思渤科技 工程副總 張閔期 博士 演講照片 

隨著 AI 伺服器、機器人及先進封裝等產品朝高效能與高整合發展，產品設計也從過去針對單一元件進行驗證，逐漸轉向系統層級的協同設計。尤其當運算密度、功耗與傳輸速度同步提升，結構、熱流、電磁與電子等不同物理條件開始彼此牽動，企業面對問題不僅是單一元件能否達到規格，而是整體系統在多重條件下能否穩定運作。

長期代理 Ansys 軟體的思渤科技（CYBERNET），很早便觀察到產品開發流程正從單點分析走向系統整合，也看見企業在跨領域協同設計上面臨的新挑戰。憑藉長期累積的模擬分析技術與產業經驗，近年思渤科技進一步從軟體工具導入延伸至系統整合服務，結合多物理模擬、AI 與數位孿生等技術，協助企業將分析工作提早到產品開發前期，及早掌握不同設計條件之間的相互影響，降低後續修改與驗證成本。

思渤科技 VP 張閔期博士指出，過去產品開發流程，多是由不同工程團隊使用各自的專業工具進行元件分析，待各項元件完成分析後，再進入系統整合階段。此種開發模式在產品複雜度較低時尚能應付，當結構、熱流、電磁與供電等條件開始彼此影響，即使各項元件分析結果都符合設計要求，整合後仍可能出現新的問題。多物理模擬工具的價值，在於可將不同物理領域的分析串接起來，讓工程團隊在設計階段，便可從系統層級評估不同參數之間的影響。思渤科技已累積長期的模擬分析經驗，在提供 Ansys  多物理分析軟體之外，還能協助企業整合不同分析流程與應用情境，將模擬結果真正導入產品開發流程。

隸屬日本 Cybernet 集團的思渤科技，在代理 Ansys 全系列模擬軟體產品之外，也擁有自主研發的 Optimus 流程整合化平台，可串接不同品牌的模擬工具，協助企業整合既有的分析流程。此外，該公司透過 Sigmetrix 公差分析與 Sherlock 電子可靠度模擬軟體，可協助企業從公差與電子可靠度等面向進行評估，預先掌握產品在長時間、高負載運作下可能出現的結構與可靠度問題，有助於降低反覆打樣與測試的時間與成本支出。

隨著 AI 伺服器的功耗與設備密度不斷提升，加上長時間處於高負載運作狀態，開發團隊在確認產品的效能與散熱表現，也必須於設計階段評估長時間運轉可能帶來的影響，也讓多物理模擬工具的用途，也從設計階段的問題分析，逐步延伸到產品驗證與可靠度評估。不過，多物理模擬工具並非要取代實體測試，而是先在產品製造前找出潛在問題，協助工程團隊縮小需要驗證的範圍，再將實體測試資源集中在真正需要確認的項目，能讓模擬與實體驗證形成互補，提升整體開發效率。

張閔期表示，AI 伺服器對於電路板（PCB）的訊號完整性與電源完整性等要求非常高，即使各電子元件的運作正常，只要 PCB 無法支撐高速訊號或供電需求，仍可能影響整體系統穩定性。傳統產品溫度過高等問題，尚且可透過實體量測直接觀察，但是電磁場與高速訊號的影響，往往較難從成品中完整判斷，因此更需要在設計階段透過模擬進行分析。面對結構、流體與電磁等問題，不少企業已開始導入多物理模擬工具，期盼提早找出各電子元件之間的關聯。

此種於設計階段提前評估可靠度的思維，在 AI 資料中心供電架構朝 800V 發展過程中，也顯得更加重要。因為，當電力系統走向更高電壓與功率後，也會牽動散熱、結構與系統可靠度，在確認電源系統的元件本身符合規格外，亦須重新檢視是否對其他系統功能造成影響，而 Ansys 全系列模擬軟體產品，可協助企業從不同物理領域進行分析與驗證。

跨領域分析需求增加　模擬與實體測試形成互補

市面上的多物理模擬品牌不少，企業選擇與思渤科技合作的原因，除 Ansys 模擬軟體系列非常完整，能因應領域的不同開發需求外，也希望借重思渤科技的技術支援與整合能力。為兼顧預算與開發效益，企業通常會使用多品牌的模擬工具，因此系統整合商需具備將不同模擬平台、資料與開發流程串接起來的能力，才能支援企業既有的產品開發流程。思渤科技長期累積流程整合與系統建置經驗，並透過自有品牌 Optimus 平台整合不同模擬工具與資料，協助企業串接既有環境與開發流程，進一步提升模擬應用的整體效益。

張閔期分享，一家運動手錶品牌在產品設計過程中，為提升機構強度而強化結構，卻意外影響天線模組的效能。過去工程團隊主要透過實體測試反覆驗證，但始終難以釐清結構設計與天線表現之間的關聯。後來，在思渤科技建議下導入 Ansys 模擬工具，工程團隊得以進一步分析兩者之間的相互影響，找出兼顧機構強度與訊號表現的設計平衡點。在此基礎上，該品牌業者也進一步與思渤科技深化合作，將多物理模擬的應用延伸至可靠度、散熱等產品開發議題，降低反覆試錯所耗費的時間與成本。

從 API 化走向 AI Agent 提升多物理模擬效益

隨著多物理模擬工作日益複雜，傳統依賴圖形介面的操作方式，已難以滿足大量重複性工作與跨領域應用。為此，2021 年 Ansys 開始將軟體功能逐漸朝向 API 化發展，讓原本需要透過圖形介面操作的 CAD 建模、參數設定與模擬運算，逐步轉換為可透過 Python 程式碼執行的方式，也為後續導入 AI 建立技術基礎。

張閔期表示，隨著 Ansys 進一步開放 MCP Server 介面，GPT、Claude 等大型語言模型便能透過 MCP 呼叫 Python API，讓 AI 不只是協助工程師產生程式碼，而是進一步朝向 AI Agent 發展，直接驅動 Ansys 完成建模、參數設定與模擬等工作，適合處理複雜且具連續性的工程流程。另一方面，工程師也可讓 AI 參考 Ansys 操作手冊與相關技術文件，協助完成參數設定與模擬操作，甚至將經常使用流程整理成可重複執行的 AI Agent，讓原本需要具備特定電磁、熱流等專業背景才能完成的模擬工作，也能藉此降低使用門檻，進一步擴大多物理模擬工具的應用範圍。

隨著產品設計日益複雜，企業對模擬技術需求已非單純導入工具，而是希望有專業團隊協助串起不同技術、流程與應用。2027 年除持續推廣多物理模擬應用外，思渤科技也將進一步強化解決方案服務，從單一軟體導入延伸至系統規劃，協助企業因應更複雜的產品開發與驗證需求。

原文出自 TechNews 科技新報 ：https://technews.tw/2026/10/16/cybernet-ansys-simulation-ai-agent/

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