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演講嘉賓
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會議報到
半導體行業專場
半導體設計行業更迭日新月異,設計、製造、驗證和封裝過程中的每一秒都至關重要。 以數據智能驅動創新的半導體設計流程,提高晶片設計生命週期各階段的效率,智能識別關鍵任務的依賴關係,大幅縮短設計開發時間。 充分利用現有的虛擬和現實計算能力,實現百億億次計算,積累能量突破摩爾定律的極限。

歡迎來到 EDA 4.0 和人工智能驅動的革命
Amy Messano | ALTAIR 行銷長

晶片設計 – 人工智慧驅動 EDA 解決方案
Stan Lan | 聯發科技股份有限公司 晶片系統開發總監

IC 實體設計自動化端到端流程集成
劉韋志 | RIVOS CAD主管

利用人工智能進行半導體設計和製造
Sudhir Padaki | ALTAIR 數據與人工智能全球總監
Lunch Time

利用多物理場優化晶片和 3D IC 設計
Iyad Rayane | Altair 資深產品技術專家

電子系統設計與驗證
JungSup Kim | ALTAIR 產品技術總監

GOOGLE 半導體晶片設計全流程雲端化
Link Che | GOOGLE Silicon CAD Manager
Tea Break

Altair® Hero™ 2.0 : 充分利用硬體輔助設計環境
Kirk Hsu | ALTAIR 資深解決方案架構師

先進半導體調試解決方案與可視化 - 類比、數位電路和混合訊號
Pascal Bolzhauser | ALTAIR 軟體開發資深經理
會議報到

人工智能與計算科學驅動可持續性發展
Amy Messano | ALTAIR 行銷長

顛覆時代的數位化轉型
Richard Yen | ALTAIR 戰略解決方案高級副總裁

人工智慧在設計與製造的應用發展
胡竹生 博士 | 工業技術研究院 副院長暨執行副總
產品設計與製造是一個非常複雜的過程,人類不斷的用電腦與資通訊技術,將這個過程數位化及優化。這其中以數據來建立模型的人工智慧訓練方法,在近年來快速發展,在經過足夠的數據訓練後,這些模型已經可以從簡單的高階指令,去產生新的設計,程式碼,或是製造方法建議等。本演講將討論這個趨勢對設計與製造的影響及其發展。

綜觀多物理場模擬和設計優化
周明 博士 | 計算力學和設計優化首席工程師
產品工程總是涉及不同物理場的性能測量,例如結構、流體、熱等。有效管理多物理場模擬是一個挑戰,對於考慮所有性能測量的設計優化更是如此。 本次演講將重點介紹 Altair 如何為複雜的工程流程提供最全面的平台,讓工程師能夠無縫集成多物理場模擬,並在產品開發的各個階段有效地執行設計優化。
Tea Break

從資料中心到邊緣運算多工高效AI平台開發與應用
Kai Wang | SUPERMICRO 資深業務開發經理

AI 驅動模擬轉型構建數位孿生
Sudhir Padaki | ALTAIR 數據與人工智能全球總監

運用NVIDIA Omniverse與AI平台加速數位轉型
劉冠良 | NVIDIA 資深資料科學家
Lunch Time
技術分會場介紹
隨著電動汽車、自動駕駛和聯網汽車的興起,汽車行業正在經歷一場由人工智能、機器學習和物聯網技術所引發的數位革命。這場革命正在重塑汽車的研發、設計、製造與供應鏈,到客戶與終端產品互動方式等方方面面。與 Altair 一同探索這一轉變帶來的機遇與挑戰,我們將匯集汽車生態系統領導者,分享汽車行業如何推動數位革命的創新見解。

C123 與 MDO 優化解決方案在汽車行業的應用
彭竑維 | ALTAIR 優化技術專家
汽車輕量化在全球節能減碳的背景下,一直是大家關注的議題,Altair C123 / MDO 是一套完整的流程方法與Altair軟體相結合,實現從概念設計階段到詳細設計階段的一系列仿真驅動設計流程,從全局的拓撲框架優化,到樑單元車身模型建立並參數化截面,配合Altair 針對人工智能(AI)算法的最新研發,在量化變形模式、建立高精度的預測模型等方面皆有實際案例應用,希望能加速企業優化效率,有效縮短產品研發週期。

高精度整車降階模型在自動駕駛控制器上的發展應用
何政翰 | 工業技術研究院 副經理
2050淨零碳排,運輸部門以載具電動化及無碳化為目標,巴士與貨卡為優先電動化對象。工研院機械所智慧車輛組與Altair合作多年,以多體動力學搭配底盤數據資料庫,建立高精度車輛模型,再根據需求降階與應用,例如:能耗與續航估算、自動駕駛與ADAS所需之線傳控制模型,藉由導入CAE技術與流程方法,加速電動載具開發。

利用 AI 技術幫助設計電驅動系統
林文家 | 鴻海精密工業股份有限公司 專案工程師
電動車的發展是未來必然的趨勢,而電動車的電驅系統更是電動車的關鍵零組件,因應鴻海集團近幾年新發展的事業之一電動車,鴻海賜福科技目前正致力於開發電驅系統事業,不論是設計或製造方面,且同時也將近來正夯的人工智慧技術導入電驅系統,幫助工程師快速地設計出最好的電驅系統。
Tea Break

新能源汽車流體力學應用與未來發展趨勢
陳剛 | ALTAIR CFD技術經理
Altair CFD為新能源汽車行業提供了完整的解決方案,涵蓋了:空氣動力學、氣動雜訊、整車涉水、電驅動系統、電池包熱模擬、GPU高性能計算以及機器學習。通過實際工程案例介紹各個領域的最新應用情況。

生成式 AI 重塑產業格局與前景
周煜軒 | 華碩聯合科技股份有限公司 技術主任

運用Power HIL模擬驗證技術結合Digital Twin提升產品安全
陳明華 | 致茂電子股份有限公司 資深經理
在EV架構中,新增包含電池包/電池模組/電池管理系統、馬達/馬達控制器、OBC/DD等系統,所須執行的功能也從過往的弱電控制,多了強電大功率行為,在高壓零組件大幅增加後,測試需求也由訊號級HIL慢慢轉變為功率級HIL系統。結合Digital Twin概念載入車輛模型仿真的同時,不僅實現過往所需之功能與訊號控制測試,亦將重要高壓零組件的實際大功率行為驗證包含在內,有效提升產品功能安全。
技術分會場介紹
智慧轉型浪潮來襲,奠基於電腦模擬技術和製造工藝原則,可以有效了解關鍵流程全貌,加入人工智能與數據分析技術,在週期前端為新流程制定策略,提高自動化製造流程效率並提升產品品質,有助於推動與永續製造和生產工藝創新,實現人工智能落地,迎戰日益嚴峻的產業競爭。

數位孿生與 romAI™ 驅動製造業數位轉型
Livio Mariano | ALTAIR 數學與系統開發技術總監
當我們談論數位演進、智能製造、工業 4.0 或物聯網 (IoT) 時,共同的影響因子就是數據。 無論這些數據是來自模擬還是傳感器獲取,今日的挑戰不在於是否有可用的數據,而在於如何獲取可用的數據, 更重要的是如何有效地使用數據。日新月異的製造流程工藝需求,唯有採用人工智能(AI)的非常規技術得以高效解決。人工智慧與傳統的基於方程的方法相結合,集成在數位孿生中,有助於有效地智能地使用數據,以更低的能耗和减少材料浪費實現更好的性能。Altair 一方面致力於實現人工智能的普及化,另一方面全面幫助和支持企業數位化轉型,指導企業踏上數位化之旅。

複合材料自行車法規分析與疊層最佳化
王喬瑩 | 太宇科技股份有限公司 CAE副理
目前的自行車設計皆以輕量化為追求目標,如何在一定的外型下做出符合目標以及法規的排疊設計成為重中之重,本篇討論針對自行車的排疊做最佳化設計,透過一步一步的規劃,取得最佳的排疊設計。

工業軟體結合行業型MES的智慧製造應用
周昀佑 | 鼎華智能系統股份有限公司 經理
從設計端到製造端,工業三大軟體CAD,CAE與CAM,在現今不同的行業有不同的應用,而目前產業的管理軟體與工程軟體之間,更是獨立運行各成孤島,為虛實結合藍圖上立下了艱困的門檻,如何透過帶行業經驗的MES作為橋梁,驅動工業軟體的運作,打破多品牌工業軟體的壁壘,降低工業技術門檻,讓工程軟體+製造管理系統MES+AI引擎,完成數位孿生的應用。
Tea Break

製造業中數據科學的價值與應用
管俊 | ALTAIR 數據分析總監
製造業隨著科技的不斷進步,智慧製造和數位化轉型成為近年來的熱門話題。智慧製造可以提質增效、降低成本。而基於機器學習人工智慧技術的資料分析,驅動智慧製造更具智慧化和科學化的決策,從而更進一步給予企業在人、機、料、法、環各個環節的優化空間,提升企業整體競爭力。

智慧化金屬循環製程技術
蔡和霖 | 金屬工業研究發展中心 副組長
全球淨零排放推動與歐美碳邊境調整機制趨勢,回收金屬資源進行循環再生,獲得性質與原生金屬性質相近之再生金屬材料,可降低自然礦產開採及能源消耗。現行火法冶煉製程中,回收金屬料於高溫重熔後,加入適當及適量精煉劑、除渣劑…等添加劑於熔融金屬湯內,進行氧化還原反應將雜質元素去除,以及提升金屬湯潔淨度,獲得高品質再生金屬材料,進而擴大其產業應用性。

工具機數位孿生系統預測模型
陳佩吟 | 工業技術研究院 副經理
工具機設備如發生切削瑕疵時會影響客戶端的產品交期,造成生產效率大幅降低,因此工具機售服維修端往往需要快速針對機台問題進行故障辨別與修復,現階段的售服人員大多依賴自身經驗與試誤法來猜測問題,加上無設計端的研發人員參與問題解析,使得故障原因判別問題無法即時得到解決,因此以預測模型監測設備,當零組件磨耗產生變化時,可發出警訊給終端使用者進行故障排除,達到提升設備稼動率及工具機產品妥善率的目標。
技術分會場介紹
邁向 Phygital 時代,數位孿生技術通過人工智慧算法來驅動加速,實現決策自動化,傳統多學科模擬技術將迎來破圈提升,虛擬與物理融合的創新性設計將顛覆傳統方法,加入高性能計算技術全面釋放多物理場耦合技術潛能,為電子智能未來設計開闢全新路徑。

Altair SimLab 助力電子行業模擬高效前處理應用
張晨 | ALTAIR 技術經理
Altair SimLab 作為一站式多物理場模擬平臺,能夠在統一介面完成電子行業線性和非線性的結構力學、熱力學、計算流體力學、熱固耦合和流固耦合等分析。其自帶的電子行業專用建模工具,如一鍵式 BGA 建模、材料等效、一鍵簡化PCB零件等,將進一步提升電子行業建模效率。另外,SimLab支援 Python 聚集錄製,可以結合多學科優化平臺 HyperStudy 實現直接驅動幾何參數的優化。

AI 大數據協助伺服器結構快速評估
黃楚璋 | 緯創資通股份有限公司 技術主任
現今為人工智慧和大數據廣泛應用於各行業的新時代,在電腦輔助工程中人工智慧技術的導入可大幅縮短設計驗證階段耗費時間,並且一旦關鍵因素和評估指標明確定義,可奠基於人工智慧演算法與歷史設計參數數據快速構建評估系統及流程驗證,與傳統 CAE 模擬分析相比,能夠更快速地在產品開發早期階段進行評估決策,進而完成產品系統設計迴圈,以更短的開發時間獲得性能更好的設計。

模塑電子製程與模擬技術應用於智慧座艙中控台
楊鎮在 | 工業技術研究院 部門經理
在全球淨零減碳的趨勢發展下,電動車市占率持續提高,因應車內座艙電子模組高度整合需求,如整合內飾板、顯示面板、觸控板、感測器與機械鍵等,一體化模塑電子製作技術(In-mold electronics, IME)盡顯製程優勢,以結合熱塑基板與低溫銀膠等材料特性,提供先2D組裝再3D成形,抑或先3D成形再3D組裝的工序選擇,提高生產良率。工研院以數值模擬技術,掌握在成形前後的圖案失真或銀導線補償,協助開發智慧座艙中控台。
Tea Break

電力電子及功率器件電路多物理場模擬應用
王琪 | ALTAIR 資深技術經理
電力電子及功率器件不論在開關電源、電機驅動器以及各種功率變換系統設計中都佔據核心地位,其參數特性的精確計算直接影響其性能特性的評估。隨著專業級的電力電子分析工具PSIM的加入,Altair將展示面向電力電子元器件及功率系統電路的多物理場分析方案,覆蓋功率元器件的寄生參數抽取、磁性元器件參數計算、功率變換電路邏輯分析、功率電路板的損耗與熱耦合計算以及器件與電路系統級EMI分析與濾波器設計應用。

如何通過高性能計算有效提升模擬分析效率
陳文傑 | 聯寶電腦有限公司 技術經理
本此演講將介紹模擬分析面臨的挑戰和傳統計算資源的限制,並著重於聯寶電腦如何通過高性能計算來提升模擬分析效率的關鍵作用。深入探討Altair PBS在自動整合HPC執行資源調度與提交分析任務方面的管理與監控。此外,展望高性能計算在模擬分析領域的未來發展趨勢,並探討新技術帶來的潛在影響和效益。

電子系統設計與驗證
JungSup Kim | ALTAIR 產品技術總監
技術分會場介紹
隨著金融業從 Bank 3.0 發展至 4.0,新興金融服務方式與顛覆性技術正在驅動金融服務科技轉型。金融科技大量應用於信用評等、加密資產、洗錢防制、網路風險監控、 法遵科技與監理科技等金融領域的應用逐漸盛行,重塑金融行業關鍵業務流程,我們邀請行業專家與您一同共話數位金融未來發展趨勢。

通過人工智慧實現金融轉型
Sudhir Padaki | ALTAIR 數據與人工智能全球總監

永豐金控的數位轉型旅程
張天豪 | 永豐金控 科技長

AI 在資產管理的策略與應用
韓傳祥 博士 | 國立清華大學 計量財務金融學系/數學系 合聘專任副教授
ETF 的發展近幾年來席捲全球,不論是在市場面與交易面,早已超越指數化投資的初始概念,不斷朝主動式、客製化的方面演變,有人甚至以民主化投資稱之。我們先簡介 ETF 市場最新發展,資產管理如何善用ETF成為利基,接著介紹AI在對偶問題「智能理財與指數追蹤」的應用,最後就風險與機會做出總結。
Tea Break

AI 在波段交易上的應用
楊哲宇 | 立鼎資訊股份有限公司 計量研究員
波段交易又稱為搖擺交易,顧名思義是一種針對股價一段時間內的來回震盪,來賺取之間價差的交易方式。我們透過量化大數據的AI演算法輔助,提升波段交易表現,並將這樣的成果結合至產品。

無代碼即時AI - 助益金融業提升三大核心收益
陳柏霖 | 專案雲有限公司 AI 解決方案導入顧問
無代碼即時AI(Real-time AI)是指:能夠不需撰寫程式,就能夠實時處理和分析數據,並立即做出預測、歸類、反應或決策的人工智慧技術。這種技術應用在金融業,可以大幅縮短AI解決方案從設計、驗證,到Time to Market的時間。並在下次發生前,就能快速調整AI模型,即時完成巨量且複雜的即時新數據的預處理,實現即時、自動、個人化且高效地調整決策和行動,並提供可視化的即時結果和反饋。讓我們看看全球金融市場瞬息萬變下,各國知名金融機構如何快速因應新的市場變化或客戶喜好變化,導入無代碼即時AI,提升了三大核心收益指標:改善客戶體驗;提高營運效率;降低成本(出自Nvidia 2023年金融業人工智能現狀調查報告)。

大語言模型在銀行業的探索實踐
裴川儀 | ALTAIR 數據分析總監
近期,以ChatGPT等為代表的人工智慧大模型應用百花齊放,引發了各行各業對人工智慧大模型的廣泛討論,以大模型為代表的新一代人工智慧技術逐漸成為數位化轉型的又一關鍵技術,其中,大模型在金融行業的應用也成為金融行業數位化轉型創新探索的熱點。
那麼,如果說大模型是答案,它能解決的問題是什麼?
它在金融行業的應用已經不再是“要不要用”的選擇題,而是“如何用好”的必答題。 它的廣泛接入,金融行業普遍認為它能夠降低目前金融行業的服務成本,高效解決客戶定制化的需求,實現降本增效,而它能不能更好的替代現階段的銀行的小模型呢?
我們期待與您一起在Altair 技術大會的數位金融分會場進一步探討金融行業LLM與小模型的實踐應用。
往期會議參會心得
每次參加ATC,對於前輩們的案例與經驗分享, 都讓我收穫滿滿,參考前輩們的經驗,讓我在產品問題的解決上有了新的思維,而另一方面,作為從HyperWorks v11版一直使用到現在的用戶,Altair在用戶體驗上都下足功夫,而最近發佈的2019版更是將友善度推入高峰,也期許Altair能在下一個階段再創新的高峰。
技術工程師
史丹利七和國際股份有限公司
本次Altair大會規模更勝以往,來自各路的專業人士,提供了技術上的交流機會,會議的專題也相當有深度,包含高速網路運運、大數據分析以及結構輕量化結構設計與分析,透過新版本軟體,整合SimSolid、SimLab能讓結構分析前處理作業時間更為有效率,應用Optistruct與Inspire,可於短時間內找出最適合的結構造型設計,提升產品的性能。能感受到Altair是站在使用者的角度進行軟體的優化,提升了效率也提供更人性化的介面,能夠有效的縮短入門者的學習曲線,並且提供好的分析結果。
技術工程師
巧新科技工業股份有限公司