深圳新闻网2026年8月22日讯(记者 刘嘉敏)8月21日,以“新程涌现,众智同行”为主题的适创科技2026年用户大会在深圳举行。来自政府部门、行业协会、高校院所、主机厂,以及材料、压铸、模具、装备和工业软件等产业链环节的嘉宾与企业代表近300人齐聚现场,围绕汽车轻量化、先进成形工艺、自主CAE、链式仿真和工业智能体等议题展开交流。
今年是适创科技成立十周年,大会从行业前沿、产业实践、产品技术和未来趋势四个层面展开,既呈现镁铝合金、半固态成形、一体化压铸等技术进入量产深水区后面临的真实问题,也集中展示了物理仿真、工业数据与人工智能加速融合的新路径。

轻量化进入系统工程
多材料与新工艺加速走向量产
围绕大型复杂铸件与汽车轻量化,上海交通大学材料科学与工程学院疏达教授以《大型复杂薄壁铸件智能液态成型技术及应用》为题,从智能液态成形出发,介绍了冒口智能设计、质量预测和数字孪生等研究进展,提出用高质量科学数据和物理仿真支撑工艺决策。通用汽车中国科学研究院执行院长王建锋围绕“单车用镁120公斤”的前景与挑战,讨论镁合金规模化应用需要跨越的材料、制造与成本门槛;华南理工大学国家金属材料近净成形工程技术研究中心教授赵海东则聚焦压射速度对AlSiMgMn合金流动性及冷隔缺陷的影响,从工艺参数与缺陷形成的关系带来压铸质量控制的分享。
中信戴卡股份有限公司系统集成业务部总经理刘海峰以《轻量化结构与材料》为题,指出轻量化不能简单等同于材料替换,而要在材料创新、结构优化与性能平衡之间作系统决策。报告通过铸铁与铝合金发动机缸体、镁铝复合缸体、铝合金与铸铁转向节、钢铝镁副车架以及镁合金座椅骨架等案例,说明不同材料必须结合受力路径、刚度与疲劳、成本、安全、耐蚀和回收要求“物尽其用”。在多材料车身加速发展的背景下,结构集成、精确成形和多工艺协同,正成为实现减重与全生命周期价值平衡的关键。

多场企业报告进一步将新工艺带入真实开发场景。赛力斯集团股份有限公司车身部副部长、车身压铸结构件开发设计专家李天亮以《智铸超云镁合金半固态在CCB中的应用》为题,分享了智铸超云在镁合金半固态CCB开发中的应用,展示了仿真对冷隔、卷气、欠铸和缩孔缩松风险的预测与实物检测结果形成对应。东莞宜安精密模具有限公司董事长陈学民从充填路径、温度场、排渣排气、局部挤压与浇口调整等方面,给出了镁合金半固态压铸缺陷的改善对策分析。珠海市润星泰电器有限公司副总经理李谷南、伊之密股份有限公司产品与市场管理中心铝合金半固态产品线经理王才华分别介绍了铝合金半固态压铸与YIZUMI-RHEO的仿真实践,呈现了材料、浆料、模具、温度、真空和工艺参数协同优化的量产思路。
围绕模具可靠性与缺陷机理,一胜百模具(东莞)有限公司业务开发总监黄海威从热平衡、热机械应力、材料选择与疲劳寿命等维度带来关于数智赋能模具寿命提升策略的思考;深圳市凯默实业有限公司副总经理李涛分享主题为《智铸超云助力揭示气蚀的秘密》,讲述了借助仿真区分气蚀、冲蚀与卷气的不同机理的经验,并以流道优化案例说明,只有识别缺陷的物理成因,才能避免依赖经验的反复试错。
十年自主研发
CAE基座连接材料加工全流程
北京适创科技有限公司总裁郭志鹏在《构建超级智能体,推动人类工业范式转化》的主题演讲中回顾了适创科技十年来的自主研发历程。围绕网格、流体、传热、结构与高性能计算等关键环节,适创科技扎扎实实把自主CAE仿真的根基打牢,做出了能和海外同台竞技、能被产业客户认可的中国技术与产品体系。郭志鹏提到,其打造的CAE仿真中台和物理数据引擎,也为下一步布局CAE+AI工业智能体提供了可计算、可验证的坚实工程底座。

在《一体化压铸精益进化:CAE+AI驱动的产业发展新路径》报告中,适创科技行业拓展中心总监薛鹏基从产业规模、良率、全生命周期成本与产能利用率等现实挑战出发,提出将CAE前置到产品和工艺开发阶段,并通过铸件本体强度、变形及制造过程仿真连接结构设计与量产验证,让轻量化不只停留在“减重”,而是同时接受性能、质量与成本约束。
此外,适创科技高压SBU负责人孟少星在《自主CAE仿真中台:筑牢先进材料制造核心基座》的报告中介绍,适创科技正通过统一算法、数据与算力,将铸造、锻造和热处理等环节纳入连续的仿真体系,打通底层数据,让温度、组织、成分、缺陷和残余应力等状态信息可在不同工序间传递,使单工序模拟进一步走向覆盖材料加工全过程的链式仿真。
从设计到制造
工业智能体走进具体业务场景
在工业智能专题中,适创科技团队展示了SupreXI设计智能体、SupreHub制造智能体的最新进展。SupreXI面向研发设计场景,将产品可铸造性分析、快速仿真、方案优化、智能问答串联,典型流程中DFM分析可由24小时缩短至1.5小时,模具方案生成可由72小时缩短至3小时。在物理仿真的约束下,智能体能够理解任务、调用工具并辅助决策,让设计、分析与验证更早形成闭环。
SupreHub则面向生产制造,围绕数据采集、智能检测、模温管理、缺陷诊断和工艺优化构建“感知—决策—执行”闭环。通过数据采集智能体降低接口对接成本与部署周期,再将现场数据、工艺知识和业务流程沉淀为可持续迭代的制造能力,推动生产过程从“事后分析”走向“过程感知”和“自主优化”。
工业智能要进入高要求的制造场景,必须由可信的物理计算、工程约束和高质量工业数据共同支撑。以自主CAE作为计算基座,以链式仿真连接材料加工过程,再以工业智能体承接设计与制造任务,正在成为先进制造智能化的一条重要技术路径。
面向未来,适创科技表示将继续以长期主义投入底层技术,以开放合作汇聚产业智慧,让更多工业知识沉淀为数据,让更多工程经验转化为智能,让更多复杂制造问题能够由自主技术计算、验证并解决。当物理仿真筑牢工业智能的根基,当众智共创不断走进真实生产,中国先进制造也将拥有更坚实的底座、更主动的选择和更广阔的未来。