从Frictionless AI到Physics AI，Altair的AI演进之路

       连续两年，Altair RapidMiner（数据分析与AI平台）被 Gartner 评为数据科学与机器学习平台魔力象限中的领导者。

       实际上，从2018年开始，Altair在数据分析领域先后完成对Datawatch、World Programming和RapidMiner的收购，使数据产品组合不断丰富，在对公司内部所有的数据分析与人工智能技术进行了一系列整合后，Altair打造出一款全新平台——Altair RapidMiner，这款平台涵盖数据接入、建模、操作与可视化的全面端到端解决方案，从而为用户实现更加敏捷的AI功能。

起点：Frictionless AI，破解企业AI应用的核心障碍

       可以说，Altair RapidMiner的发布为其提出Frictionless AI奠定了基础。

       2023年，Altair发布了一项关于无摩擦AI（Frictionless AI）的全球独立调查报告。该调查吸引了来自10个国家、多个行业的超过2000名专业人士参与。结果显示，若企业内各部门间协作存在摩擦，其AI与数据分析项目的失败率高达36%至56%。这一数据清晰地揭示了跨部门协作与资源整合对于技术落地的重要性。        基于这一广泛存在的企业痛点，Altair在行业内率先提出了“无摩擦AI”的概念，旨在系统性解决用户与数据之间、领域专家与技术工具之间，以及因基础设施迭代而产生的各类摩擦。其核心平台Altair RapidMiner被设计用于化解多种常见障碍，例如业务专家与数据科学家之间的沟通偏差、繁琐的数据访问流程、数据质量不佳，以及技术人员与快速演进的分析工具集之间的技能脱节等问题。

       这一理念的提出，不仅聚焦于数据分析本身，更折射出Altair对于AI技术在企业中成功应用的整体思考。在我看来，无摩擦所追求的，本质上是一种极致的用户体验和高效的资源协同，这为其后续在更专业的仿真领域深化AI应用奠定了方法论基础。也正是在这一理念的指导下，Altair2025年发布了全新电子书《全球100个AI应用案例》，书中收录了全球100个AI驱动工程设计应用案例，展示人工智能技术（AI）如何在各行业为产品开发生命周期带来革新。

       一直以来，传统CAE通过模拟产品在各种物理条件下的表现，为设计提供依据，能显著减少实物试验，助力企业降本增效。然而，随着全球市场竞争加剧，产品开发周期被大幅压缩，企业对仿真模型的准确性和效率提出了更高要求，传统方法逐渐面临瓶颈。

       与此同时，人工智能技术的演进带来了新的可能性。机器学习能够利用海量数据训练出预测模型，这自然吸引了制造业的目光。将AI与仿真技术深度融合，利用仿真积累的宝贵数据训练模型，有望革新仿真范式，大幅降低计算成本。全球领先的仿真服务商纷纷开始探索这一路径。        Altair作为该领域的资深参与者，其AI演进之路呈现出清晰的逻辑：从构建普惠的数据分析平台（Frictionless AI），到深入赋能核心的物理仿真领域（Physics AI）。在观察到AI与仿真融合的趋势后，Altair通过自主研发与并购，建立了覆盖仿真、高性能计算与人工智能的完整产品线。

       其深度融合体现在两个层面。其一，将AI深度嵌入仿真工作流，开发了如physicsAI、romAI等工具，旨在极度加速分析流程。例如，以往需要数百小时的计算，如今可能缩短至半小时级别。其二，利用仿真工具与RapidMiner平台进行协同设计与分析。仿真产生的大量数据可与实际数据结合，生成合成数据用于训练更稳健的AI模型，从而更快地将设计理念转化为可靠的产品方案，实现“所想即所得”。

       从数字孪生的构建路径也能看出其技术融合的思路。Altair主要遵循两条路径：一是在传统三维建模中引入romAI等降阶模型技术来提升效率；二是纯粹基于数据，通过RapidMiner平台构建数据驱动的数字孪生模型。这种融合实现了显著的效率提升，例如能够输出分钟级的汽车碰撞测试结果。

核心定位：Physics AI赋能仿真，而非替代仿真

       从Frictionless AI到Physics AI，Altair的AI策略实现了从通用数据协同到垂直场景深耕的延伸，其核心定义始终明确：AI是传统仿真技术的加速器，而非颠覆者。这一理念精准切中工程领域对AI的核心诉求，不改变现有工作逻辑，仅通过技术融合提升效率，避免了激进转型带来的适配成本。        从技术本质来看，Physics AI的起点是解决历史仿真数据的复用难题，而这正是Frictionless AI数据协同能力在工程场景的深化。传统工程仿真产生的大量非参数化、异构化三维网格数据，往往因格式不统一、无法结构化而被闲置，形成数据资产浪费。

       在2025年Altair ATC LATAM会议上，Altair工程数据科学副总裁Fatma Kocer就提及，Altair最初便将Physics AI锚定为几何深度学习引擎，核心突破在于可直接基于三维网格数据开展学习，无需复杂参数化转换，就能快速预测整个物理场分布。我认为这一突破直击行业痛点，像汽车碰撞测试、安全气囊展开等典型场景，传统高性能计算往往需要数百小时，而通过AI与仿真的融合，可将时间缩短至半小时左右，这种效率提升对产品设计迭代的价值不言而喻。        Fatma Kocer进一步阐释了Physics AI的落地逻辑，核心仍延续无摩擦理念——无缝集成与低门槛使用。Altair将Physics AI模型直接嵌入HyperMesh、Inspire、SIM Solid等前端设计与仿真工具，工程师在熟悉的工作流中即可调用AI预测功能，无需切换平台或掌握复杂机器学习知识。更关键的是其低数据需求特性，针对特定几何形状或工况，仅需7至15组历史仿真数据就能完成模型训练，且训练可在普通桌面端CPU上实现，无需依赖高额GPU算力。这种“降门槛”设计，正是Physics AI从实验室走向工业场景的核心前提，脱离了易用性，再先进的技术也难以规模化落地。

       为化解工程师对AI决策的信任顾虑，Physics AI从设计之初就强化可解释性。模型训练中主动反馈置信因子，明确预测可靠度；预测阶段输出完整物理场分布结果，而非单一数值，与传统仿真结果形式保持一致，便于验证分析。这种特性与Frictionless AI的核心诉求一脉相承，都是通过降低应用障碍，让AI真正走进一线设计场景。

技术演进：从工具到平台的三级跃迁

       当然，Altair的AI演进并非一蹴而就，而是循着用户需求，完成了从单一工具到综合平台的三级跃迁。Altair CTO Sam Mahalingam接受e-works记者采访时强调，Altair 的云端协同能力，更让这一体系的落地场景得以完善，形成覆盖个体、团队到企业的全维度应用闭环。        分阶段来看：初期聚焦桌面端独立应用，用户依托本地少量数据集（通常20组以内）完成模型训练与验证，核心价值在于轻量化试用。这种模式无需依赖企业级数据或云端资源，适合工程师个体或小团队开展技术验证，为后续规模化应用奠定认知基础。

       中期迈入云端协同与企业级数据复用阶段，用户通过Altair One云平台接入海量历史仿真数据，将数千组数据上传至云端高性能计算集群训练模型，训练完成后发布至企业中央模型目录，实现即调即用。这一阶段的关键是打破数据孤岛，而这正是Frictionless AI理念的延伸，通过企业级数据复用提升模型泛化能力与精度，让AI价值从个体延伸至企业层面。相较于分散的桌面端应用，这种云端协同模式更贴合企业集约化研发需求，也是我认为AI实现规模化价值的重要一步。        最终方向是流程自动化与全生命周期集成，AI的定位从单一工具升级为数据驱动设计平台，深度融入产品设计、仿真、优化全流程。Sam Mahalingam强调的设计生成功能颇具亮点，依托扩散模型与隐空间技术，AI可生成新颖且可行的设计方案，结合快速预测能力形成闭环，让AI从辅助分析升级为驱动创新的核心力量。

生态协同：与西门子整合后的互补效应

       Altair加入西门子后的产品整合策略，是其AI策略落地的重要支撑，也让Frictionless AI与Physics AI的价值得到更广阔的释放。Sam Mahalingam明确整合核心原则：保留品牌辨识度，强化技术互补性。这种逻辑巧妙平衡了技术独立性与生态拓展需求，避免了跨界整合常见的资源内耗，也是工业软件领域协同的最优路径之一。

       产品层面，双方互补性集中于多物理场仿真能力强化。西门子Simcenter平台在流体、低频电磁仿真领域积累深厚，Altair则在拓扑优化、结构仿真、高频电磁仿真领域优势显著。Physics AI作为纽带，整合双方多物理场数据训练跨领域模型，比如结合Altair格子玻尔兹曼方法与西门子STAR-CCM+实现航空声学精准预测，在电池设计领域覆盖全维度仿真。这种互补通过AI实现协同增效，而非简单工具叠加，真正释放了1+1>2的价值。

       品牌与用户层面，Altair核心产品将更名为Simcenter HyperMesh、Simcenter OptiStruct，保留原名并纳入西门子品牌体系，延续用户使用习惯，降低学习成本，快速释放协同价值。生态层面，西门子数字孪生平台为Altair AI提供了更广阔场景，AI生成的设计方案与预测结果可直接接入全生命周期数字孪生系统，实现虚拟仿真与物理实体的闭环验证，让技术价值在尖端场景充分释放。

未来愿景：单一多物理场求解器的终极目标

       Altair AI策略的长期愿景，是构建单一求解器支持全物理场、全算法的工程智能平台。Sam Mahalingam提到，未来求解器将打破算法边界，自动为不同场景选择最优算法，同时支持多物理场耦合仿真，实现一个模型覆盖全维度分析。这一愿景看似宏大，却以Frictionless AI与Physics AI的技术积累为基础，核心是用AI重构传统仿真的算法调用与物理场耦合模式。        这一愿景的实现，离不开AI技术的持续迭代，核心是让模型通过海量多物理场数据训练，具备跨领域物理规律认知能力。而与西门子的整合，恰好提供了关键的数据与场景支撑——西门子在工业制造、能源、交通等领域的海量数据，与Altair的AI技术结合，有望加速通用型工程AI模型研发，让全物理场求解器愿景逐步落地。

       当然，当前Altair与西门子的整合仍处于初期，产品深度协同与市场策略磨合尚需时间。但可以明确的是，Altair的AI演进路径，为工程仿真智能化转型提供了极具参考价值的探索方向，也为工业软件与AI的融合给出了切实可行的答案。