AI赋能，智造升级新范式

在企业数字化转型迈向深水区的今天，AI 已不再是“要不要做”的选择题，而是“如何做实、做深、做系统”的必答题。尽管众多企业已在研发、生产、供应链等环节开展 AI 探索，但普遍面临“项目零散、能力孤岛、难以复用、无法规模化落地”的困境：

• 不同部门各自为战，AI 应用碎片化，成果无法共享；
• 关键流程仍依赖人工处理，效率低、周期长、易出错；
• 数据分散在 CAD、CAE、CAM等系统中，难以支撑智能决策；
• 面对日益严格的合规与安全要求，缺乏实时预警与闭环管控能力。
这些痛点的背后，是企业缺少一个统一的 AI 底座——一个能够将数据、模型、业务流程与工程知识深度融合的智能化中枢。

博骞智能依托在制造业研发设计、仿真验证与数据管理领域的深厚积累，深刻理解企业在智能化升级中的真实挑战。我们坚信：AI不应是锦上添花的“技术噱头”，而应成为驱动降本、增效、提质的“内生动力”。不做孤立的AI实验，我们致力于让每一个模型都可验证、可集成、可迭代、可支撑工程赋能。博骞智能正以AI为引擎，推动制造范式的深层变革——我们不制造产品，但我们通过AI，让制造更智能。

案例一：某飞机制造企业

让“十年磨一剑”变为“周级迭代”的智能设计革命

在航空制造领域，机头框、壁板等关键结构件的设计直接关系飞行安全与整机性能。传统研发依赖工程师经验与有限元仿真反复试错，设计周期长、成本高，严重制约新型号快速迭代。为此，团队基于AI构建智能设计闭环，推动研发模式从“经验驱动”向“数据+模型驱动”升级：

• 参数化快速建模：通过CATIA外挂实现结构件自动建模，支持设计参数一键输入；
• AI仿真预测：输入结构与材料参数，AI模型秒级预测关键部位应力、应变、位移等力学响应；
• 耦合优化寻优：融合材料与结构参数，AI自动搜索满足强度、刚度、轻量化目标的最优方案；
• 高精度验证闭环：推荐方案通过有限元复核验证，关键指标偏差<5%，满足工程要求。

案例二：某头部消费电子企业

2分钟生成应力云图：让结构仿真进入“秒级响应”时代

在高端手机与折叠屏设备研发中，四曲贴合屏幕的结构强度直接影响产品良率与用户体验。传统有限元仿真耗时数小时，难以支撑高频迭代需求。为此，团队基于AI，打造面向消费电子结构设计的智能仿真解决方案，实现从“设计输入”到“力学响应输出”的高效闭环：

• 端到端快速预测：输入3D CAD模型及材料信息，2分钟内输出全场应力应变云图，效率提升数十倍；
• 节点级精准建模：采用MLP+卷积编码网络，以每个网格节点为单元进行精细化预测；
• 物理规律约束：输出层引入胡克定律残差项，确保预测结果满足基本本构关系，提升工程可信度；
• 泛化能力增强：通过GAN生成对抗扩展，提升模型对新结构、新材料的适应能力，测试准确率>90%；
该方案已在多款旗舰机型中落地应用，显著缩短结构验证周期，助力工程师实现“边设计、边仿真、边优化”。

案例三： 某头部汽车主机厂

AI预测HIC值：让碰撞仿真效率提升50%

面对电动化与智能化带来的研发提速压力，传统“造样车、改设计、反复测试”的研发模式已难以为继。尤其在安全性能验证中，一次完整碰撞仿真耗时长达8-12小时，严重制约设计迭代效率。为此，团队基于AI构建HIC（Head Injury Criterion）智能预测模型，实现对乘员安全性的快速评估：

• 前半段输入，全周期预测：仅需输入碰撞前60ms的加速度曲线，智构AI可精准预测后半段的加速度曲线；
• HIC实时计算：自动拟合头部加速度曲线，实时输出HIC值，预测偏差<5%，满足工程精度要求；
• 高效轻量部署：模型集成于企业研发平台，单次推理耗时≤10秒，无需依赖完整仿真流程；
• 显著降本增效：节省50%仿真时间与算力成本，支持设计方案快速筛选与早期决策；
• 强化自主可控：减少对LS-DYNA、Abaqus等国外商业软件的依赖，推动仿真能力国产化替代。
该模型已纳入该车企新车型开发的标准流程，成为安全设计初期评估的核心工具。