AI辅助数字样机解决方案
基于大模型+Agent+Skill架构，构建新一代智能数字样机平台，为用户提供AI辅助设计能力。利用大模型理解自然语言需求并生成结构化系统模型，通过智能Agent自主协调建模、仿真与验证任务，结合封装领域专业知识的Skill模块（如SysML建模、多学科仿真等），实现从需求到仿真验证的端到端自动化闭环。
自动化需求解析、模型生成、仿真配置等重复性任务，减少人工干预。
实现“自然语言 → 模型 → 仿真 → 决策”端到端流程，缩短系统开发周期。
Agent 主动维护需求、架构、行为与仿真之间的双向追溯链。
自动检测并修复模型不一致、接口失配等问题，保障全生命周期模型完整性。
大模型作为“语义桥梁”，使非建模专家也能参与系统设计与验证。
Agent 协调多学科团队，Skill 封装领域工具，实现机械、电子、软件等领域的无缝协同仿真。
构建“建模–仿真–实测–反馈–迭代”的闭环，推动MBSE模型向动态、自适应的数字孪生体演进。
为未来智能运维、预测性维护等场景奠定模型与数据基础。
自动化需求解析、模型生成、仿真配置等重复性任务，减少人工干预。
实现“自然语言 → 模型 → 仿真 → 决策”端到端流程，缩短系统开发周期。
Agent 主动维护需求、架构、行为与仿真之间的双向追溯链。
自动检测并修复模型不一致、接口失配等问题，保障全生命周期模型完整性。
大模型作为“语义桥梁”，使非建模专家也能参与系统设计与验证。
Agent 协调多学科团队，Skill 封装领域工具，实现机械、电子、软件等领域的无缝协同仿真。
构建“建模–仿真–实测–反馈–迭代”的闭环，推动MBSE模型向动态、自适应的数字孪生体演进。
为未来智能运维、预测性维护等场景奠定模型与数据基础。
解析用户自然语言需求，自动生成结构化SysML需求元素，并识别模糊、冲突或遗漏项。调用需求-模型一致性检查、可追溯性分析等工具；触发基于需求的仿真用例生成。
根据架构描述，生成初始SysML模型（如块定义图BDD、内部块图IBD、活动图等）。执行模型转换（如从功能模型到行为模型）及合规性校验等操作。
解析SysML模型，推荐合适的仿真类型（性能、热、控制、故障等），并辅助编写仿真脚本。自动配置仿真参数、调用仿真工具（如MATLAB/Simulink、AMESim、ANSYS、Modelica），支持一键执行与结果解析。
智能助手作为随时待命的百科全书，为用户提供概念解析、方法论指导和标准查询等服务；辅助分析架构权衡、接口规范、仿真结果等，基于上下文主动推送风险预警和优化建议。