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2023年在即，在持續不斷的供應鏈問題、通貨膨脹、全球性技能短缺（尤其是專業工程學科的技能短缺）以及能源不安全感等因素的影響下，全球經濟正處于衰退的邊緣。與此同時，各國政府、制造企業及能源供應商也在紛紛竭力減少溫室氣體排放，以避免氣候危機產生的嚴重影響。

前幾次經濟危機期間，即使研發預算遭到削減，工程仿真仍在刺激經濟發展方面發揮了關鍵作用，原因就在于它能夠促進創新、縮短研發周期時間并提高生產效率。進入2023年，工程仿真將依然重要。在下文中，我們總結了明年在工程仿真領域的五大關鍵趨勢。

1.（可執行）數字孿生

在 Gartner 發布的2018年技術成熟度曲線中，數字孿生占據了“期望膨脹期頂峰”（期望值最高狀態）的頂點。據技術成熟度曲線預測，達到這一頂點之后，新技術不可避免地陷入“泡沫破裂谷底期”（由于早期采用者未能實現期望潛能而導致興趣逐漸減弱），此后或有望進入“生產成熟期”（主流采用階段）。彼時 Gartner 預測，數字孿生將在5-10年后進入成熟期。換言之，現在正當其時。

2023年，數字孿生將演變成更加成熟且極具實用性的概念，即可執行的數字孿生（xDT）。xDT 就是數字孿生芯片，xDT 使用從實體產品內置的少量傳感器得來的數據，利用降階模型執行實時仿真。基于這些少量的傳感器，xDT 可以預測對象任何點位的物理狀態。

利用可執行數字孿生，工程師可以基于有限數量的傳感器點位，實時預測資產的整體性能。

利用 xDT，操作人員可以對資產整個生命周期的性能進行監測。不僅如此，可執行數字孿生還能適應其環境并從中汲取知識。這樣一來，不僅資產可以根據不斷變化的操作條件而調整變化，操作人員甚至還能在問題發生前便發現可能存在的問題，進而安排相應的維護工作。最終，在降低運營成本的同時，提高產品的性能和穩健性。

2. 人工智能與機器學習

2023年，工程師將繼續擴大機器學習和人工智能的應用，擴充工程師個人的知識儲備，將累積的知識靈活運用于不同的項目。

例如，Simcenter 用戶開始使用機器學習來掃描以前的仿真結果，訓練算法以識別能夠對產品性能產生顯著影響的流動特性（或應力集中等等）。更引人注目的是，機器學習訓練的算法甚至能夠識別有經驗的工程師都有可能遺漏的情況，全面提高仿真生成數據的價值。再比如說，人工智能和機器學習還被用來識別大型 CAD 裝配體中的各個零部件并對之進行分類，節省寶貴的工程時間。

2023年，人工智能和機器學習可以幫助工程師執行更多的仿真，并從每一次仿真中提取更多有用的信息。此外，它們還將使得工程師能夠集中精力，依據仿真數據做出決策，而不是將時間花在重復、枯燥的任務上，同時提高生產效率和創新。

3. 基于模型的系統工程 （MBSE）

現如今，復雜的產品都是電子器件、軟件和機械部件的綜合體，造成復雜的跨產品交互，而對這些交互亟待管理。基于模型的系統工程（MBSE）是一種可幫助我們管理產品復雜度的工程方法，從而確保復雜的事物也不盡然就難以處理。

2020年1月，美國國家航空航天局（NASA）表示，MBSE 業已“被越來越多的行業和政府用作對系統復雜度進行跟蹤的手段”， MBSE“使得工程師能夠在完整的計算機模型中進行系統表達，進而更好地進行追溯和跟蹤，并提高信息一致性。”

通過幫助工程師理解系統之間的復雜交互并識別驅動系統行為的關鍵因素，MBSE 可為決策流程提供支持。MBSE 將建模和仿真作為系統設計流程的核心環節。換言之，必須孤立地考慮各獨立組件和子系統的情況已不復存在，相反，用戶現在可以在考慮整個系統性能的情況下，進行各獨立組件和子系統的設計和開發。

4. 增材制造與創成式設計

幾年前，筆者有幸與仿真行業（包括FEA和CFD）早期的一些先行者們進行交談。令人感到驚訝的是，在20世紀80年代初，他們預設制造而非產品設計將成為仿真的最佳用例，因為“在任何產品的生產成本中，設計約占10%，市場營銷約占10%，而制造約占80%。”2023年，隨著制造企業利用仿真來實施并優化其增材制造流程，這一設想最終走向現實。

增材制造崛起的結果就是帶來了創成式設計。在創成式設計中，產品幾何體直接從仿真演變而來，而非出自 CAD 設計師之手。2023年，在擺脫了傳統流程之約束的增材制造的加持下，工程師可以制造出更佳的經仿真優化產品。

5. 優化數字材料

材料科學領域的革命性發展推動著下一代技術的進步。

作為工程師，我們總是傾向于以理所當然的態度看待材料。在大多數工程項目中，材料都是“給定項”，在設計流程一開始就已確定，項目過程中鮮少有任何變化。工程師愿意隨時對每一個幾何參數進行微調整，以尋求最優工程解決方案，但卻總是將材料作為一項約束條件，而非能夠自由發揮的領域。

近來，可通過仿真進行設計、分析和優化的“數字材料”的發展改變了這一范式，開啟技術和文化發展的無限可能。

Simcenter 可幫助工程師和材料科學家預測材料的微觀結構屬性將給其結構性能帶來何等影響。

2023年，數字材料將幫助材料科學家和產品設計工程師更好地協同，使他們每一次都能為相關應用程序研發適當的材料，材料發展將能與工程創新齊頭并進，有些數字材料還將減少人類社會對化石燃料的依賴。