《全球100个AI应用案例》免费电子书已正式发布。本书精心整理并收录了涵盖不同行业的100个AI实践案例，分享人工智能如何在产品开发各阶段实现技术突破。
作为一本实践导向的参考指南，本书为各领域企业展示了经过实际验证的AI应用方式与实施策略。通过详实的案例解析，读者可以学习如何借助AI技术降低成本、缩短周期并推动创新，为启动或拓展AI驱动的工程开发项目提供可靠思路。
在产品开发与工程设计领域，AI正从可选项转变为必备能力。Altair已将AI技术深度集成至各类工具与工作流程之中，使客户能够快速应用人工智能实现业务目标。
本书中收录的真实案例展示了客户如何利用AI提升生产效率、应对技术挑战并实现商业价值。我们希望通过这些便捷易用的工具，帮助企业将数据资源转变为驱动创新的关键优势。
——Altair 首席技术官
Sam Mahalingam
书中的100个案例横跨汽车、重型机械、医疗健康、能源、航空航天等多个领域。每个案例均清晰呈现AI带来的实际效益，覆盖从预测电池寿命到优化气动性能、构建实时数字孪生系统等场景。
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挑战
车辆电气化对NVH性能分析提出了更高要求，需快速评估各类设计变量对结构可靠性的影响，早期解决NVH问题对维护品牌形象尤为关键。
解决方案
- 基于数据与机器学习开发应用程序，深入分析设计参数与NVH性能的关联；
- 借助无代码机器学习模型与交互分析NVH指标，速度较传统方法提升百倍。
价值
- 提早识别NVH问题，有效提升品牌口碑与产品品质；
- 加速NVH分析，缩短决策周期，推进开发进程；
- 友好的无代码工具显著提升流程效率，延长产品生命周期。
挑战
- 健康状况（SoH）的精准预测颇具挑战性；
- 需依托传感器数据（如加速度与压力等）对核心部件运行状态实时监测，以预防故障、减少停机。
解决方案
运用Altair®romAl™与Altair®Twin Activate™开发实时合规的虚拟传感器系统，精确预估SoH。这些传感器可部署于边缘设备或云端平台，实现持续监控。
价值
- 深入理解系统在不同工况下的损伤行为；
- 优化异常检测与故障预测，支持主动干预；
- 构建更高效预测性维护体系，减少停机时间，提升运营效率。
材料与制造：AI驱动大型铸件轻量化与多学科协同优化，全面提升性能表现
挑战
- 复杂性高：大型铸件在设计与分析环节面临技术挑战；
- 数据密集：需处理海量仿真数据以甄选最优方案；
- 可持续发展：产品需在轻量化前提下兼顾碰撞安全、NVH等多学科性能。
解决方案
- 多学科探索：通过跨学科设计评估，权衡概念方案的可制造性与性能需求；
- AI/ML聚类技术：从大量数据中提取性能最优的设计路径；
- 结构优化：运用轻量化策略增强能量吸收能力、抑制形变，避免开裂风险。
价值
- 设计自由度高：借助扩展的设计空间与材料特性，拓展轻量化潜力；
- 运营效率提升：降低部件质量相关损失，优化资源利用效率；
- 加速产品上市：提速开发流程，推动产品更快投入市场。
