在无锡举办的第22届中国CAE工程分析技术年会期间，一场聚焦工业智能与AI大模型仿真应用的专题论坛吸引了众多行业目光。雪浪云在论坛上分享了一项创新技术——融合AI Skills框架与大模型驱动的仿真方法，为复杂装备研发领域带来了新的突破。
复杂装备研发中的多学科设计优化（MDO）长期面临诸多挑战，包括流程繁杂、过度依赖经验以及跨工具协同困难等问题。雪浪云提出的这一方法，通过语义化知识建模、组件化流程封装和协议化跨域调度，成功将工程师的隐性经验转化为可执行、可编排、可复用的数字资产。这一转化不仅提升了研发效率，还为行业积累了宝贵的经验财富。
以动力学仿真为例，雪浪云构建了一个四步联动的工作流，涵盖自然语言输入、参数确认、自动求解和决策建议。这一流程大幅减少了人工操作和重复性参数配置，将跨学科仿真任务中的人员操作耗时压缩至分钟级别。同时，仿真经验被系统化沉淀为企业级MDO模板库，有效缩短了设计迭代周期，规避了因经验差异导致的计算偏差，最终实现了跨平台的自动化调度和全链路闭环执行。
该方法的创新之处在于其将AI技术与传统仿真流程深度融合。通过AI Skills框架，系统能够自动理解和处理工程师的自然语言输入，减少了沟通成本和误解风险。组件化流程封装则使得不同学科的仿真任务可以模块化组合，提高了协同效率。协议化跨域调度则确保了不同工具和平台之间的无缝对接，打破了信息孤岛。
在实际应用中，这一方法已经展现出显著优势。某复杂装备制造企业采用该技术后，研发周期缩短了30%，人工操作错误率降低了50%以上。企业负责人表示，这一技术不仅提升了研发效率，还为企业的数字化转型提供了有力支撑。
雪浪云的这一创新成果为工业智能领域提供了新的思路和解决方案。随着AI技术的不断发展，其在工程分析领域的应用前景将更加广阔。未来，这一方法有望在更多行业和领域得到推广和应用，推动整个制造业向智能化、高效化方向发展。