夜雨聆风7月23日，由北京工业软件产业创新中心（以下简称：创新中心）主办、FastCAE开源社区和开源中国等单位承办的“AI赋能CAE软件开发与应用技术研讨会暨FastCAE用户交流会”在北京市海淀区四季慧谷网络安全产业园顺利召开。大会邀请工业软件、人工智能和工程仿真领域的专家学者、技术负责人及企业代表参会。FastCAE创始人、北京开元工业软件研究院院长（筹）、哈尔滨工程大学教授唐滨出席会议并致辞。
会议围绕AI Agent与CAE融合架构、仿真智能体开发及工程场景应用三条主线展开。来自创新中心、FastCAE团队、中国航空发动机研究院、面壁智能、澎峰科技等单位的嘉宾，分别就AI Agent驱动仿真全流程、Agent+MCP架构、大模型驱动CAE开发、自然语言生成仿真任务、有限元分析智能体、CAE智能后处理及代理模型快速推理等内容作专题分享，集中展示了AI技术从单点辅助工具向仿真全流程智能协同发展的最新探索。
会上，创新中心围绕“AI Agent驱动仿真全流程——未来AI+CAE范式下国产软件长远布局思考”作主题报告，重点分析国产CAE软件当前面临的技术与生态挑战，提出以AI Agent为调度中枢，推动仿真由人工操作、局部智能辅助向全流程自主协同演进，并介绍“杨梅工业”平台在“数字仿真工程师”方向的思考。
当前CAE仿真正在由传统人工驱动模式，经过“CAE+AI”的局部辅助阶段，逐步走向“AI+CAE”的全流程智能化阶段。在这一模式下，AI Agent将成为智能调度中枢，围绕工程目标完成需求理解、任务规划、工具调用、计算执行、结果分析和迭代优化，推动仿真从“工程师操作软件”转向“工程师制定策略、智能体协同执行”。
围绕AI+CAE的具体落地，创新中心介绍了“杨梅工业”平台在Agent与CAE方向的思考，即构建自主智能的“数字仿真工程师”，推动仿真能力从单一工具向系统智能体升级。
AI+CAE为国产工业软件带来了新的发展窗口，但智能化不能以牺牲工程可靠性为代价。在复杂非线性、多场耦合等强机理场景中，AI模型仍面临物理保真、外推能力和工程可信度等挑战。特别是在航空航天、核电等安全攸关领域，仿真结果必须具备可解释性和可追溯性。因此，创新中心提出构建“AI提效、CAE保质”的混合仿真模式：由AI负责概念设计、快速迭代和多参数方案探索，由高精度CAE承担物理验证、极端工况校核和合规交付，在效率与可靠性之间形成互补闭环。
面向未来，国产CAE软件应坚持“机理为基、智能为翼、分步迭代”。短期持续提升求解器精度、稳定性和工程交付能力，优先落地智能网格划分、参数优化等成熟应用；中长期建设AI Agent仿真调度中台，推动需求分析、方案生成和仿真验证逐步实现自动化与自主决策。
未来，创新中心将继续联合工业企业、CAE软件厂商、科研机构和行业伙伴，推动工业知识、仿真工具与AI Agent深度融合，加快国产工业软件智能化升级。