BETA CAE 完整且清晰的 AI 落地藍圖：用 Agentic AI 簡化操作流程、用 Physics AI 實現秒級預測、用 Machine Learning 進行精準數據管理。
本文參考自New software version release announcement for BETA CAE Systems suite 2026.1
身為 CAE 技術人員，您正在思考如何以 AI 來輔助您的日常工作嗎? 如果是這樣，無論你是否使用 BETA CAE Suite 系列產品，這篇文章都建議你閱讀。這篇文章將介紹 BETA CAE 2026.1 版本的三大 AI 技術類別，建議重要 CAE 軟體部署須知，有助了解 AI 和既有 CAE 技術如何整合。
這兩年 AI 技術以飛快的速度發展，過去大家熟知 AI 在 CAE 領域的應用，已從單點的數據預測，演變為涵蓋代理人自動化（Agentic AI）、物理 AI（Physics AI）與機器學習（Machine Learning）的完整生態系。全球知名 CAE 模擬軟體商 BETA CAE Systems（現已正式併入 Cadence 旗下），在最新的 BETA CAE Suite 2026.1 大版本升級中，正式將 AI 技術深度應用至 ANSA、EPILYSIS、META、FATIQ、KOMVOS、SPDRM 與 ANSERS 全系列產品。對於 CAE 工程師與技術主管而言，這意味著模擬工作流正從「手動選單點選」正式跨入「智慧輔助與對話式自動化」的新時代。
如果你還不認識 BETA CAE Suite，可先瀏覽 BETA CAE 的知名前處理器 ANSA，然後閱讀本文了解各種 AI 技術如何落實在 BETA CAE Suite 中。
AI Agent & Agentic AI：全面普及的智慧助手
在 2026.1 版本中，Agentic AI 在 ANSA、EPILYSIS、META、FATIQ、KOMVOS 與 ANSERS 中全面普及。AI 助手具備任務理解、情境感知與跨應用代理執行能力，工程師只需透過自然語言下達指令，即可自動完成複雜工作。
- ANSA 前處理智慧代理：支援自然語言介面與 Skill-based 自動化操作。AI 能進行智慧零件類型識別與自動化幾何修復工作流，自動生成 Python 腳本，並提供跨 Session 記憶與實時連動的互動式教學 。
- EPILYSIS 求解器代理：Agentic AI 技術也正逐步融入 EPILYSIS 流程中，提升求解設定的智慧化程度 。
- META 後處理與報告自動生成：工程師能直接針對載入的模型對話提問。AI 自動偵測求解器數據格式與結果，透過智慧著色與動態標註突顯關鍵區塊，並能一鍵自動生成簡報（PPT）與試算表（Excel），省去 80% 手動報告製作時間 。
- FATIQ 耐久性負載設定：AI 助手支援海量負載的自動定義與分配，並提供上下文感知的技術手冊對話解答。
- KOMVOS 流程設計與數據搜尋：AI 助手在 2026.1 迎來重大升級，提供增強的代理模式。使用者可直接使用自然語言進行複雜的數據搜尋與工作流（Workflow）的建立與修改。
- ANSERS 互動式對話助理：內建全新的 AI 聊天機器人（Chatbot）。用戶只需透過簡單的對話，即可自動建立或修改 Dashlets、設定圖表、串聯數據源並配置面板，大幅降低數據視覺化門檻。
- SPDRM MCP 閘道器（安全中樞）：針對企業最關心的資訊安全，SPDRM 推出了全新的 Model Context Protocol (MCP) Gateway。它作為安全閘門，讓 AI 代理能在符合企業資安與權限控管的前提下，安全地跨軟體進行對話並執行自動化工程工作流。
Physics AI：秒級物理場預測與葉輪效能評估
2026.1 版本將 Physics AI 深度整合於 KOMVOS 模組中，大幅加速概念設計階段的評估效率：
- 無縫整合 NVIDIA PhysicsNeMo 框架：KOMVOS 內建無縫數據萃取介面，自動將歷史 CAE 數據推送給 NVIDIA PhysicsNeMo。該框架將古典物理學定律（如質量與能量守恆）寫入神經網路約束條件，確保推算結果完全符合流體力學等基本物理規律。
- 葉輪機械即時預測（Turbo AI Predictors）：結合了 深度學習（Deep Learning） 與 物理資訊驅動（Physics-AI / Data-Driven Surrogates）代理模型 技術，專為葉片、子午面等複雜幾何設計，支援多工況（Multi-operating point）流體效能即時預測，並能自動繪製互動式效能特性圖（Performance Maps），免去高耗時的 CFD 傳統迭代。
- AI 預測器精準度與增量訓練：採用全新的訓練核心提升預測精準度。同時支援在既有預測模型的基礎上，加入新樣本進行增量訓練，並支援遠端與加速訓練。
Machine Learning：幾何辨識與數據探勘
- 深度學習部件分類器（ML Part Classifier in ANSA & KOMVOS）：在 Model Build 流程中，採用結合幾何演算法與深度神經網路（DNN）的混合分類器。利用圖像特徵萃取（Visual Mode Classifiers）達成高精準度的零件自動分類，顯著加速模型組裝。
- 預測數據視覺化探勘（ANSERS ML Dashlets）：ANSERS 提供開箱即用的 ML 儀表板，方便團隊管理與探勘機器學習預測數據與趨勢。此外，支援透過 ANSA Web 介面直接針對網格變形（Morphed Models）後的模型運行 ML 推理（Inference），在早期設計階段快速獲得預測洞察。
BETA CAE Suite 2026.1 全系列 AI 功能整合總覽
| AI 技術類別 | 涵蓋軟體 | 核心功能&關鍵技術 | 解決痛點 |
|---|---|---|---|
| Agentic AI | ANSA, EPILYSIS, META, FATIQ, KOMVOS, ANSERS | 自然語言對話互動、智慧幾何修復、自動化報告生成（PPT/Excel）、自動化流程與 Dashlet 建立、海量負載定義 | 告別繁瑣選單點選，大幅縮短前處理、後處理、負載設定與報表建立的時間 |
| Agentic Infrastructure | SPDRM | SPDRM MCP Gateway | 解決企業資安與權限疑慮，讓 AI 代理機能安全地跨軟體執行指令 |
| Physics AI | KOMVOS | 整合 NVIDIA PhysicsNeMo、Turbo AI 預測器、物理約束神經網路 | 幾秒內完成多工況流體效能預測與效能特性圖繪製，無需重複高耗時的傳統 CFD 模擬 |
| Machine Learning (ML) | ANSA, KOMVOS, ANSERS | 視覺模式零件分類器（DNN）、ANSERS ML Dashlets、ANSA Web 網格變形 ML 推理 | 自動化幾何分類與快速模型組裝，並能直接在網頁端快速探索與比較預測趨勢 |
CAE 軟體部署建議
BETA CAE Systems 2026.1 展現完整且清晰的 AI 落地藍圖：用 Agentic AI 簡化操作流程、用 Physics AI 實現秒級預測、用 ML 進行精準數據管理。
BETA CAE 目前已併入 Cadence ，新版本在下載途徑與授權機制上有重大轉變，請用戶特別留意：
- 軟體下載與支援：所有的軟體安裝檔與技術支援均已移轉至 Cadence 平台。用戶必須註冊並登入 CadenceID，才能至 Cadence Downloads (downloads.cadence.com) 下載新版軟體與存取 ASK 支援門戶。
- 授權伺服器升級：自 2026 年 2 月起由 Cadence Design Systems 發行的授權檔案，強制要求授權伺服器必須升級並部署 BETA LM v7.3。
- Windows 安裝須知：Windows 平台的 2026.1 安裝檔改為 ZIP 格式提供，安裝前務必先解壓縮 ZIP 檔，否則安裝程序將無法順利執行。
- 全新 HTML 格式文檔：官方文檔已全面從傳統的 PDF 轉移至 HTML 格式，大幅提升檢索便利性，並支援程式碼範例與影片等互動功能，未來也更易於進行多國語言翻譯。
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