随着全球经济增长放缓，中国汽车市场的增长也首次迎来下降拐点。汽车行业从制造业中技术与工资的佼佼者，到现在各大车企纷纷去产能裁员，可谓此一时，彼一时。在这样的行业背景下，对于汽车行业所有的从业人员都是一种机遇与挑战。CAE仿真作为研发流程中理论程度最深的一个环节，在各大车企的发展却一直不温不火。那么，在当前汽车行业即将发生重大变革的背景下，我们CAE行业有哪些趋势？作为CAE工程师在技术方向上该如何选择？在本文，笔者将结合自己在业界的所见所闻来对这些问题给出自己的答案，希望可以给同行们带来一些参考。

车企中CAE技术的现状

        我们在这里说的CAE技术指的就是平常工作中最常见的零部件机械性能(强度，耐久等)分析。相比于几年前，CAE分析的概念可谓是深入人心。得益于研发流程在企业的落实，现在随便在车企的研发部们中拉出一个人来问他什么是CAE，他都能大致说出来。但如果你继续问这个人觉得CAE分析有没有用，可能你就会得到两种答案。第一种，“不懂但是感觉很厉害”，简称不明觉厉。第二种，“没什么用，浪费钱”。

        相信CAE工程师看到这两种答案会暗自一笑。可以说我们在工作中经常会遇到这两种人。可能公司在刚买了一套CAE分析软件的时候，领导或者设计的同事总想让CAE工程师帮忙分析一些问题。但慢慢的，他们会发现CAE能做的工作非常有限，而且即使是在这有限的工作中，其分析准确度也是不能完全保证的。比如说通过了CAE强度分析的设计，在做测试时就发生了失效。因此他们对于CAE的态度就从期待变为了失望，对于仿真的结果也不能完全相信，最终还是要靠设计经验与测试来进行拍板。

       这就是当前CAE技术在车企的现状，一个食之无味，又不能抛弃的设计参考(不能抛弃是因为研发流程和客户的交付物要求)。

       对于非仿真职位的研发人员来讲，CAE是一门既容易，又难懂的技术。容易的地方在于其结果是一张五颜六色的云图，只看红的就行。而难懂的地方在于CAE技术背后的支撑理论(如有限元理论，数值计算等)理解门槛高，非常不直观，因此让大家对于CAE分析的能力边界没有一个客观的认识。

       但是，CAE技术作为现代工业的核心技术，它可以让NASA把飞船送上天，那为什么在中国车企CAE就只能作为一个不痛不痒的参考呢？我想除了上面说到的公司与团队对于该技术的认识不客观这个因素之外，CAE工程师本身也有负有很大的责任。

是工程师，还是软件的操作工？

        对于一个典型的CAE工程师来说，他可能需要用到很多软件。比如前处理用Hypermesh/Ansa, 求解会用到Abaqus/Ansys，到了后处理可能又要用Hyperview。市场上可供选择的软件有大几十种，可谓五花八门。诚然，这么多的软件让CAE工程师的工作更加方便，可以让他们将更多的时间投入到对工程问题的分析与建模上。但是有很多的工程师却因此而背离了CAE技术中最重要的一部分，即工程分析，而将重点转向对某个商业软件的操作。

       比如说有很多所谓的CAE工程师对网格的要求有着强迫症般的执着，致力于将网格画得整齐漂亮，研究着各种划分网格的方法，而不管其他。这种行为，就是典型的用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰。还有一些人，对某款分析软件有着粉丝一般的崇拜，经常发表类似于下面的论调，“A软件算得比B软件准”，“我们只有B软件，分析了没意义，因为B算得不准”。这种人就是典型的本末倒置和唯工具论。要知道分析软件仅仅是工程师的工具，任何一款商业分析软件都有一定的误差，但这些误差远远比不上工程师之间建模方法的差异所带来的不同。工具是死的，但工程师是活的。对于真正理解建模思想与计算理论的工程师来说，他们知道怎么在建模中规避误差以及如何在结果中识别出误差。这样就不存在哪个软件准或者不准这样的问题。

        为什么会出现上面所说的现象？无非就是仿真背后的理论太难，而软件操作简单又直观，因此很多人不想去啃理论，而去花大量的时间来把玩软件。固然，在学习CAE技术初期，学习软件是收益很高的入门方法。但大家不妨想想，这种纯粹的软件操作流的CAE工程师，即使工作十年，又能进步多少？剥离分析与理论来专注于软件操作，就像作家不看重作品内容的构思转而去研究键盘和打字机一样的荒谬。

市场趋势的影响

       在国际汽车巨头纷纷缩小规模与转型的情况下，中国的汽车企业也不是例外。众所周知，中国的汽车产能严重过剩，未来几年间国内汽车产能的优化重组在所难免，以往趁着增长势头吃大锅饭的日子早已一去不复返了。轻量化，低排放，降成本也将成为汽车研发的重中之重。因此最优化的设计会变得更加关键，CAE技术的用武之地将会越来越多。同时由于市场重组，职位需求数量变少，对于CAE工程师个人的专业素养的要求将会比以往更加苛刻。以往对于CAE工程师大部分的要求是要掌握常用的静力学分析，但在未来的人才招聘中，可能除了静力学分析之外，企业对于工程师的最优化分析与设计能力的要求将会提高，毕竟这是轻量化与降成本的关键技术。就目前行业内的情况来说，真正能够把拓扑优化做好的工程师不多。可能一个十几人的CAE团队里面也就一两个人能够使用分析软件设计出可用的最优化方案。

新技术的调整与机遇

        人工智能想必大家已经非常熟悉，这是当前科技界最火热的概念，各种创业公司就靠着AI这个概念拉到投资。虽然到目前为止很多人工智能的泡沫已经开始破灭了，但是AI在CAE软件上已有若干可靠的应用场景。其中笔者最看好的是利用AI进行几何网格划分这个技术应用场景。

       众所周知，划分网格是一件非常耗时间的“体力活”。但是这项工作并没有太大的技术含量，仅仅是需要工程师根据肉眼将网格划分得齐齐整整。而这种类似于图像处理的工作，恰恰是AI技术所擅长的。当前国际上的分析软件大厂已开始了相关功能的开发，相信不久这个功能就会在新版本的软件中实现。到那时，CAE工程师的工作效率会大大提高，但同时也会淘汰掉很大一批只会画网格的工程师。

技术方向选择

       不管外界趋势如何，最终落实到CAE工程师个体上的行动就是经验的积累与新技术的学习。但具体到方向选择这个问题上，笔者将对目前几种可行的选择作出简单的分析。

        首先对于坚持要走结构分析道路的同行来说，只掌握当前常用的结构分析已经快跟不上时代了。拓扑优化分析与设计经验的积累将是结构分析工程师未来的核心竞争力。

       有些同行投入了很大的精力来研究软件的二次开发技术。我承认这是一个很能提升工作效率并且非常有成就感的工作。但是也请记住，二次开发仅仅是一个锦上添花的东西，并且在我们日常的CAE工作中，限制我们的往往不是工作效率，而是那种面对复杂工程问题时毫无头绪的无力感。

        还有一些同行选择在技术方向上作一个小的变化，转向做动力学仿真或者是物理系统仿真。笔者认为这是一个不错的选择。首先，静力学分析与动力学分析在理论基础上有很多互通的地方，学习的成本不高。其次，物理仿真往往与控制系统联系紧密，相比于结构这个领域还有很多工作能做。更重要的是，在从事一段时间物理仿真之后，可以转向做HIL仿真测试。这就相当于从机械领域直接跨入了电控领域。就行业前景与薪资来说，电控领域都有很大的优势。

        另外还有一些同行则是完全脱离了汽车行业。比如我们常说的转行当“码农”。如果是真的发现IT行业是自己所喜爱和感兴趣的，那么我会很佩服这样的勇气与行动力。但如果只是看到这个行业的高薪而完全不管自己的追求与兴趣，那么笔者将会建议有这样想法的人三思而行。