AI设计工程师的成长之路
有很多领导和业界同仁有一个疑问，为什么你们公司会开发出AI产品，这么高端的产品，不应该是在北上广深才可能出现吗？我们今天正面回答这个问题。事实上，环境是最好的老师，一个人处于什么样的环境，就会有什么样的成绩。现在，就请各位同仁看一看，在我们身边的，前一辈的电机技术人员，都曾经获得过什么样的成就吧。
您跑计算的电脑用CPU,主板型号能说下吗？配置有什么建议不 关于前面您说的FEA计算时长对AI迭代不太合适。以目前电脑配置，秒开始，如果对称性比较好，模型单元数量不大，本机计算一个case的2D-FEA快的话需1秒左右，所有case及云图大概几分钟。模型大就另说 xa_libing 发表于 2025-3-20 13:40
关于前面您说的FEA计算时长对AI迭代不太合适。以目前电脑配置，秒开始，如果对称性比较好，模型单元数量不 ...
一般主流配置就可以了。内存的话需要128G, 显卡的话24G显存。
获得过两次国家技术发明奖，作为一家电机企业，业内不多见。 国家技术发明奖证书 国家技术发明奖证书
奇怪，不能帖图了。 锦衣夜行目前不怎么吃香。
感觉目前AI细分方向应还在起步段
您那边喂进去大量的的标准数据如何产生？
得分是不同权重项的集合？ xa_libing 发表于 2025-3-21 10:54
锦衣夜行目前不怎么吃香。
感觉目前AI细分方向应还在起步段
您那边喂进去大量的的标准数据如何产生？
下面这篇帖子应该比较全面的回答了您的问题：
[原创] 人工智能在电机设计中应用的新技术
https://bbs.simol.cn/thread-216781-1-1.html
谢谢。如果单个电机类型的细分方向都有海量的计算结果（即使是计算和仿真，如结果不太准确但叠加多个软件的结果对比），计算结果如到GB或TB级别，再机器学习完成，那某电机类型的‘deepsee’k也随之自然出现了。
但这个没有技术壁垒，按这个思路有足够的资源和时间就能弄出来，区别仅准确性和完整性的差异 xa_libing 发表于 2025-3-24 10:25
谢谢。如果单个电机类型的细分方向都有海量的计算结果（即使是计算和仿真，如结果不太准确但叠加多个软件的 ...
这个思路也是一种思路，但我个人认为事实上是不可行的。
原因在于，这种思路还是一种模仿学习，而模仿学习很难有新的突破。
举个例子，以4:1战胜李世石的alphaGo,起步阶段就是参考了16K局人类高手的对局，这就属于模仿学习，
但完全不需要参考人类对局的alphaZero，以100:0战胜了alphaGo, 提示我们人类的经验有可能阻碍了人类对未知世界的探索。
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