文章核心观点 Synopsys公司正式发布Ansys 2026 R1，这是其完成对Ansys收购后推出的首款集成产品，标志着工程软件行业进入一个由人工智能、多物理场仿真和数字孪生技术驱动的“系统感知工程”新时代 [1] 该版本通过深度融合Synopsys与Ansys的技术，提供联合解决方案与AI驱动的产品，旨在彻底改变工程团队的设计探索方式、实现更早期的验证并构建更智能、更具韧性的系统 [1] 产品发布与战略整合 - Synopsys推出Ansys 2026 R1，这是基于双方近一个世纪工程专业知识打造的首波集成Synopsys-Ansys能力的产品 [1] - 该版本标志着工程领域新纪元的开始，旨在应对日益增长的系统复杂性、AI驱动的产品需求以及行业向早期验证的转变 [1] - 公司通过创建统一的架构，将材料、物理、电子和软件连接到一个无缝协调的设计环境中，超越了传统的点对点连接方式 [1] 联合解决方案与集成工作流 - **嵌入式系统开发**：将Ansys SCADE模型化软件开发方案与Synopsys TPT测试自动化方案结合，帮助客户构建任务关键型控制系统，可减少手动验证工作量并提高自动化程度 [1] - **光子设计**：集成Synopsys OptoCompiler与Ansys Lumerical FDTD软件，创建连接器件级光子设计与系统级光学仿真的工作流，节省时间并提高高级光子应用的可靠性 [1] - **材料工程**：集成Synopsys QuantumATK与Ansys Granta MI平台，实现从原子尺度到企业级的材料工作流，支持材料发现、新材料开发和制造工艺改进 [1] - **功能安全分析**：连接Synopsys VC功能安全管理器与Ansys medini analyze软件，建立端到端安全分析工作流，实现从系统级到芯片级安全分析的自动化可追溯性，为汽车和航空航天安全关键应用节省时间 [1] AI驱动的数字工程能力 - **生成式AI与智能体能力**：Ansys 2026 R1引入了生成式AI和该产品组合的首个智能体能力，旨在加速验证、加快设计探索并自动化复杂工作流 [1] - **几何设计AI**：Ansys GeomAI平台采用生成式AI驱动的方法进行概念设计探索，帮助工程团队快速生成、评估和优化几何概念 [2] - **智能辅助与自动化**：Mesh Agent功能可帮助工程师调试和解决模型预处理中的网格划分失败问题 [2] Discovery验证智能体则能主动识别设置问题 [2] Ansys Engineering Copilot现已在medini analyze等软件中提供智能辅助 [2] - **仿真AI平台**：Ansys SimAI平台现提供两个版本：Ansys SimAI Premium SaaS和面向桌面访问的Ansys SimAI Pro [2] 通过optiSLang与Discovery的新集成，可进行快速敏感性分析和一键优化 [2] 数字孪生与系统优化 - **数字孪生创新**：Ansys TwinAI软件引入了新的融合建模方法，能更好地对齐仿真数据与传感器和测试信息，并采用时间融合变换器来加强大规模时间序列建模和训练效率 [2] - **性能优化案例**：Ansys仿真元建模技术正在改变电网设计方式，通过结合机器学习洞察与快速引导优化，能快速确定金属资源的正确平衡，同时保持电网的完整性和可靠性，从而加快布局布线收敛、减少昂贵的设计迭代 [2] - **系统工具集成与增强**：Ansys CoSim是一个新的分布式协同仿真产品，可连接多个系统级工具，其同步算法支持独立的仿真时间步长，以实现快速、准确的多物理场验证 [3] Ansys FreeFlow软件扩展了其无网格计算流体动力学能力 [2] Ansys HFSSPI引入了新的宽带3D电源完整性仿真能力，专为下一代芯片封装集成和高密度布局而构建 [2]

合作核心内容 - JuliaHub与Synopsys达成战略合作，将其新一代旗舰仿真平台Dyad集成至Synopsys的Ansys TwinAI数字孪生软件中[1] - 合作结合JuliaHub的物理信息AI驱动仿真专业知识和Synopsys的数字孪生技术，旨在加速创新并提高硬件设计和系统优化的精度[1] 技术整合与功能 - 集成Dyad后，Ansys TwinAI将结合基于物理的仿真与自适应AI模型，使工程师能够创建既具有预测性又基于物理定律的“混合数字孪生”[3] - TwinAI平台允许组织在支持高级仿真引擎、操作系统和数据流的云环境中验证和操作数字孪生，可仿真数字孪生、通过混合分析提高模型精度并简化云部署[2] - Dyad的基于组件的非因果建模和自动方程生成功能支持高效设计和扩展复杂、多领域系统[4] - 结合Ansys的仿真能力，该整合为实时仿真、预测分析和基于云的可扩展数字孪生部署开辟了新前景[4] 公司战略与产品定位 - JuliaHub专注于为科学和技术挑战提供先进工具，结合数学计算和机器学习专业知识，实现科学机器学习技术、数字孪生建模以及新一代建模与仿真[6] - Dyad平台集成了云原生基础设施、可微分编程和模块化可扩展性，以支持下一代工程工作流，在确保工程师参与的安全环境中，通过集成AI和科学机器学习来开发持续改进的数字模型[7] - Dyad使团队能够部署更智能、更快速、更可靠的系统，同时不牺牲传统工程严谨性，适用于实时更新、预测性维护和实时性能优化[8] 未来发展 - 未来版本的Ansys TwinAI预计将包含对Dyad的开放接口，功能将逐步推出[5]

合作核心内容 - JuliaHub与Synopsys达成战略合作 将JuliaHub的下一代仿真平台Dyad集成至Synopsys的Ansys TwinAI软件中[1] - 此次合作结合了JuliaHub在AI驱动、物理信息仿真方面的专业知识和Synopsys的数字孪生技术 旨在加速创新并提升硬件设计和系统优化的准确性[1] - 通过集成Dyad TwinAI将基于物理的仿真与自适应AI模型相结合 使工程师能够创建既具有预测性又基于物理定律的“混合数字孪生”[3] 技术整合与优势 - Dyad基于组件的非因果建模和自动方程生成功能 使得高效设计和扩展复杂的多领域系统成为可能[5] - 结合Ansys的仿真能力 此次合作为实时仿真、预测分析和可扩展的云数字孪生部署带来了强大的新机遇[5] - TwinAI平台使组织能够在支持高级仿真引擎、操作系统和数据流的云环境中验证和操作数字孪生 并提供使用混合分析增强模型精度及简化云部署的能力[2] 公司战略与行业影响 - Synopsys高管表示 集成Dyad和JuliaHub的SciML技术使工程师能够构建随数据演进的数字孪生 弥合仿真与现实之间的差距[4] - JuliaHub首席执行官认为 此次合作将JuliaHub的科学机器学习创新带入全球最受信赖的仿真生态系统之一 共同推动适应性、可解释性且深植于物理的下一代智能数字孪生[6] - JuliaHub专注于通过尖端工具应对最严峻的科学和技术挑战 其结合高级数学计算和机器学习专业知识 在制药、航空航天、汽车等行业实现科学机器学习、数字孪生建模及下一代建模与仿真[7] 产品特性与未来发展 - Dyad集云原生基础设施、可微分编程和模块化可扩展性于一体 支持下一代工程工作流 在安全、工程师参与的环境下 通过AI与科学机器学习的结合 实现持续改进的数字模型开发[8] - 该产品使团队能够部署更智能、更快速、更可靠的系统 同时不影响传统工程在无线更新、预测性维护和实时性能调整方面的严谨性[8] - Ansys TwinAI的后续版本预计将逐步包含Dyad的功能 更多细节将后续公布[6]