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數(shù)字化浪潮席卷全球，作為數(shù)字經(jīng)濟核心驅(qū)動，數(shù)字技術(shù)逐步成為企業(yè)發(fā)展新動能，助推企業(yè)核心競爭力進化，在此背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為所有企業(yè)的必選項和持續(xù)發(fā)展的前提，擁抱數(shù)字經(jīng)濟成為企業(yè)的共同選擇。但從實際情況來看，面向C端的產(chǎn)業(yè)如零售電商、金融等領(lǐng)域在數(shù)字化方面走在前列，而以制造業(yè)、能源重工等為代表的傳統(tǒng)實體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進程相對緩慢，作為國民經(jīng)濟的支柱以及政策支持的重點領(lǐng)域，實體經(jīng)濟加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。

以制造業(yè)為例，過往中國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級重在信息化系統(tǒng)的建設以及企業(yè)內(nèi)部信息的打通，主要體現(xiàn)為ERP等大型業(yè)務系統(tǒng)的建設與升級，更偏重于流程驅(qū)動。隨著下游需求的多樣化和個性化成為主流趨勢，數(shù)據(jù)驅(qū)動開始成為制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主流模式，產(chǎn)品設計、研發(fā)、生產(chǎn)制造的數(shù)字化成為企業(yè)核心競爭力，而國外工業(yè)軟件服務商基于先進的技術(shù)和深刻的行業(yè)理解，持續(xù)深耕中國市場。

01

CAE技術(shù)與AI技術(shù)雙融合

助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型騰飛

作為工業(yè)軟件的核心組成，CAE（計算機輔助工程）等研發(fā)設計類軟件是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要工具以及軟件提供商的重點競爭領(lǐng)域。CAE以三維實體建模為基礎，通過模擬產(chǎn)品在結(jié)構(gòu)、流體、熱、電磁場等方面的性能，為產(chǎn)品研發(fā)設計提供依據(jù)，廣泛應用于制造業(yè)、能源重工等領(lǐng)域。

基于豐富的仿真模型和行業(yè)數(shù)據(jù)，CAE的應用可有效幫助制造業(yè)企業(yè)減少甚至避免產(chǎn)品設計階段多次召回調(diào)優(yōu)的重復工作，助力企業(yè)降本提效，在“智能制造”的帶動下，CAE對于制造業(yè)企業(yè)的重要性持續(xù)提升。

與此同時，全球市場競爭日趨激烈，以汽車制造行業(yè)為例，造車周期從過去的3-5年縮短到現(xiàn)在的1-2年，必然對各環(huán)節(jié)的效率提出更高要求，特別是在產(chǎn)品的研發(fā)設計環(huán)節(jié)將越來越重視仿真模型的準確性和輸出效率，而傳統(tǒng)的CAE三維建模技術(shù)逐漸難以滿足企業(yè)對于這種高時效性和逼真模型效果的要求，倒逼服務商不斷探索更優(yōu)的解決方案。

隨著AI技術(shù)的不斷演進，基于AI的機器學習能夠基于已有的大量數(shù)據(jù)，通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡得到更準確的預測模型，AI開始成為制造業(yè)企業(yè)在研發(fā)設計環(huán)節(jié)的重點應用技術(shù)。而將AI技術(shù)與CAE技術(shù)深度融合，以CAE在制造業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)作為深度學習的基礎，將賦能CAE建模范式持續(xù)優(yōu)化，并進一步降低計算成本。觀察到這一趨勢的全球領(lǐng)先CAE服務商紛紛開始探索AI技術(shù)與自身產(chǎn)品的融合，并積極擁抱AI+CAE的更多可能性。

作為全球領(lǐng)先的CAE服務商，Altair創(chuàng)立之初主要聚焦于幫助汽車企業(yè)應用工程仿真技術(shù)，在觀察到傳統(tǒng)企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)設計環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點后，通過積極的研發(fā)、并購，逐步完善仿真、高性能計算和人工智能技術(shù)融合的解決方案。

Altair也注意到了AI+CAE的發(fā)展機遇，“通過將仿真技術(shù)和AI技術(shù)進行深度融合，并結(jié)合內(nèi)部積累的豐富數(shù)據(jù)，能夠為客戶提供更貼近真實需求的仿真結(jié)果和更好的用戶體驗。”Altair大中華區(qū)總經(jīng)理劉源在接受億歐采訪時表示。

一方面，AI與CAE的深度融合可以更好地做到“所想即所得”，即實現(xiàn)想法和需求的產(chǎn)品化。這與Altair內(nèi)部提出的Physics AI概念不謀而合，基于已有的大量仿真結(jié)果快速建立機器學習模型，能夠幫助企業(yè)客戶快速建立起新模型并輸出結(jié)果。

另一方面，從數(shù)字孿生角度來看，Altair內(nèi)部的數(shù)字孿生建設有兩條路徑，一是基于傳統(tǒng)的三維建模，這種方式雖然能精確刻畫出模型，但在實際應用過程中速度很慢，不能做到實時顯示；第二條路徑依托romAI工具實現(xiàn)，CAE技術(shù)與AI技術(shù)深度融合，利用機器學習將三維模型降階到一維，從而做到更快速顯示仿真結(jié)果。事實上，Altair通過CAE技術(shù)與AI技術(shù)的融合，可實現(xiàn)分鐘級的汽車碰撞測試模型結(jié)果輸出。

圖：Altair離散元技術(shù)與AI技術(shù)的融合

02

從研發(fā)設計到營銷、管理等

企業(yè)全生命周期的數(shù)據(jù)驅(qū)動

Frictionless AI重新定義數(shù)據(jù)分析新趨勢

現(xiàn)階段，CAE技術(shù)和AI技術(shù)的雙融合已成為企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)設計環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要應用趨勢，但企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型絕不僅是單個環(huán)節(jié)的優(yōu)化，而是全流程、全生命周期的轉(zhuǎn)型升級，數(shù)據(jù)驅(qū)動只有作用于各業(yè)務環(huán)節(jié)，才能真正助力企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

從全球視野看，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)服務商類型豐富，基因各不相同，不僅包括服務工業(yè)、金融、零售等特定行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起家的服務商，還包括通用型AI技術(shù)、數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品提供商。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展和智能決策成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要趨勢的背景下，如何將企業(yè)積累的海量且復雜的數(shù)據(jù)高效利用起來，挖掘并發(fā)揮數(shù)據(jù)的更大價值，打通企業(yè)設計研發(fā)-生產(chǎn)制造-銷售-運維全生命周期的數(shù)據(jù)流通和全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型，成為現(xiàn)階段企業(yè)亟需回答的命題。

事實上，盡管許多企業(yè)都在努力實現(xiàn)全流程的數(shù)據(jù)驅(qū)動，但部門之間、人員之間仍存在孤立現(xiàn)象，很多企業(yè)難以正確并高效利用快速增長的數(shù)據(jù)。企業(yè)在應用AI技術(shù)和AI產(chǎn)品過程中會產(chǎn)生多種“摩擦”，而數(shù)據(jù)分析中存在的“摩擦”將成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的不穩(wěn)定因素，導致項目失敗、成本和人員投入浪費等。

“用戶端口和數(shù)據(jù)之間、行業(yè)專家和數(shù)據(jù)之間，以及企業(yè)內(nèi)不同部門之間都存在不同程度數(shù)據(jù)分析應用的摩擦，同時，既懂數(shù)據(jù)分析又懂行業(yè)的綜合性人才缺失也是企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)”劉源表示，“因此，一個應用性強、易上手的數(shù)據(jù)分析平臺對于企業(yè)數(shù)據(jù)分析的驅(qū)動，以及業(yè)務人員的賦能就變得尤為重要。”

基于企業(yè)數(shù)據(jù)分析應用的這一痛點，Altair提出了“Frictionless AI”，即“無摩擦AI”概念，旨在幫助企業(yè)解決用戶與數(shù)據(jù)之間、數(shù)據(jù)與行業(yè)專家之間，以及工具、基礎設施不斷變化等帶來的摩擦。

圖：Altair的“無摩擦AI”能力

自2018年開始，Altair在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域先后收購Datawatch、World Programming和RapidMiner，數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合不斷豐富，最終形成一個完善的數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺——Altair RapidMiner，致力于消除企業(yè)在數(shù)據(jù)分析中的摩擦與障礙，賦能企業(yè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)智能化決策，提高競爭力。

Altair RapidMiner是一個真正的端到端平臺，消除了企業(yè)在數(shù)據(jù)分析過程中產(chǎn)生的人員、數(shù)據(jù)和業(yè)務之間的摩擦，能夠完成從數(shù)據(jù)準備、處理、建模到部署的所有數(shù)據(jù)分析任務，并幫助從業(yè)務分析師到數(shù)據(jù)科學家的不同專業(yè)用戶快速使用平臺來解決數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學需求。

圖：Altair數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺

“現(xiàn)階段，大部分傳統(tǒng)企業(yè)仍處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期階段，對于數(shù)據(jù)分析工具的需求處于快速增長期。數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是共通的，怎么更好地存活下來，如何保持利潤持續(xù)增長等等，而數(shù)字化正是實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵手段，相信未來在需求的驅(qū)動和政策的支持下，數(shù)據(jù)分析市場將有更深入的發(fā)展機遇和更廣闊的市場空間”，劉源表示。

03

從仿真到仿真+AI

技術(shù)融合成為Altair服務能力新引擎

仿真和數(shù)據(jù)分析在企業(yè)發(fā)展過程中扮演著關(guān)鍵角色，通過深入挖掘和分析海量數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠獲得更準確的洞察和預測，從而做出更明智的決策，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。利用仿真技術(shù)與數(shù)據(jù)分析、人工智能的融合，可幫助企業(yè)有效提高產(chǎn)品設計和效率優(yōu)化、縮短仿真周期，構(gòu)筑可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

談及進入數(shù)據(jù)分析賽道的原因，劉源表示：“成立之初，Altair的仿真、模擬等產(chǎn)品就是數(shù)字化的解決方案。以制造業(yè)為例，通過為企業(yè)提供仿真分析解決方案，Altair積累了多年的制造業(yè)服務實踐經(jīng)驗，對于產(chǎn)品從設計、研發(fā)、生產(chǎn)到制造的完整生命周期的數(shù)字化有著深刻理解。”

相對于做數(shù)據(jù)分析起家的服務商來說，作為工程仿真領(lǐng)域的頭部企業(yè)，Altair前期已在用戶端口積累了大量的仿真、測試和訓練數(shù)據(jù)經(jīng)驗，因此更懂客戶的業(yè)務邏輯和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)邏輯，在工業(yè)類的企業(yè)服務實踐上更有優(yōu)勢，這也是Altair進入數(shù)據(jù)分析賽道的優(yōu)勢。

“在推出數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品之前，Altair的解決方案主要聚焦于提升企業(yè)的數(shù)字化研發(fā)和數(shù)字化設計能力，隨著Altair RapidMiner數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺的推出，Altair實現(xiàn)了從提供企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、設計的數(shù)字化解決方案，到賦能企業(yè)運營、營銷等業(yè)務節(jié)點全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進階。”劉源表示，對于Altair來說，仿真驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動雖是兩條解決方案業(yè)務線，但Altair正在實踐各技術(shù)的相互融合，共同幫助客戶完成業(yè)務創(chuàng)新和智能決策。

自2001年進入中國以來，Altair已經(jīng)積累了豐富的產(chǎn)品實踐和客戶服務經(jīng)驗，關(guān)于數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺在中國市場的發(fā)展方向，劉源表示，“未來將持續(xù)推進數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品對金融客戶的賦能，同時在汽車、消費電子、能源重工等優(yōu)勢行業(yè)做出一些最佳實踐，助力中國企業(yè)有效提升自主研發(fā)能力，帶動客戶整體競爭實力的提升。”

據(jù)悉，2023年6月9日，Altair將進行以“數(shù)據(jù)科學，解碼智能未來”為主題的全新數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺Altair RapidMiner啟動儀式，通過此次啟動儀式，Altair將幫助企業(yè)用戶們快速提升自身的競爭實力，解密數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)成功新路徑。