如今，仿真技術不僅應用于軍事、工業領域，而且日益廣泛地應用于社會、經濟、生物等領域，如環境污染防治、生產管理、市場預測、交通控制、城市規劃、資源利用、經濟分析和預測、人口控制等。許多系統問題很難在真實環境中測試，使用仿真技術來研究這些復雜問題就更具重要意義。相信在智能制造時代，仿真技術將進一步釋放其強大的生命力和發展潛力。
領先仿真軟件廠商并購頻繁，繼續引領新一輪工業變革
自上世紀90年代開始，CAE技術進入了成熟壯大期，最近幾年，國外的一系列大公司頻繁并購，整體布局已漸漸明朗，如2005年，達索購買了ABAQUS，填補了自己在機械仿真上的薄弱環節。ANSYS的并購史就非常豐富了，從2008年開始，先后收購了Ansoft（高性能電子設計自動化軟件開發公司），Apache Design Solutions（高級低功耗解決方案的仿真軟件提供商），Esterel Technologies（嵌入式軟件仿真解決方案提供商），EVEN（復合材料仿真領域的領先者），SpaceClaim（3D建模軟件廠商），NTI（開發和銷售高級計算流體動力學的軟件廠商），Delcross Technologies（高級計算電磁學仿真和射頻系統分析軟件開發商）……，通過一系列的并購整合，ANSYS表明其從單一領域向綜合領域進軍的決心。西門子在2012年收購了LMS，作為HD-PLM中的一環，LMS補充了西門子在全生命周期的仿真與試驗管理上的缺失，為西門子技術帶來新的融合與創新。
新技術的運用，有助于仿真軟件走向智能化
仿真與大數據的碰撞
仿真的目的在于發現問題和預測未來，但在某些情況下，大數據可能做得更好。美國航空航天局（NASA）正是借助大數據來提前預知各種天文奇觀。大數據的出現，對各行業的文化、組織、管理、方法、技術等均提出了挑戰，仿真技術也不例外。仿真是從模型到數據，而大數據則是數據到模型。大數據對建模仿真的挑戰主要體現在思維方式、科研方式和方法手段等方面，利用現有建模仿真技術處理大數據還存在問題。比如，傳統的仿真思維方式認為仿真是基于模型的活動，其科研方式是根據系統實驗的目標建立系統模型，進而建立仿真系統運行系統模型，最后再分析、處理模型運行結果。那么，未來，仿真結合大數據會有怎樣的發展？這個問題還在探索中，但從目前來看，至少大數據為仿真結果的分析提供了更好的手段，為復雜系統的建模提供可新的出路，更為長遠地看，大數據有助于人類實現智能仿真。
圖1 仿真與大數據
仿真與虛擬現實的碰撞
虛擬現實是時下非常火爆的技術，但是很多人對仿真與虛擬現實都存在認識上的誤差，認為二者說得是一回事。其實，仿真技術與虛擬現實技術有著一定的相似點，但也存在差異性。在感知方面，仿真以視覺和聽覺為主，而虛擬現實不僅有視覺、聽覺，還有觸覺等方面的感知，可以說仿真基本上將用戶視為“旁觀者”，而虛擬現實則將用戶視為“當局者”；在逼真度方面，仿真技術，仿真技術是對真實物理系統某一層次上的抽象，而虛擬技術采用實時三維圖像與顯示、三維聲音定位與合成技術、傳感器等技術，做到了人與環境的交互性，有非常高的逼真度。縱觀當下工業仿真軟件，可視化、智能化的仿真已成趨勢，在仿真中運用虛擬現實技術，不僅能更加形象直觀地顯示仿真全過程，而且會讓計算機與人之間的溝通更人性化，增強仿真系統的尋優能力。
圖2 仿真與虛擬現實
仿真與人工智能的碰撞
仿真優化的應用目標是為用戶提供一個輔助決策支持工具，而實際工程設計問題一般比較復雜，涉及因素較多，完全依靠計算機來進行決策很難考慮周全，隨著人工智能技術的發展，將領域知識引入到仿真優化系統中，建立決策支持系統，充分發揮人的創造性和計算機的計算能力，實現人機協同決策功能。目前的仿真優化系統要求用戶對仿真優化算法和仿真建模工具有較深入的了解，才能夠開展工程應用，如各種仿真優化算法存在大量運行參數需要選擇，仿真實驗也需要設置各種參數，如仿真開始時間、仿真結束時間、仿真迭代次數和“預熱”時間等等，任何一項參數的變動對仿真優化結果都會產生影響，要求非仿真專業人員來完成這些設置幾乎是一件不可能的事。因此，利用專家知識系統作為輔助，協助普通人完成這些專業工作是一個可行的實現方法。
圖3 人工智能與天氣模擬
總之，隨著中國2025、智能制造、工業4.0、“互聯網+”等新一輪工業革命的興起，新技術與傳統制造的結合催生了大量新型應用，仿真軟件也開始結合大數據、虛擬現實、人工智能等先進技術，在研發設計、生產制造、服務管理和維護反饋等工業各個環節中凸顯更為重要的作用。
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