工业软件正在经历一次底层逻辑的重构：从被动的“工具库”进化为围绕目标自主工作的“智能体”。这不是加一个聊天窗口，而是让软件真正理解工程目标、自主规划路径、调用内核、执行计算、监控过程、修正异常，直至交付结果。通用大模型擅长语言与经验总结，拥有“高情商”，但缺乏物理法则与工程规范的约束，就会产生“说得通、算不对”的物理幻觉。因此，工业智能体的核心命题，是在知识约束下让软件自主完成闭环——既敬畏物理规律，又具备逻辑推理能力。
近日，安世亚太高级副总裁田锋在第八届仿真技术应用大会上所作主旨报告《工业软件智能体及仿真实践》。报告中，他系统梳理了工业软件从1.0工具化、2.0平台化到3.0智能体化的演进逻辑，并针对仿真场景提出了三步构建法则：一是喂养大脑，将企业标准、材料本构、历史报错、失败案例等正向与负向知识注入模型，从根源上减少幻觉；二是重塑肉身，把传统软件从GUI驱动改造为后台可调用的Headless组件，让AI直接调度几何、网格、求解等内核；三是全链控场，覆盖几何清理、畸变网格原位自愈、数值危机动态截停、去渲染化的数据特征洞察，直至自动生成包含结论与改进建议的标准化报告。在此基础上，他进一步构建了从L1到L5的工业软件智能体成熟度模型，并指出商业模式将从License工具授权走向RaaS——结果即服务，企业不再为按钮付费，而为经过验证的工程结果付费。
以CAE仿真为核心实践场景，田锋重点展示了安世亚太自主研发的工业仿真智能体开发平台PERA AgentX。该平台具备任务理解、物理推理、配置决策、执行修正、结果解释五大闭环能力，已实现从自然语言指令到自动仿真报告的全链路无人值守运行。无论是摩托车外流场、电池包多物理场耦合，还是汽车碰撞安全分析，智能体都能自主完成建模、求解、异常自愈与报告输出。整个报告从趋势判断、关键要素、落地路径到商业价值，形成了一条完整叙事主线。正如田锋在报告结尾所总结的：安世亚太，今日完成从“工业仿真”向“物理AI”的跨越。
现场视频完整记录了这场演讲的全程——包括系统实机演示、关键案例的逐层拆解，以及田锋对“工业之墙”“换道超车”“中国企业开始养鲸”等判断的即席阐释。
公司专注于CAE自主仿真研发，深化基于AI大模型的虚拟仿真及数字孪生技术，推动中国仿真技术的创新发展，让仿真变成生产力，不断提升高端制造业数字化研发水平，助力企业数字化转型发展。
安世亚太与时俱进，全面拥抱AI。利用多年在知识工程、NLP、仿真和数字孪生领域积累的高质量语料及知识图谱的基础上，顺势而为推出“精智iGPT工业大模型”和以大模型为核心的新型工业知识工程“GPToIKE”解决方案，加速工业企业落地AI。
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