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隨著AI技術快速滲透工程設計領域，模擬軟體角色正從「驗證工具」轉向「決策核心」。新思科技（Synopsys）推出Ansys 2026 R1，強調結合AI與多物理模擬能力，將工程流程從傳統模擬推進至預測與系統級設計，企圖重新定義產品開發模式。
新思科技指出，AI已成為當前科技創新的主要動能，不僅推動技術進步，也正在改變產業運作邏輯。過去產品開發多以晶片性能為核心，但隨著AI應用擴展，設計重心已逐步從單一元件轉向整體系統表現。
新思科技表示，當前產業分工日益細化，從晶片設計、先進封裝到系統整合，各環節彼此高度依賴，產品效能不再由單一技術決定，而是整體協同最佳化的結果。台灣在全球AI供應鏈中占據關鍵地位，擁有完整產業聚落與製造能力，未來在系統整合與工程設計上仍具高度發展潛力。
AI導入工程流程 模擬走向自動化與資料驅動
在技術層面，新思科技指出，品牌技術核心仍是多物理模擬技術，涵蓋電磁、熱、結構、光學等領域，透過求解器（solver）分析複雜物理現象。不過，隨著產品複雜度提升，傳統模擬流程已逐漸成為瓶頸。
過去工程師需手動進行前處理、網格切分與結果分析，不僅耗時，也容易因操作差異產生誤差。如今透過AI導入，自動化流程可大幅減少人工操作，從建模到分析可一次完成多個步驟，提升效率並降低錯誤風險。
更關鍵的是，AI讓模擬從單次驗證轉為「資料驅動」。當系統累積大量模擬數據後，工程師可透過AI進行參數優化與設計探索，甚至建立專屬模型，加速產品開發。
從「模擬」到「預測」 設計週期大幅壓縮
新思科技強調，產業正在從「simulation（模擬）」邁向「prediction（預測）」。傳統模擬需反覆計算與迭代，耗費大量時間，但透過AI模型，系統可在數秒至數分鐘內直接預測結果，大幅縮短開發週期。AI不再只是輔助工具，而是能參與設計決策，甚至提出過去未曾想到的解法。例如在流體或散熱設計中，AI可自動生成更有效率的結構配置，改善壓力分布與熱傳效率。
此外，新思科技表示，公司也將過去累積的工程經驗與訓練資料整合為知識庫，透過類似AI助手的形式提供即時支援，使企業設計能力從個人經驗轉化為可持續累積的數位資產。
系統複雜度升高 多物理整合成關鍵
隨著AI伺服器與高效能運算需求提升，產品設計面臨功耗、散熱與效能的多重挑戰。新思科技指出，這些問題彼此交互影響，已無法單獨優化，必須透過多物理整合與系統級思維才能解決。
以AI伺服器為例，從晶片、封裝、電路板到整機系統，散熱設計需全面考量，並搭配不同冷卻技術。這也使模擬工具從單一領域延伸至跨層級整合，成為產品開發不可或缺的一環。
同時，GPU運算加速也成為推動模擬落地的重要因素。透過平行運算能力，模擬速度可提升數倍，使工程團隊能在更短時間內測試更多設計方案。
數位孿生與場景模擬 應用延伸至自駕車
在應用層面，模擬技術已延伸至自動駕駛等領域。透過數位孿生與場景生成，企業可在虛擬環境中模擬各種駕駛情境，包括天氣、光線與突發狀況，大幅降低實地測試成本。
新思科技表示，現今模擬結果已高度接近真實環境，未來將進一步結合AI與資料分析能力，強化預測精準度，提升產品可靠性。
錄自：TN科技島
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