全球電機(jī)市場(chǎng)正迎來(lái)強(qiáng)勁增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)將從2024年的1978億美元增長(zhǎng)至2030年的3221億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到8.5%。這一增長(zhǎng)主要由三大關(guān)鍵因素驅(qū)動(dòng)：

一是全球能效法規(guī)日益嚴(yán)格，工業(yè)領(lǐng)域加速智能化轉(zhuǎn)型；

二是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期不斷壓縮，傳統(tǒng)參數(shù)化仿真已難以適應(yīng)快速迭代的需求；

三是電機(jī)設(shè)計(jì)面臨多維挑戰(zhàn)，工程師需要在提升功率密度、控制成本、保障高可靠性等多重目標(biāo)中實(shí)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。

這些市場(chǎng)趨勢(shì)與技術(shù)痛點(diǎn)，正是我們當(dāng)前解決方案所聚焦的核心方向。

?圖1：全球電機(jī)市場(chǎng)規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率

（數(shù)據(jù)來(lái)源: Grand View Research 2024, Mordor Intelligence 2025）

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)電機(jī)仿真暴露出諸多瓶頸：仿真速度緩慢，嚴(yán)重限制了設(shè)計(jì)迭代的效率；面對(duì)眾多關(guān)鍵參數(shù)，傳統(tǒng)方法難以有效探索廣闊的設(shè)計(jì)空間；整體開(kāi)發(fā)流程冗長(zhǎng)，無(wú)法適應(yīng)快速響應(yīng)的市場(chǎng)需求。

PERA智能化解決方案

為應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題，安世亞太依托在工業(yè)仿真領(lǐng)域的深厚積累，深度融合人工智能技術(shù)，圍繞電機(jī)行業(yè)在高性能、輕量化與低成本等方面的核心需求，開(kāi)發(fā)出基于“CAE+AI”的電機(jī)行業(yè)一體化解決方案。該方案整合了高保真仿真建模與智能優(yōu)化算法，可在設(shè)計(jì)初期快速評(píng)估多種方案，有效縮短研發(fā)周期并提升設(shè)計(jì)精度。同時(shí)，方案支持對(duì)關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行全面優(yōu)化，幫助企業(yè)在滿(mǎn)足性能要求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)成本控制和結(jié)構(gòu)輕量化。該方案的推出體現(xiàn)了工業(yè)仿真與人工智能技術(shù)的深度融合，可為電機(jī)研發(fā)提供高效、智能的設(shè)計(jì)支持工具。

該方案的實(shí)施依托標(biāo)準(zhǔn)化的AI仿真研發(fā)流程：首先精準(zhǔn)定義設(shè)計(jì)需求并構(gòu)建參數(shù)化模型，隨后通過(guò)自動(dòng)仿真生成數(shù)據(jù)，訓(xùn)練高精度代理模型；進(jìn)而利用AI優(yōu)化算法高效探索設(shè)計(jì)空間，快速定位性能優(yōu)異的候選方案；最終經(jīng)過(guò)嚴(yán)格驗(yàn)證與確認(rèn)完成設(shè)計(jì)。

?圖2：AI仿真智能化研發(fā)工作流程

核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)

作為該流程的核心技術(shù)之一，代理模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建，能夠高效捕捉復(fù)雜物理系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)仿真計(jì)算的有效替代。其構(gòu)建涵蓋三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：通過(guò)智能采樣生成高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)；建立設(shè)計(jì)參數(shù)與性能指標(biāo)的精準(zhǔn)映射關(guān)系；經(jīng)過(guò)多輪迭代優(yōu)化確保模型可靠性。這一技術(shù)不僅顯著提升了計(jì)算效率，在保證預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，更為復(fù)雜電機(jī)系統(tǒng)的高維多目標(biāo)優(yōu)化提供了關(guān)鍵支撐。

圖3：代理模型構(gòu)建關(guān)系

在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)進(jìn)一步集成智能算法選擇功能，可根據(jù)具體問(wèn)題的數(shù)據(jù)樣本特性、數(shù)學(xué)特性等需求，動(dòng)態(tài)推薦最適配的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）方法、代理模型類(lèi)型及優(yōu)化算法。該功能如同一位經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家，可幫助用戶(hù)自動(dòng)選擇并調(diào)整各環(huán)節(jié)最的算法配置。這一功能顯著降低了對(duì)用戶(hù)算法知識(shí)和調(diào)參經(jīng)驗(yàn)的要求，大幅降低了使用門(mén)檻，使不具備專(zhuān)業(yè)優(yōu)化背景的CAE工程師也能高效、可靠地開(kāi)展智能設(shè)計(jì)與仿真優(yōu)化工作。

圖4：用于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DoE）、代理模型、優(yōu)化的智能算法選擇功能

該智能解決方案深度融合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從根本上改變了傳統(tǒng)依賴(lài)人工迭代與經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的電機(jī)設(shè)計(jì)模式。統(tǒng)支持用戶(hù)通過(guò)簡(jiǎn)潔的參數(shù)化輸入快速定義設(shè)計(jì)目標(biāo)與約束，依托前述智能算法選擇功能，自動(dòng)構(gòu)建適配的建模與優(yōu)化流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)效率、轉(zhuǎn)矩、重量、成本等多目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化。通過(guò)低代碼交互貫通從建模、仿真到優(yōu)化的全流程，該方案顯著降低對(duì)專(zhuān)業(yè)算法知識(shí)的依賴(lài)，在大幅提升研發(fā)效率的同時(shí)，有效推動(dòng)電機(jī)產(chǎn)品在性能、輕量化與成本控制等方面的綜合提升。

應(yīng)用成效與展望

這一優(yōu)化過(guò)程充分體現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)優(yōu)化所具備的幾項(xiàng)關(guān)鍵特性：

過(guò)程智能化：系統(tǒng)能夠自動(dòng)探索設(shè)計(jì)空間，結(jié)合用戶(hù)設(shè)定的參數(shù)和問(wèn)題特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略，快速發(fā)現(xiàn)潛在最優(yōu)方案，顯著減少人工干預(yù)的需求。

計(jì)算效率高：通過(guò)智能算法和自動(dòng)化流程，系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的優(yōu)化計(jì)算，處理大規(guī)模設(shè)計(jì)變量和參數(shù)組合，提高研發(fā)效率，縮短設(shè)計(jì)周期。

支持多目標(biāo)、多約束優(yōu)化：系統(tǒng)能夠同時(shí)考慮效率、性能、重量、成本等多種設(shè)計(jì)要求，實(shí)現(xiàn)全局平衡，確保生成的方案兼顧各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)，提高設(shè)計(jì)方案的綜合質(zhì)量和可行性。