各位先進們大家好，與您分享2026年08月CAE相關產業新聞總覽 (2026-08-CAE-NEWS)：
Update : 2026-08-01
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20260803
實威國際(8416)主辦的「2026達梭系統設計驗證日」於全台舉辦四場巡迴論壇,近800位來自不同產業的來賓參與,聚焦企業級AI與CAE模擬驗證技術結合,涵蓋SOLIDWORKSSimulation/Plastics、SIMULIAAbaqus/CST等產品應用。活動聚焦企業級AI落地應用與SOLIDWORKSAIxCAE最新技術發展,實威工程團隊展示結構、模流、參數最佳化等模擬分析應用,台北場並邀請Lenovo展示高效能工作站與運算解決方案。多家標竿企業代表分享導入CAE分析技術的實務案例,涉及威力暘電子、濾能、工豐企業、竑騰科技、偉勝乾燥、高柏科技、一原金屬及豪力輝工業等公司,涵蓋半導體與精密機械等產業。實威國際總經理許泰源表示,公司將持續深化企業級AI在產品設計與模擬分析中的應用,協助台灣企業建構更具競爭力的智慧研發體系。[CTEE,20260803]
#參考資料 :
[1] 實威國際論壇 聚焦企業級AI落地, CTEE, 20260803, https://www.ctee.com.tw/news/20260803700238-439901
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20260805
美國南加州大學（USC）於7月28日宣布入選美國能源部「GenesisMission」首批協作大學，將與全美17座國家實驗室及產業界合作，推動AI於科學發現的前瞻應用。USC主導計畫聚焦長期困擾物理與工程界的「湍流」問題，由維特比工程學院副教授IvánBermejo-Moreno領軍，攜手密西根大學與阿貢國家實驗室，利用物理定律與高階電腦模擬訓練AI，辨識湍流中反覆出現的流動結構，提升複雜流體行為預測能力。由於湍流廣泛影響飛機機翼、風力渦輪機、引擎、管線、風暴、洋流與火災煙霧，且微小初始差異即可造成巨大結果變化，其所需運算量甚至超越現今最快超級電腦的直接處理能力，AI因此被視為突破瓶頸的重要工具。若研究成功，可望提升飛機能源效率、強化能源基礎設施並加速關鍵技術發展；同時USC也將透過阿貢實驗室極大規模運算訓練、暑期課程與研究計畫，培育具備AI與高效能運算（HPC）能力的新世代科研人才。[TECHNEWS,20260805]
#參考資料 :
[1] 飛機更節能、氣象更精準，南加大領軍 AI 預測「湍流」顛覆傳統物理運算, TECHNEWS, 20260805, https://technews.tw/2026/08/05/usc-genesis-mission-ai-turbulence/
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20260806
工程模擬媒體SimTool於2026年8月6日發表技術報告，解析西門子（Siemens）Simcenter平台史上最大規模的夏季版本更新。本次升級首度將完成併購的Altair模擬技術納入統一產品陣容，並推出PhysicsAIGenerate圖神經網絡技術與無網格（meshless）結構分析功能。工程師無需進行繁瑣的幾何網格劃分，即可對電動車動力總成等複雜結構進行多物理場預測與幾何深度學習，顯著提升算力效率並大幅縮短產品開發週期。[SIMTOOL,20260806]
#參考資料 :
[1] Siemens Simcenter Summer 2026: PhysicsAI Generate, Unified Altair Portfolio, and Meshless Structural Simulation, SIMTOOL, 20260806, https://www.simtool.com/article/siemens-simcenter-summer-2026-physicsai-generate-unified-altair-portfolio-and-meshless-structural-si/
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20260810
新創公司HelloTriangle執行長PeterMortier指出，FEA/CFD工程師的主要瓶頸並非求解器運算本身，而是模型前處理、邊界條件設定與結果整理等大量重複性人工作業，尤其在DOE或大批次變異案例分析中特別耗時。傳統解法是撰寫Python等腳本自動化，但門檻高、除錯耗時。HelloTriangle提供瀏覽器線上工具，讓使用者以自然語言提示生成可執行的PythonCAE腳本：使用者可上傳STL檔案，於3D環境中檢視網格，並漸進式下達提示以調整網格（如三角轉四邊網格）、定義材料、負載與邊界條件，最終匯出網格與腳本供Abaqus、LS-DYNA等軟體使用。該工具強調透過RAG（檢索增強生成）結合內部文件與驗證過的工程範例，確保生成程式碼具可追溯性與再現性，而非黑箱生成式AI。此外，HelloTriangle也支援後處理，能將AbaqusODB結果轉為自家HT5格式，於瀏覽器中互動式呈現應力、應變等結果，並可存成可分享連結或匯出純HTML場景供無CAE軟體的利害關係人瀏覽。[MACHINEDESIGN,20260810]
#參考資料 :
[1] CAE Automation: From AI Prompt to Simulation, MACHINEDESIGN, 20260810, https://www.machinedesign.com/cad-cam-software/article/55382818/hellotriangle-cae-automation-from-ai-prompt-to-simulation
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20260813
AI、數位分身與產品生命週期管理正推動數位工程成長，全球工程軟體市場估計將由2026年的584億美元增至2034年的1,207億美元；三檔代表性股票各具定位：PTC聚焦工業軟體與結構化資料，第三季營收6億美元，年化經常性收入以固定匯率計增9.1%至24.5億美元；Autodesk第一季營收增18%至19.3億美元、非GAAP每股盈餘增31%至2.99美元，並擬以約36億美元收購MaintainX，延伸至資產維護；Hexagon結合軟體、感測器與測量技術，季營收10.5億歐元、有機成長12%，EBITA率達24.3%，但較受工業景氣影響；整體而言，PTC偏重經常性工業軟體收入，Autodesk擁有最廣泛的設計與建築生態系，Hexagon則最直接連結實體自動化，三者仍須留意估值、併購效益與景氣循環風險。[CMCMARKETS,20260813]
#參考資料 :
[1] Three Digital Engineering Stocks to Watch, CMCMARKETS, 20260813, https://www.cmcmarkets.com/en-gb/opto/three-digital-engineering-stocks-to-watch
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20260822
美國勞倫斯柏克萊國家實驗室（BerkeleyLab）研究團隊開發機器學習框架CGM-GM，成果發表於《NatureCommunications》，可在一般配備GPU的電腦上於數分鐘內模擬舊金山灣區數千筆地震資料，相較傳統物理模擬需以超級電腦運算數小時，大幅降低成本與時間。CGM-GM採條件式變分自編碼器（CVAE），將震級、震源及接收點幾何關係轉換為潛在表示，利用分層潛在變數分析時間與頻率特徵，從稀疏觀測推估連續地震波場並量化不確定性，且執行時不需直接求解物理微分方程式。研究員RieNakata指出，現有先進物理模擬多僅達5Hz，CGM-GM則可產生最高15Hz寬頻地震波，更適合建築、橋梁及管線耐震評估。團隊認為此類科學機器學習（SciML）方法亦可延伸至流體力學、聲學、量子力學、氣候模擬與醫學影像重建，顯示生成式AI正逐步成為高成本科學模擬的重要替代與輔助工具。[TECHNEWS,20260822]
#參考資料 :
[1] AI 幾分鐘搞定地震模擬，柏克萊實驗室新框架 CGM-GM 曝光, TECHNEWS, 20260822, https://technews.tw/2026/08/22/berkeley-lab-develops-ai-model-to-speed-earthquake-ground-motion-simulations/
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20260826
隨著AI伺服器、高效能運算、高速連結、車電、國防與智慧製造快速發展，工程模擬正由產品驗證工具轉型為支援設計決策、效能優化與實體驗證的數位工程核心。深耕台灣工程模擬逾40年的虎門科技，將於2026年9月16日在台北新板希爾頓酒店舉辦「第34屆CAE技術大會暨應用科技博覽會」，以「AI智策・模擬無界」為主題，預計吸引超過600位工程與研發人才。大會上午聚焦高效能運算、智慧製造與新世代電子系統，下午則設置9大分廳、邀集逾50位產官學專家，涵蓋多物理場模擬、數位孿生、AI輔助設計、散熱、矽光子與無人載具等議題；另規劃18個技術展位，展示CAE模擬、加速運算、AI設計、智慧量測及無人機、火箭實機。虎門科技CAE總經理廖偉志指出，未來將持續整合「模擬×AI×量測」，協助企業提升研發效率、降低工程風險，推動CAE由單點分析邁向整合式數位工程。[DIGITIMES,20260826]
#參考資料 :
[1] AI驅動工程革新 虎門科技第34屆CAE技術大會9月16日登場, DIGITIMES, 20260826, https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?id=0000765980_EFU8X2VB976XA8LF89SO7
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20260827
美國工程軟體公司DetroitEngineeredProducts（DEP）創辦人兼總裁RadhaKrishnan指出，AI與第一原理物理模擬的結合，正改變傳統CAD建模、網格處理、FEA／CFD求解與反覆修改的開發流程。透過以驗證過的模擬資料訓練降階模型，工程師可在毫秒級獲得設計變化回饋，並利用DEPMeshWorks、AIWorks等工具自動化幾何清理、參數化、最佳化及測試與模擬校準。Krishnan強調，純資料驅動AI在超出訓練範圍時可能產生不符合物理的結果，因此應結合Physics-InformedNeuralNetworks與OpenFOAM等高擬真求解器，形成混合式工程流程；AI可快速篩選數千種設計，高擬真模擬再驗證最佳方案。未來工程師將減少網格重建、邊界條件設定等重複工作，轉向系統層級的重量、NVH、熱管理、多材料與永續設計決策，但企業導入時仍須克服CAD／CAE歷史資料品質、格式分散及工程師信任等問題。[ITVOICE,20260827]
#參考資料 :
[1] AI and Physics Converge to Transform Engineering and Product Development, ITVOICE, 20260827, https://www.itvoice.in/ai-and-physics-converge-to-transform-engineering-and-product-development
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20260827
工程團隊投資模擬軟體的核心目的，是在製造前建立對產品性能、結構安全與設計決策的「信心」，但真正有價值的模擬不只是產生漂亮結果，而是能轉化為可靠的工程決策。模擬準確度取決於物理模型、網格品質與邊界條件，因此選型首先應確認結構、熱、CFD、電磁或聲學等PhysicsCoverage與SolverQuality，並評估網格細化、接觸與湍流模型等設定是否具足夠透明度。部署方面，SimScale代表Cloud-native模式，可降低硬體負擔並加速早期設計驗證，但須考量資料治理；Altair著重模擬、最佳化與資料分析整合；Ansys則定位於高擬真、多物理領域，但需要較高學習與專業投入；BETACAESystems則凸顯前後處理對複雜模型與大量分析的重要性。此外，CAD匯入、網格生成、結果視覺化、跨團隊協作及技術支援都會直接影響實際效益。企業最常見錯誤，是選擇與自身人才能力不匹配的平台，因此採購前應以實際案例驗證準確性，並確認新人獨立完成可信分析所需時間、教育訓練及持續技術支援，才能讓模擬真正從「產生結果」走向「支援決策」。[SERCHEN,20260827]
#參考資料 :
[1] Simulation Software Earns More Than Pretty Models, SERCHEN, 20260827, https://www.serchen.com/blog/simulation-software-buyers-guide
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#資料來源：
[1] EnsonYu, CAE產業新聞,Vol. 2026-08, https://sites.google.com/view/ensonyu/%E7%94%A2%E6%A5%AD%E8%B3%87%E8%A8%8A/news-2026/2026-08-cae%E6%96%B0%E8%81%9E
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#Tag : #MetalForming, #NEWS, #Review, #Stamping, #Forging, #RollForming, #Extrusion.
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#Further Information :
#Article Type : NEWS Review.
#Title : NEWS review of CAE.
#Product : Altair, ANSYS, Siemens, SIMUFACT.
#Technology : CAE, CFD, CAX, FEA, FEM, Simulation, Analysis.
#Process Design : Stamping, Forging, Extrusion, Cutting, Roll forming.
#Benefit : Prediction, High Accuracy, Low-cost, Continuous Assessment, Environmental Robustness, Proactive Maintenance, Easy Integration, Early Warning.
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