云道智能：AI 驱动热管理革新，赋能电子产业

近年来，中国物理仿真软件领域迅猛增长，涌现出一批卓越企业。在人工智能、云计算及大数据与仿真技术深度交融的背景下，仿真软件正从单一工具向智能生态转型，孕育出自进化仿真系统。本期聚焦国内技术实力强劲的仿真软件企业——云道智能。

2026年4月9日至11日，云道智能亮相深圳福田举办的第十四届中国电子信息博览会（CITE 2026），紧扣电子设备与设施热管理议题，携手众多行业伙伴及专家学者，共探热管理技术的创新路径与产业落地实践。

据悉，北京云道智能科技股份有限公司（SimWE）成立于2014年3月，作为一家专业物理仿真公司，该公司是行业开拓与创新引领者，致力于提供物理AI的关键基础设施与核心数据。公司深耕仿真根技术，研发了全面GPU化、深度融合AI的新一代通用多物理场仿真PaaS平台“伏图”(Simdroid)，涵盖固体力学、流体力学、电动力学及热力学的通用求解器，已具备工程应用能力。其产品线广泛服务于电子电力、石油石化、航空航天、汽车船舶、装备制造及轨道交通等多个行业。

人工智能的飞速发展推动了多项技术进化，仿真技术亦加速迭代。基于GPU并行计算的深度优化以及与AI代理模型的深度融合，大幅压缩了仿真周期，使过去需数小时甚至数天的计算逐步迈向实时交互。这种效率跃升意味着设计迭代更迅速、问题发现更提前、试错成本更可控。

当前，仿真软件技术迭代极快。云道智能表示，公司正构建通用物理AI引擎Sim-PI，旨在打造具备真实物理属性的多元场景，并预测智能体数字孪生与场景环境间符合物理规律的复杂交互。由此可见，这将是一套专为物理AI应用训练端打造的数字孪生方案。

据介绍，Simdroid-EC聚焦电子散热全场景需求，提供从芯片级到系统级的一站式热仿真解决方案。产品内置50多种参数化模型，覆盖机箱、PCB、芯片、散热器等常用部件；支持主流CAD/ECAD数据直接导入，降低建模门槛；创新采用Cutcell贴体网格与边界切割技术融合方案，配合几何模型直接赋予物理属性的便捷操作，可高效完成复杂设备的全面流动及传热分析，并通过可视化呈现，让散热问题一目了然、精准攻克。针对仿真耗时长、迭代慢、智能化不足等痛点，云道智能深度融合AI技术，助力“仿真效率革命”。产品内置的AI代理模型可根据仿真数据对电子元器件及设备散热状况进行高精度预测，显著提升仿真速度。同时，AI智能体支持用户以自然语言驱动自动化仿真全流程，大幅降低高阶仿真技术的使用门槛。

随着AI算力激增，作为核心枢纽的算力中心，如何在提升算力密度的同时兼顾散热效率，确保设备在最佳温度区间持续运行？云道智能表示，基于Simdroid-EC推出数据中心散热解决方案。依托数据中心专用模型库，该方案能快速完成室内外气流组织仿真，精准识别局部热点，为数据中心节能降耗与稳定运行提供可靠数据支撑。凭借高性能计算、AI千倍提速、仿真智能化等创新优势，Simdroid-EC率先实现规模化落地与商业化验证，在行业内收获广泛认可与高度好评。

从芯片微细结构的热量分析到大型机房通风散热，云道智能正以扎实的物理仿真底座、创新的AI技术应用和全面商业化的专用仿真产品，为电子设备及设施构筑起一道“冷静防线”，赋能电子信息行业高质量发展。

在大会展区，Simdroid-EC作为电子散热仿真领域的标品化解决方案备受瞩目。该模块支持用户以“搭积木”方式快速建立电子产品热分析模型，通过成熟稳定算法对流动传热问题高效求解。目前，已实现规模化应用与全面商业化突破，广泛应用于信息与通信技术、消费电子、半导体与集成电路等领域的多家龙头企业。

围绕热管理中CAE软件“算得慢、迭代难、门槛高”等实际挑战，云道智造系统展示了其在AI for CAE领域的技术布局：AI代理模型可在保证精度前提下实现多参数、多场景秒级预测，大幅缩短仿真时间；同时，支持自然语言交互的仿真智能体进一步简化流程，实现任务自动化与智能优化，推动仿真技术向更低门槛、更高效率演进。Cutcell贴体网格与笛卡尔网格融合技术，在兼顾效率与精度的同时增强鲁棒性。此外，结合创新GPU并行架构，仿真计算更是实现了超20倍加速。

展会现场，云道智造与来自电子、通信、半导体等领域的参会代表围绕CAE在实际研发中的应用、AI与CAE融合路径等话题展开讨论，分享Simdroid-EC在多家企业的落地经验。

未来，云道智造将在持续推动CAE软件规模化应用与产品化落地的同时，重点布局以AI为核心的前沿技术，重塑传统电子产品热管理模式，赋能工业软件行业智能化升级。