药品监督管理局 将计算机模拟证据纳入特定医疗器械的审批流程。这一转变在保障患者安全的同时，缩短了研发时间。.

生物力学模拟领域也取得了重大突破。其中一项值得注意的进展是： 模拟体. 这些是高保真度的全身生物力学模拟，模拟动物的行为。SimBodies 将神经行为学、基于物理学的模拟和机器学习整合到一个统一的框架中。.

在医疗器械设计中，有限元分析在平衡患者风险、手术精度和成本方面发挥着核心作用。一个典型的例子是金属血管支架的优化。工程师利用有限元分析来评估支架在各种特定患者情况下的性能。.

诸如此类的公司 戈尔医疗 和 美敦力 正在发展 基于风险的模拟框架. 这些框架有助于确定针对特定患者的植入物的适当离散化程度。.

通过确定可靠预测所需的最小模型复杂度，这些方法确保了临床性能的高度可靠性。同时，它们也有效控制了模拟数百种患者变异情况的计算成本。.

这些进展共同表明，到 2025 年，模拟将成为实现更安全、更快捷、更具成本效益的医疗保健创新的关键推动因素。.

6.3. 模拟如何应对 2025 年的环境影响？

到2025年，仿真不再仅仅关注性能。相反，它将越来越多地考虑以下方面： 环境性能成本. 这种转变反映出，人们越来越希望在评估可持续性的同时，也采用传统的工程指标。.

一项关键进展是直接整合 生命周期评估（LCA） 将这些因素融入计算机辅助工程 (CAE) 工作流程中。工程师们现在在设计初期就能评估环境指标，例如全球变暖潜能值 (GWP) 和人类健康影响 (HHI)。这种早期评估有助于在最终确定设计决策之前做出更明智的权衡。.

2025 年的方法论进步将进一步加强这种整合。例如，由以下机构牵头的工作： MarILCA工作组 这项研究着重于分析塑料垃圾和药物排放对水生生态系统的环境影响。这些进展拓展了模拟驱动设计中可用的可持续性指标范围。.

仿真技术在可再生能源开发中也发挥着越来越重要的作用。工程师们利用计算机辅助工程（CAE）工具来评估大型基础设施对生态环境的影响。一个显著的例子是对海上能源基础设施相关生物多样性影响的评估。 北海.

通过将环境影响直接融入仿真工作流程，企业可以超越单纯的合规性可持续性。到2025年，计算机辅助工程（CAE）将成为设计兼顾性能、成本和环境责任的系统的重要工具。.

7. 战略综合：缩短产品上市时间并提高可靠性

迄今为止讨论的各种趋势的汇聚，都服务于一个共同的总体目标： 产品开发生命周期的大幅压缩. 到 2025 年，大规模投资人工智能增强型有限元法、降阶建模和高性能计算的动机是系统效率。.

通过将仿真提前到概念设计的早期阶段——这是仿真民主的核心原则——企业可以减少后期设计阶段30到50%次的迭代。这种转变减少了返工，缩短了开发周期，并降低了整体项目风险。.

在操作层面上，, 数字孪生和ROM 实现持续的性能监控。通过预测和预防现场故障，企业可以提高产品可靠性，同时降低保修和维护成本。.

材料建模技术的进步进一步强化了这一策略。例如，, Abaqus 2025 引入了增强的材料模型，这些模型提供 按需保真. 这些功能使工程师能够在不依赖多个昂贵的物理原型的情况下捕捉复杂的各向异性失效行为。.

从一位资深计算科学专家的角度来看，战略建议很明确。企业必须向以下方向转型： 模拟优先文化. 在这个模型中，仿真不是下游的验证步骤，而是主要的决策引擎。.

诚然，挑战依然存在。部署成本和架构复杂性可能相当可观。然而，其商业价值已得到充分论证。预计到2025年，各组织机构将通过预测性维护节省约20%的运营成本，并减少高达15%的停机时间。.

这些结果表明，投资回报既显著又立竿见影。“仿真优先工程”不再是遥不可及的愿景，而是已被证实的战略优势。.

8. 未来展望：迈向2030年的道路

展望未来十年末，工程仿真领域的发展格局将由以下三个主要方向构成：

1. 自主仿真： 我们预见到自主系统的兴起，届时仿真本身将能够提出、测试和验证设计变更，无需人工干预。这将得益于生成式人工智能与符合物理规律的代理模型的融合。.
2. 边缘模拟： 随着低功耗技术被嵌入汽车、智能家居控制系统和工业设备中，仿真将在“边缘”进行。实时ROM将直接在设备微控制器上运行，使产品能够根据其物理环境实时调整自身行为。.
3. 人机协同创造： 操作员与软件之间的界限将继续消融。沉浸式环境（AR/VR）与语音驱动的副驾驶相结合，将把模拟过程转变为工程师意图与机器预测能力之间自然而然的协作对话。.

2025年的工程仿真领域将呈现一个充满活力、创新蓬勃发展的景象，它成功地将经典力学的精确性与人工智能的变革潜力相结合。对于计算机辅助工程（CAE）行业而言，未来不仅仅在于更快地求解方程，更在于模拟一个更可靠、更可持续、更普惠的世界。.

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