全球電機市場正迎來強勁增長，預計將從2024年的1978億美元增長至2030年的3221億美元，年復合增長率達到8.5%。這一增長主要由三大關鍵因素驅動：

一是全球能效法規(guī)日益嚴格，工業(yè)領域加速智能化轉型；

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

三是電機設計面臨多維挑戰(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中實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。

這些市場趨勢與技術痛點，正是我們當前解決方案所聚焦的核心方向。

?圖1：全球電機市場規(guī)模年復合增長率

（數(shù)據(jù)來源: Grand View Research 2024, Mordor Intelligence 2025）

面對這些挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)電機仿真暴露出諸多瓶頸：仿真速度緩慢，嚴重限制了設計迭代的效率；面對眾多關鍵參數(shù)，傳統(tǒng)方法難以有效探索廣闊的設計空間；整體開發(fā)流程冗長，無法適應快速響應的市場需求。

PERA智能化解決方案

為應對上述問題，安世亞太依托在工業(yè)仿真領域的深厚積累，深度融合人工智能技術，圍繞電機行業(yè)在高性能、輕量化與低成本等方面的核心需求，開發(fā)出基于“CAE+AI”的電機行業(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，可在設計初期快速評估多種方案，有效縮短研發(fā)周期并提升設計精度。同時，方案支持對關鍵性能指標進行全面優(yōu)化，幫助企業(yè)在滿足性能要求的同時，實現(xiàn)成本控制和結構輕量化。該方案的推出體現(xiàn)了工業(yè)仿真與人工智能技術的深度融合，可為電機研發(fā)提供高效、智能的設計支持工具。

該方案的實施依托標準化的AI仿真研發(fā)流程：首先精準定義設計需求并構建參數(shù)化模型，隨后通過自動仿真生成數(shù)據(jù)，訓練高精度代理模型；進而利用AI優(yōu)化算法高效探索設計空間，快速定位性能優(yōu)異的候選方案；最終經(jīng)過嚴格驗證與確認完成設計。

?圖2：AI仿真智能化研發(fā)工作流程

核心技術實現(xiàn)

作為該流程的核心技術之一，代理模型基于機器學習方法構建，能夠高效捕捉復雜物理系統(tǒng)的內(nèi)在規(guī)律，實現(xiàn)對傳統(tǒng)仿真計算的有效替代。其構建涵蓋三個關鍵環(huán)節(jié)：通過智能采樣生成高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)；建立設計參數(shù)與性能指標的精準映射關系；經(jīng)過多輪迭代優(yōu)化確保模型可靠性。這一技術不僅顯著提升了計算效率，在保證預測精度的同時，更為復雜電機系統(tǒng)的高維多目標優(yōu)化提供了關鍵支撐。

圖3：代理模型構建關系

在此基礎上，系統(tǒng)進一步集成智能算法選擇功能，可根據(jù)具體問題的數(shù)據(jù)樣本特性、數(shù)學特性等需求，動態(tài)推薦最適配的實驗設計（DOE）方法、代理模型類型及優(yōu)化算法。該功能如同一位經(jīng)驗豐富的機器學習專家，可幫助用戶自動選擇并調(diào)整各環(huán)節(jié)最的算法配置。這一功能顯著降低了對用戶算法知識和調(diào)參經(jīng)驗的要求，大幅降低了使用門檻，使不具備專業(yè)優(yōu)化背景的CAE工程師也能高效、可靠地開展智能設計與仿真優(yōu)化工作。

圖4：用于實驗設計（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器學習技術，從根本上改變了傳統(tǒng)依賴人工迭代與經(jīng)驗驅動的電機設計模式。統(tǒng)支持用戶通過簡潔的參數(shù)化輸入快速定義設計目標與約束，依托前述智能算法選擇功能，自動構建適配的建模與優(yōu)化流程，實現(xiàn)對效率、轉矩、重量、成本等多目標的協(xié)同優(yōu)化。通過低代碼交互貫通從建模、仿真到優(yōu)化的全流程，該方案顯著降低對專業(yè)算法知識的依賴，在大幅提升研發(fā)效率的同時，有效推動電機產(chǎn)品在性能、輕量化與成本控制等方面的綜合提升。

應用成效與展望

這一優(yōu)化過程充分體現(xiàn)了機器學習驅動的自動優(yōu)化所具備的幾項關鍵特性：

過程智能化：系統(tǒng)能夠自動探索設計空間，結合用戶設定的參數(shù)和問題特征，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略，快速發(fā)現(xiàn)潛在最優(yōu)方案，顯著減少人工干預的需求。

計算效率高：通過智能算法和自動化流程，系統(tǒng)能夠在短時間內(nèi)完成復雜的優(yōu)化計算，處理大規(guī)模設計變量和參數(shù)組合，提高研發(fā)效率，縮短設計周期。

支持多目標、多約束優(yōu)化：系統(tǒng)能夠同時考慮效率、性能、重量、成本等多種設計要求，實現(xiàn)全局平衡，確保生成的方案兼顧各項關鍵指標，提高設計方案的綜合質(zhì)量和可行性。