Ai大爆发，已经突破奇点，对变压器乃至整个电机学大类的会造成什么样的影响，技术人员该何去何从，怎样适应新的时代发展

达一

Ai大爆发，已经突破奇点，对变压器乃至整个电机学大类的会造成什么样的影响，技术人员该何去何从，怎样适应新的时代发展。

不觉

突破奇点了吗？生产线都没有实现普遍的无人化，感觉还有10年的时间甚至更长的时间，AI才会重塑生产关系。实际经验的获取没有那么容易，靠仿真怕是需要难以想象的计算量。

Utakuta

模块化套公式的电机设计和经验路算AI来搞估计挺好，做全新电磁/结构设计和实际产品恐怕还很远，倒是希望ansys等能把Transformer啥的大模型求解器应用到有限元分析里去，能很好的提升仿真效率和迭代速度

huanhuangui

楼上说的很中肯啊，提升有限元计算速度才是正路。然后在与Ai结合

yanhunanche

AI应该把ANSYS等仿真全部整合了！

AdrianChanyu

AI大爆发对变压器及整个电机学大类的影响以及技术人员的应对策略如下：

对变压器及电机学大类的影响

- 市场需求方面：AI发展使数据中心建设规模扩大，对电力需求剧增，作为电力传输和分配关键设备的变压器需求量大幅上升。电机学相关产品在新能源发电并网、电动汽车充电桩配套等AI相关新兴领域的需求也不断增加。
- 技术发展方面：AI算法可用于分析数据，确定变压器和电机的最优设计参数，实现效率最大化和成本最小化。还能通过分析运行数据，对变压器和电机进行智能监测与预测性维护，提高其可靠性和使用寿命。
- 行业竞争方面：AI发展对变压器和电机的性能、质量提出更高要求，技术落后、产能不足的企业将逐渐被淘汰，具备技术创新能力和规模优势的企业将获得更多市场份额，加速行业洗牌。

技术人员的发展方向与适应策略

- 发展方向：可向智能电气工程师方向转型，专注于将AI技术与电气设备设计、运维等相结合。还能成为跨领域项目管理者，在AI项目中负责协调电气与软件、数据等多专业团队的合作。
- 适应策略：要扎实掌握传统电机学和电气技能，包括电机设计、变压器原理等知识，以及电气系统的设计、安装、调试等基础能力。积极学习AI技术，如机器学习、深度学习基本原理，掌握Python等编程语言，用于电气设备的智能控制和数据分析。还需积极参与行业研讨会、培训课程（如simol论坛的课程），考取智能电气工程师认证等相关证书，提升自身竞争力。

tupengtao100

昨天我用Deepseek，设计了一款5kW的永磁同步电机，确实强大，它能通过逻辑推理及网络搜索引擎，快速的设计出一款电机，连成本都评估出来了。但是，给我的感觉，AI只能基于网络内已有的模型进行推理。对于原创的方案，AI目前还是做不到的。

diankongweilai

看看他自己的回答，逻辑还算是严谨：

AI 大爆发下变压器与电机学领域的变革与技术人员应对策略
在科技飞速发展的当下，AI 大爆发并突破奇点，正以磅礴之势重塑众多行业，变压器与电机学领域也不例外。从变压器的市场需求、设计制造，到电机学研究的各个环节，都在经历着深刻变革，这也为相关技术人员带来了全新的机遇与挑战。
一、AI 对变压器领域的影响
（一）市场需求层面
AI 的蓬勃发展依赖于大规模数据中心的支持，这些数据中心在进行模型训练和推理时，耗电量呈指数级增长。这使得作为电力传输和分配关键设备的变压器，市场需求急剧上升。据报道，到 2028 年，AI 配套变压器市场增量空间预计高达 404 亿 ，成为柴油发动机和 UPS 市场的 6 倍。不仅如此，海外市场尤其是美国等发达国家，变压器供给不足，而中国变压器生产厂商在技术和产能上具有一定优势，AI 发展促使中国变压器企业加速出海，拓展国际市场。然而，变压器制造过程复杂，生产周期较长，产能扩张难度大，面对激增的需求，市场供不应求，导致部分数据中心建设项目延迟，也推动了变压器价格上涨。
（二）技术革新层面
设计优化：AI 算法能够对海量数据进行深入分析，精准确定变压器的最优设计参数，包括尺寸、材料和配置等，在实现效率最大化的同时，有效降低成本。通过模拟不同设计方案在各种工况下的性能表现，快速筛选出最佳设计，大大缩短了设计周期，提高了设计质量。
智能监测与预测性维护：借助 AI 技术对变压器运行数据的实时监测和分析，能够提前预测变压器可能出现的故障，提前安排维护，避免突发故障导致的停机，减少经济损失。同时，还能根据实时运行数据，智能调整运行条件，提升变压器的运行效率，延长使用寿命。
制造自动化与质量控制：在变压器制造阶段，AI 控制的机械设备可以实现高精度生产，确保每个产品的质量一致性。AI 系统还能够对成品进行全面检测，更准确地发现产品的缺陷或偏差，保障产品符合设计规格。
能源管理：AI 可以优化电力分配，通过智能算法实现对电力流向的精准调控，在满足用电需求的同时，有效防止系统过载，降低能量损耗。
（三）行业格局层面
AI 的发展对变压器性能和质量提出了更高要求，加速了行业洗牌。技术落后、产能不足的企业将逐渐被市场淘汰，而具备技术创新能力和规模优势的企业将获得更多市场份额。同时，为满足 AI 对变压器的需求，产业链上下游企业之间的合作将更加紧密，推动产业链整合。
二、AI 对电机学领域的影响
（一）电机设计与研发
在电机设计过程中，AI 可以通过对大量历史数据和实验结果的学习，快速给出初始设计方案，并对设计进行多目标优化。例如，在确定电机的电磁参数、结构尺寸时，AI 能够综合考虑电机的效率、功率密度、转矩脉动等多个性能指标，寻找到最佳的设计组合，大大缩短研发周期，降低研发成本。同时，AI 还可以预测新设计在不同工况下的性能表现，帮助研究人员提前发现潜在问题，优化设计方案。
（二）电机控制与运行
智能控制策略：AI 技术为电机控制带来了全新的思路和方法。传统的电机控制策略往往基于固定的控制算法，难以适应复杂多变的运行环境。而基于 AI 的智能控制策略，如神经网络控制、模糊控制等，能够根据电机的实时运行状态和外部环境变化，自动调整控制参数，实现电机的最优控制。例如，在电动汽车的电机控制中，AI 可以根据车辆的行驶速度、路况、电池电量等信息，实时调整电机的输出转矩和转速，提高能源利用效率，延长续航里程。
故障诊断与预测维护：AI 可以对电机运行过程中的各种数据进行实时监测和分析，通过建立故障预测模型，提前预测电机可能出现的故障，实现预防性维护。与传统的故障诊断方法相比，基于 AI 的故障诊断技术具有更高的准确性和可靠性，能够及时发现早期故障隐患，避免故障扩大化，降低维修成本和停机时间。
协同运行与优化调度：在多电机协同工作的系统中，如工业自动化生产线、智能电网中的分布式发电系统等，AI 可以实现电机之间的智能协同控制，优化调度各电机的运行状态，提高整个系统的运行效率和稳定性。
（三）电机学研究方法
AI 技术的发展为电机学研究提供了新的研究方法和工具。通过机器学习算法，可以对大量的电机实验数据和仿真数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的规律和关系，为电机学理论研究提供新的思路和依据。例如，利用深度学习算法对电机的电磁场分布、温度场分布等进行建模和分析，能够更准确地理解电机的工作原理和性能特性，推动电机学理论的进一步发展。
三、技术人员的应对策略
（一）持续学习，提升 AI 技能
技术人员需要主动学习 AI 相关知识，包括机器学习、深度学习、数据分析等方面的内容，掌握 AI 在变压器和电机学领域的应用方法和技巧。可以通过参加专业培训课程、在线学习平台、学术研讨会等多种途径，不断更新自己的知识体系，提升 AI 技能水平。
（二）培养跨学科思维
AI 时代的变压器和电机学领域涉及到多个学科的知识，如电气工程、计算机科学、控制科学等。技术人员需要打破学科壁垒，培养跨学科思维，将不同学科的知识有机结合起来，以更好地应对复杂的工程问题。例如，在设计智能变压器或电机控制系统时，不仅要掌握电气原理和设计方法，还要了解计算机编程、数据处理和智能算法等方面的知识。
（三）注重实践与创新
在掌握理论知识的基础上，技术人员要积极参与实际项目，将 AI 技术应用到变压器和电机学的实际工作中，通过实践不断积累经验，提高解决实际问题的能力。同时，要勇于创新，敢于尝试新的技术和方法，探索 AI 与变压器、电机学领域的更多融合点，为行业发展贡献自己的智慧和力量。
（四）加强团队协作
AI 技术在变压器和电机学领域的应用往往需要多个专业领域的人员共同参与。技术人员要加强与不同专业背景人员的团队协作，充分发挥各自的专业优势，形成合力。在团队协作过程中，要注重沟通交流，分享经验和知识，共同攻克技术难题，推动项目的顺利进行。
AI 大爆发为变压器和电机学领域带来了前所未有的机遇和挑战。技术人员只有积极应对，不断学习提升，培养跨学科思维和创新能力，加强团队协作，才能在新的时代浪潮中立于不败之地，为行业的发展注入新的活力。

lengxuef

把他当做助手吧。