科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025年）

报告全面梳理了AI赋能工业仿真的技术路径与实践脉络。一是探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价值。二是聚焦计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）、计算机辅助工程（Computer Aided Engineering，CAE）两大核心领域，对比分析国内外技术路线与应用现状。三是在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合驱动这三类AI仿真方法的本质区别与适用场景。四是通过轨道交通、航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例，验证AI仿真的规模化应用潜力及应用前景。五是分析AI仿真面临的核心挑战，并对其未来发展趋势进行展望。