戴西iDWS数智化研发平台 V2026发布,“支撑系统”进化为“智能决策中枢”

随着工业研发向多学科协同与规模化并行演进,企业普遍面临工具分散、算力与许可资源难以统一调度,以及国产化与智能化同步推进的现实挑战。同时,人工智能正在重塑研发范式,企业对数字化转型的期待,正从“支撑工具”转向具备过程理解与智能辅助能力的研发系统。

戴西 iDWS 数智化研发平台 V2026,正是依托全栈自研的国产化研发协同架构、工业级算力调度体系、高性能图形桌面云与 NexAI 智能体融合技术,面向复杂工程研发场景,提供的一体化智能化解决方案。

PART/1

从研发支撑平台到“智能研发中枢”

在 iDWS 数智化研发平台 V2026 (后称iDWS平台)版本中,戴西围绕“智能化、工程化、国产化”三条主线,对平台进行了系统级升级。本次版本迭代新增数十项核心功能能力,并对既有功能进行了大规模修复与性能优化,覆盖研发协同、算力调度、许可管理、数据治理与 AI 应用等多个关键模块。

其中,licMonitor(许可监控与优化能力)的正式引入,以及NexAI 智能体在研发全流程中的深度嵌入,成为 V2026 区别于以往版本的两项标志性升级。

这标志着 iDWS 平台开始从“资源与流程管理平台”,向具备智能感知、分析与辅助决策能力的研发平台迈进。

PART/2

iDWS V2026 的关键新增能力解读

一全流程 NexAI 智能体能力正式落地

V2026版本中,iDWS 平台引入NexAI多业务智能体套件,将AI能力拆解并嵌入到具体工程场景中,使其不再停留在“问答层”,而是真正参与工程过程:

在设计与仿真阶段,NexAI智能体可结合历史项目数据与仿真结果,对参数配置、工况组合和方案选择提供智能辅助建议;

在项目执行阶段,对任务异常、中断、结果异常进行自动识别与原因提示,减少人工排查成本;

在研发管理与复盘阶段,对项目过程数据进行结构化整理,形成可复用的工程知识资产。

这一能力的引入,使iDWS从“流程自动化平台”,升级为具备工程认知能力的智能研发平台。

AI 从“被动工具”,转变为工程团队的智能协作者。

二licMonitor:许可资源监控与优化

iDWS V2026版本功能清单中新增的 licMonitor系统,是平台在研发资源治理层面的重要升级。

不同于传统仅提供“许可使用统计”的工具,licMonitor在iDWS中被设计为与算力调度、仿真任务深度联动的核心能力:

实时感知高价值工业软件与EDA软件的许可使用状态;

自动识别空闲、冲突、异常占用等低效使用场景;

与仿真调度策略联动,减少因许可不足导致的任务排队与资源浪费。

这使软件许可从“不可控约束”,转变为可量化、可优化的关键生产要素,对高强度研发组织尤为关键。

三算力调度与任务管理的体系化增强

在V2026版本中,iDWS平台对算力与任务管理相关功能进行了系统增强,进一步贴近工业仿真与 AI 训练的真实需求:

支持面向不同学科与任务类型的多策略算力调度:支持多学科仿真任务与AI训练任务并存的调度模式;

仿真任务并行执行与队列智能优化,针对不同类型任务,采用差异化调度与资源分配策略,可进行计算应用作业分析;

7×24小时不间断仿真运行与任务监控,管理后台显示CPU占用情况,提供更细粒度的任务监控、状态感知与异常处理能力。

算力资源从“静态资源池”,升级为可被智能调度与持续优化的生产要素。

四项目、数据与工程方法论的智能贯通

在V2026版本中,进一步强化项目与数据层能力,增强平台项目管理过程中研发数据与工程过程的一体化治理能力:

设计、仿真、验证数据统一纳管,减少数据孤岛;

项目过程与交付物结构化管理,提升研发可追溯性;

结合IPD理念与MBSE方法,将平台能力上移至工程体系层面。

平台开始承载研发方法论进行研发过程的需求、设计、仿真、试验等关键业务的一体化管理,而不只是工具或系统的集合。

五平台化与可演进能力进一步强化

iDWS V2026 在架构层面持续强化:

模块化能力边界更清晰,便于按需部署与演进;

AI、算力、许可、数据能力解耦又协同;

为后续持续引入新模型、新算法、新工具预留空间。

这保证了平台不会因一次升级而固化,而是具备长期演进能力。

六国产化与安全能力的持续增强

iDWS V2026 持续强化国产化与安全能力,保障用户在安全合规的前提下,最大限度复用企业既有研发资产。

私有化部署与本地硬件资源集群化管理进一步增强;

分布式存储、统一权限体系、网络隔离与数据不落地能力持续完善;

对国产操作系统、国产服务器及主流工业软件的适配范围进一步扩大。

为在高安全、高合规环境下推进研发数字化,提供了可持续的平台基础。

PART/3

标杆实践:复杂工程场景的持续验证

在多个高复杂度工业研发场景中,iDWS 智能化研发平台已在实际工程环境中完成验证,并逐步成为企业研发体系的重要基础设施。

国防航天与高端装备领域:在国产化要求严格的多学科设计仿真场景中,集合数千核仿真计算资源,支撑多组织、多项目并行协同设计。

信息与通信领域:在某 ICT 行业头部企业的核心研发体系中,实现仿真任务 7×24 小时不间断运行,并在大规模并行计算场景下保持线性加速效果。

新能源装备领域:在大型新能源装备研发企业中,iDWS 平台支撑近 200 名三维设计人员并发协同设计与连续仿真计算,构建资源、设计、仿真、数据共享一体化的研发平台。

汽车零部件与模具制造领域:在大型复杂模具研发场景中,实现设计资源利用率提升近 3 倍、仿真效率提升超过 60%,IT 运维成本降低约 40%

PART/4

适用群体:面向复杂研发场景需求

iDWS数智化研发平台V2026 围绕复杂工程研发场景设计,尤其适合以下用户群体:

iDWS数智化研发平台V2026 尤其适用于:

  • 汽车、工业机械、新能源装备、航空航天、兵器船舶等复杂工程研发企业;

  • 芯片设计与 EDA 研发组织;

  • 推进国产化与信创转型的国企与科研院所;

  • 跨地域、多团队并行研发的集团型企业;

  • 希望通过 AI 与数据提升研发管理水平的研发管理层。

PART/5

结语

iDWS数智化研发平台V2026,标志着国产工业研发平台从“数字化支撑”迈向“智能化协同”的关键阶段。在国产软件加速突破与人工智能深度融合的趋势下,戴西软件正以工程方法论为根基、以 AI 为引擎,推动工业研发体系持续进化。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1131880.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

亲测好用8个一键生成论文工具,研究生轻松搞定论文写作!

亲测好用8个一键生成论文工具,研究生轻松搞定论文写作! AI 工具如何让论文写作不再“难” 在研究生阶段,论文写作是一项不可避免的任务,而随着 AIGC 技术的普及,越来越多的学生开始借助 AI 工具来提升效率。这些工具不…

客户案例 | 利通科技x甄知科技,搭建便捷、高效、智能的IT服务体系

广东利通科技投资有限公司(下称“利通科技”)于2013年组建成立,是国内领先的智慧交通、数字化及信息化服务提供商。利通科技致力于将5G、人工智能、工业互联网、物联网、大数据、区块链等创新技术与高速公路建设营运产业融合运用,…

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用(二)

前言在构建面向真实业务场景的智能 Agent 时,我们很快会发现:仅靠大语言模型(LLM)和向量检索(RAG)远远不够。LLM 擅长生成流畅自然的语言,却缺乏对业务规则的精确把握;RAG 能从海量文…

海外HTTP代理适合哪些业务?与Socks/隧道的区别

在跨境数据需求高速增长的今天,海外HTTP代理成为不少企业部署全球化爬虫、区域内容测试、国际应用接入的重要工具。相比常见的Socks代理与隧道代理,HTTP代理在使用灵活性与部署成本方面具备一定优势。那么它究竟适合哪些场景?又该如何与其他代…

NS-USBLoader全能指南:Switch文件管理与RCM注入一键搞定

NS-USBLoader全能指南:Switch文件管理与RCM注入一键搞定 【免费下载链接】ns-usbloader Awoo Installer and GoldLeaf uploader of the NSPs (and other files), RCM payload injector, application for split/merge files. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mir…

吐血推荐!MBA必用9款AI论文工具测评TOP9

吐血推荐!MBA必用9款AI论文工具测评TOP9 2026年MBA论文写作工具测评:精准筛选,高效助力 在MBA学习与研究过程中,论文写作是每位学生必须面对的重要环节。随着AI技术的不断进步,越来越多的AI论文工具被引入学术场景&…

iOS应用上架App Store完整流程与技巧详解

App Store上架指的是iOS应用从提交申请到上线的整个过程,它的目的是让应用展示在App Store上获取流量、用户。 一、iOS上架的整体流程 1、申请开发者账号 苹果的开发者账号主要分为三种类型:个人账号、公司账号、企业账号,三者的费用以及权限…

Diffusers库安装

diffusers 是由 Hugging Face团队开发并维护的开源 Python 库,专门用于加载、使用和定制扩散模型(Diffusion Models),聚焦于生成式 AI 领域(如图像生成、文生图、图生图等)。 它的核心定位是:降…

Gerbv专业教程:从入门到精通的PCB制造文件查看指南

Gerbv专业教程:从入门到精通的PCB制造文件查看指南 【免费下载链接】gerbv Maintained fork of gerbv, carrying mostly bugfixes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gerbv Gerber文件是连接PCB设计与实际制造的关键桥梁,而gerbv作为一…

戴西发布 DLM许可证加密防护软件V4.2让工业软件授权迈入并发调度与精细治理时代

随着工业软件逐步向网络化部署、跨区域协作与灵活授权模式演进,许可证管理软件正在从“防拷贝组件”演变为软件产品商业化与交付体系中的关键一环。戴西(上海)软件有限公司正式发布DLM许可证加密防护软件 V4.2 版本(后称DLM&#…

WE Learn网课助手终极指南:5步实现智能学习自动化

WE Learn网课助手终极指南:5步实现智能学习自动化 【免费下载链接】WELearnHelper 显示WE Learn随行课堂题目答案;支持班级测试;自动答题;刷时长;基于生成式AI(ChatGPT)的答案生成 项目地址: https://gitcode.com/gh…

Gerber文件查看器终极指南:从新手到专家快速上手

Gerber文件查看器终极指南:从新手到专家快速上手 【免费下载链接】gerbv Maintained fork of gerbv, carrying mostly bugfixes 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gerbv 在现代电子设计领域,Gerber文件作为PCB制造的标准格式&#xf…

WE Learn智能学习助手技术解析与应用指南

WE Learn智能学习助手技术解析与应用指南 【免费下载链接】WELearnHelper 显示WE Learn随行课堂题目答案;支持班级测试;自动答题;刷时长;基于生成式AI(ChatGPT)的答案生成 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WELearn…

与甄知科技同行,见证数智力量

2025,甄知科技行而不辍。我们坚守“携手同伴、知行合一、卓越创新、成就客户”之志,凭借大模型赋能的数智化服务流平台,以智能交互链接信任,以专业服务成就价值。在数字化变革的浪潮中,与更多合作伙伴共创、共赢、共数…

Pytest教程:异常处理与容错测试体系,从精准断言到极端场景覆盖

目录 一、异常断言进阶:不止于“捕获异常”,更要“精准匹配” 1. 指定异常类型:精准锁定预期异常 2. 异常信息精准匹配:验证异常的“细节正确性” 二、极端场景测试:主动构造“坏情况”,验证系统边界 1. 网络中断/服务超时:用mock模拟依赖异常 2. 数据异常:覆盖“…

差异制胜:针对App Store与Google Play的精细化ASO策略

在移动应用竞争日益激烈的今天,掌握Google Play与App Store的流量分发逻辑已成为开发者生存与增长的核心能力。两大平台虽有不同的生态系统和推荐机制,却遵循着一些共通的曝光法则。一、理解双平台的算法逻辑差异App Store更加强调“编辑选择”和“精品推…

如何用Python脚本实现纪念币预约自动化?告别手速慢的烦恼

如何用Python脚本实现纪念币预约自动化?告别手速慢的烦恼 【免费下载链接】auto_commemorative_coin_booking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/auto_commemorative_coin_booking 还在为每次纪念币预约时手速不够快而错失良机吗?这款…

自动化测试需求分析:从“做对”到“做好”的前提

目录 一、为什么自动化测试需求分析不能少? 二、自动化测试需求分析的核心内容 2.1 明确测试范围:先筛掉“不适合自动化”的场景 2.2 梳理测试用例:把“手动逻辑”转化为“自动化可执行逻辑” 2.2.1 明确输入输出与校验规则 2.2.2 拆分…

精准突击2026金三银四Java面试题及学习储备计划,稳拿大厂offer

精准突击2026年金三银四Java面试,学习储备计划助你稳拿大厂Offer在竞争激烈的职场环境中,每年的金三银四都是求职者们大展身手、寻求职业突破的黄金时期。对于众多Java开发者而言,2026年的金三银四更是蕴含着无限机遇与挑战。在这个时间段&am…

AI搜索革命:GEO优化如何成为企业获取精准流量

摘要当用户习惯向ChatGPT、Kimi等AI直接提问,传统SEO的流量规则正在失效。本文深入解析GEO优化(生成式引擎优化)的核心原理、技术逻辑与高价值应用场景,揭示其作为AI搜索时代核心流量密码的必然性。文章结合行业现状与发展趋势&am…