当前时间： 2026-05-21 09:03:14
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AI已经能操作ANSYS了,仿真工程师如何应对近日，社交平台上出现了不少采用Codex等AI编辑器利用智能体控制ANSYS、ABAQUS、SolidWorkds等工业软件操作的视频，在圈内引起了不少关注度。有人兴奋，称可以解放生产力了，有人恐慌，因为AI浪潮终于突破了商软壁垒，仿真工程师可能也要和做前端的程序员一样，面临失业的问题。本篇，水哥就谈谈对当前局面的看法，以下内容仅代表水哥个人观点，没有借鉴AI，没有翻译国外文章，仅供参考，欢迎大家在评论区留言激烈讨论（注意言语不要过激哈）。智能体能操作商业软件的前提是需要一个安全可靠的通信协议，也即智能体发出的信号能被商软正确接收。以ANSYS为例，目前智能体能操作的前提就是打开MCP服务器，MCP的核心原理就是将自然语言转为软件底层API，进而在通过智能体这个手操作软件。但注意，目前市面的上的MCP并不是ANSYS官方开发，可在GitHub下载获取。所以，大家也可明白，其实所谓的控制软件底层还是在玩转软件的API，只不过相当于人类的大脑而言，AI通过学习软件的帮助，知晓的API可能会更多更全面。目前AI对传统的语言、美工、动漫等准入门槛较低的行业冲击力度远比工业要大（并没有贬低这些行业的意思）。商软尤其是类似ANSYS,ABAQUS这种具有强烈工业性质的软件是AI攻克的高地，一旦高地被全面攻克，我个人认为可以说是进入了AI工业时代。面对AI的浪潮，商软公司肯定也会朝着智能化发展，这个是未来趋势，目前，水哥认为商软智能化可能会发展的方向：所谓通用智能体，也即能控制本地整个权限的AI编程软件，例如Codex,Cursor,Trae等。商软官方维护通用智能体与软件的接口协议，比如前文说到的MCP模式。目前MCP并不是由官方维护的，参考pyansys项目，可能最后也会由官方接手并维护。这类智能体可能出现两种形式，一种是类似在Visual Studio中装载各智能体插件一般，通过插件的形式实现自然语言与软件底层API的交互（目前ANSYS的部分模块已经有AI驱动功能）。另外一类是专用智能体模块，类似分析模块一般，可单独打开调用。上面两种模式也仅仅是水哥的猜测，要论使用流畅性，肯定是商软自身推出的智能体更加好，但由于商软本身系统庞大，并且有的模块还没有底层的API，要实现自然语言与软件的通畅交互，还有一定的路要走。更多有限元学习资源，请访问水哥博客：FSCAE.COM初学者在观看各社交平台上展示的智能体操作软件视频后，可能会感概万千，原来软件还可以这么玩。而老手在观看后，只是默默地滑动下一个视频。诚然，AI操作软件看起来很酷炫，但其实还有很多问题等待解决。一个最核心的内容是，如何让AI在仿真的过程真正去理解项目而不是模型。AI目前只能做数字层面上的工作，所谓数字层面，也即只是基于数值大小进行的冰冷判断，若涉及比较复杂的项目优化，工况设定等数值之外的东西，AI目前还无法替换。可即便如此，AI也可能正在重塑你的仿真流程。通过不断地学习和优化，后面AI能吃掉你在仿真分析中最耗时间的操作，比如前处理，提取数据等。如果你目前只会操作软件本身，追求计算收敛，画网格等基本操作，没有自己的产品逻辑或者服务优势，后续大概率会被替换。任何轰动效应的产生，只是让你看到了该让你看到的东西，智能体操控软件，主要涉及两大成本：时间和Token。目前市面流传的那些智能体操作ANSYS、ABAQUS的视频，大都是经过精心剪辑和加速的。真实操作一遍你会发现，从自然语言指令到模型真正开始求解，中间要经历多轮意图识别、API匹配、参数校验，稍有歧义就得推倒重来。一个熟练工程师三分钟能画完的网格，智能体来回折腾半小时，甚至还画不对—这多出来的27分钟，就是实实在在的时间成本。在项目周期面前，这成本不是说忽略就能忽略的。再说Token成本。智能体每发起一次操作，本质都是在调用大模型生成和执行代码。画一个网格、设一个边界条件、提取一个结果，背后可能是几十次甚至上百次API调用。一旦涉及大型装配体、复杂接触、非线性材料，上下文动辄上亿级别的Token，小公司经常这么搞遭不住啊。更多有限元学习资源，请访问水哥博客：FSCAE.COM这还没算学习成本。想让智能体真正理解你项目的业务逻辑、工况组合、优化目标，你得花大量时间去喂养上下文，反复调试提示词，这本身也是时间和Token的双重支出。很多视频展现的一句话出结果，不过是把复杂的前期调试全部隐藏了。不过话说回来，技术迭代速度在那儿摆着，成本曲线迟早会降下来。但在那之前，对成本心里有数，才不会被短视频带节奏。要让智能体辅助落地，实际限制不少，其中最主要的就是安全问题。用智能体目前而言玩玩可以，但真要涉及到实际项目仿真，那可要慎之又慎啊。不知大家有无阅读隐私协议的习惯，就目前大部分的AI来讲，你输入的每一话默认都会被当作养料，根据用户与AI的交互，AI才能实时的不断学习和进化。但如果你做的项目涉及到保密要求，被AI学习泄露了，还要小心吃官司啊！回到我们一开始的问题，在目前的AI时代，仿真工程师应如何应对？在水哥看来，AI时代打开了知识壁垒，放大了个人能力，单次仿真的操作越来越廉价，对于仿真工程师本身而言，我们想要做到不被AI取代，主要从下面三个方面去提升自己：软件求解的是给定的问题，如何给定问题以及如何根据问题答案解决问题才是关键。所以，对于工程师而言，我们需要提升的是自己对自家产品和服务的理解，不必太过于焦虑于软件操作本身。对于初学者而言，软件操作变得更加容易学习，主要提升的应该就是自身的基本仿真知识以及底层原理的理解。AI在一定程度上提高了单次操作软件的效率，但随之得到的结果是否可信？这个还需要工程师自身能力去判断。AI只是帮工程师加速了算出来这个过程，但真正起决定作用的还是对最后结果的理解。这个理解里面包括了工程师的多年从业经验，自家服务和产品的各工况认知等，这些是AI没有的。更多有限元学习资源，请访问水哥博客：FSCAE.COM我相信有不少的仿真工程师工作流程是这样：设计部发来模型，根据模型建立有限元模型，计算模型，贴上结果数据和云图，得到关键信息，反馈给设计部，设计部修改，然后在计算.....在这样一个流程中，所谓的仿真工程师实际上只是充当了一个计算器的角色，输入和输出都是别人决定的。结合当下AI对行业的冲击，后续留给仿真时间只会越来越少，在这种情况下，适当的跨出只做仿真的圈子，想办法从执行计算变为解决问题，可能出路更大。最后一点，水哥认为那就是不要拒绝AI，不要与AI赛跑，AI是未来趋势，学会借助AI来提升自身，把时间花在只有你能做的事情上—比如去定义那个真正值得仿真的问题，去拍板那个关乎安全和成本的工程决策。不要害怕，也不要崇拜AI操作软件，把产品逻辑理解透，把自身服务理解透，AI就取代不了你。同时本文也非常欢迎大家转载分享，厌恶未经授权直接复制文字到第三方网站。更多有限元学习资源，请访问水哥博客：FSCAE.COM
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SQL
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