所谓仿真，即通过仿真实验，借助某些数值打算和问题求解，反响系统行为或过程的仿真模型技能。
打算机和电子信息技能的突飞年夜进，更为仿真技能发展供应了当代化工具。
当前，我国制造业正处于迈向智能化、数字化的关键阶段，仿真作为支撑各行业企业进行技能创新的核心技能之一，为企业供应覆盖产品论证、研发、试验、制造等各个阶段的全生命周期办理方案。

“CAE(打算机赞助工程)软件是运用仿真技能驱动产品和技能进步的主要路径，但我国工业装备研制利用的CAE软件险些全部是国外产品，研发设计软件国产化率仅为5%。
”在中国科学院院士、工业装备构造剖析优化与CAE软件全国重点实验室副主任郭旭看来，“底层共性关键技能打破已成为实现CAE软件自主可控的重中之重。
”

郭旭分享了未来可重点发力的几大创新方向，如构造拓扑优化、基于人工智能技能创新CAE软件新架构、构建数字孪生底层技能、物理知识增强的机器学习范式等。

中国科学院院士李惠表示，近年来，物理机器学习成为求解高维非线性微分方程的新范式。
微分掌握方程物理机器学习求解可分为数据求解、数值打算和机器学习稠浊求解和直接求解三类方法。
李惠院士先容了上述三类求解方法的干系研究进展，并提出打算机视觉求解微分方程的科学打算方法。

底层共性关键技能创新，措辞的主要性不可忽略。
北京航空航天算夜学教授、中国工业互助协会仿真技能家当分会会长张霖带来《基于X措辞的系统设计仿真一体化技能》的报告，他认为海内的开拓工具基本采取国外的措辞和方法论开拓，为此须要在这方面大胆打破。
同时，他也分享了其团队在国家重点研发项目等支持下研发的一体化建模拟真措辞——X措辞及其相应的软件工具。

会议期间还举行了“人工智能、数字孪生与仿真技能”高端对话。
专家们认为：仿真置信度哀求越来越高，该当将VV&A方法(校核、验证与确认)运用于产品研发全流程；数字孪生模型是物理工具的数字镜像，其拥有独立的生命周期，可以自演进、自进化，数字孪生系统则包含了数字孪生模型、物理实体、虚实连接、反向掌握等综合一体的繁芜大系统；基于模型的系统工程(MBSE)方法是辅导产品正向设计(从需求、功能、逻辑到物理实现)的主流方法论，对全新产品正向研发意义重大；机器学习算法在剖析、预测与决策领域发挥了主要浸染。
随着天生式AI以及领域大模型技能的快速发展，其一定对仿真与数字孪生未来的发展产生深远影响。