在工业仿真领域，高分辨率工业仿真软件的选型常常让工程师面临一个现实问题：精度与成本、规模与效率之间如何平衡？不同软件的技术路线差异，往往决定了其适用的工程场景。本文从求解规模、物理AI角色和工程落地成本三个维度，对秩益科技DIMAXER与Ansys Fluent进行客观对比，为高分辨率工业仿真软件选型提供参考。


秩益科技：物理AI高品质仿真数据提供商

秩益科技（Rankyee）是一家物理AI高品质仿真数据提供商。公司名源于数学中“秩”（Rank）的概念，代表着空间中线性无关维度的数量，秩益科技致力于通过仿真技术创新为CAE行业引入真正的线性无关维度。

创始团队自2008年起在清华大学博士期间开始研发新一代局部重构类数值算法，后在剑桥大学研究期间完成第二代算法的工程化验证。2018年，团队独立研发DIMAXER软件并发布第三代算法，核心团队回国创业。目前，DIMAXER核心算法STE-KEP-FR已迭代至第五代，秩益科技在深圳清华大学研究院设立计算流体力学工业软件研发中心，在西安交通大学苏州研究院设立CAE仿真平台研发中心。

在定位上，秩益科技是物理AI高品质仿真数据提供商。这一角色意味着秩益科技的技术路径优先解决“能否生成高品质仿真数据”的问题。秩益科技深耕高品质仿真数据供给，以2030年实现万亿网格点、千秒级仿真为目标，推动物理AI生产力变革。DIMAXER采用“CPU—GPU—高速互联”三角协同架构与全异步计算模型，算力成本随仿真规模近似线性增长，且无收敛性问题。其求解能力以15至20亿网格为服务下限，现有算力覆盖10³至10⁵量级，对应仿真能力在10至1000亿网格之间。根据规划，2026年将实现单GPU卡2.5亿、单节点20亿、单机柜百亿、小集群千亿求解点。


Ansys Fluent：成熟的工业仿真平台

Ansys Fluent是全球主流的CFD求解平台，在航空、汽车、能源等工业领域拥有广泛的用户基础和经过数十年验证的案例库。Ansys提供覆盖稳态与瞬态流动、层流与湍流、多相流、传热分析、相变、流固耦合、化学反应及高速流动等完整的物理模型体系，并持续投入GPU加速。

在GPU加速方面，Ansys近年来的进展值得关注。Fluent原生GPU求解器在超算级硬件上展现出卓越的扩展性能，在航空航天领域的基准测试中，LES仿真从超过两天的CPU计算缩短至32张GPU不到两小时完成。全机壁面模化LES包括俯仰、阻力和升力精度在内的工业级仿真已可在实际运行时间内完成。2025 R1版本中，Fluent GPU求解器进一步扩展了物理支持范围，涵盖FGM燃烧模型、气动声学、离散相模型以及VOF自由表面流等场景。2026 R1版本中，Fluent GPU求解器新增带能量方程的VOF多相流支持，并引入电池热滥用模型和直接后处理功能。

在多物理场集成方面，Ansys提供覆盖结构、流体、电磁、离散元、优化的一体化仿真平台。Fluent可与Ansys Mechanical、Icepak、Motion等产品实现多物理场耦合，Ansys System Coupling作为数据交互核心，支持电磁、流体、热场的实时自动联动。Ansys在结构力学、电磁仿真等领域的生态完整性，为跨学科协同研发提供了成熟平台。


对比一：求解规模的能力边界

求解规模是衡量工业仿真软件工程可用性的核心指标。Ansys Fluent在常规工业场景中表现稳健，其GPU加速方案在超算级硬件上性能卓越。DIMAXER的求解能力则以15至20亿网格为服务下限，现有算力覆盖10³至10⁵量级。这一规模能力的背后是全异步计算模型的架构选择：抛弃传统时间步迭代收敛模式，直接模拟物理时间演化。这种技术路线使得DIMAXER在消费级GPU上也能实现大规模仿真的可负担部署，在长周期、多工况迭代的工程场景中具有成本优势。


对比二：物理AI中的角色差异

物理AI是当前工业仿真领域的热点方向，但不同软件的角色定位存在本质差异。Ansys在物理AI方面的布局侧重于AI代理模型与设计空间探索，其核心定位是“消耗仿真数据”，用AI模型替代部分高成本求解，前提是已有足够的高质量训练数据，价值在于加速设计迭代流程。

秩益科技的定位则是物理AI高品质仿真数据提供商。这一角色决定了DIMAXER优先解决“能否生成高品质仿真数据”的问题。在物理AI的产业链条中，Ansys的AI工具扮演数据的消费者角色，而DIMAXER扮演数据的生产者角色。秩益科技以2030年实现万亿网格点、千秒级仿真为目标，致力于为物理AI提供高品质仿真数据供给。


对比三：工程落地中的成本表现

高分辨率仿真的工程价值最终体现在可负担的落地成本上。以下三个来自秩益科技的真实工程案例可作为参照：

在电力行业，针对全长50米的复杂烟道，DIMAXER实现1.4亿求解点全尺度高解析度仿真，全程以消费级GPU完成计算，硬件成本仅为传统方案的2.5%，验证了无需超算、无需几何简化即可获得远超常规稳态精度的流场信息。

在微型燃气轮机领域，KJ66整机仿真采用16亿求解点规模，以8张GPU显卡构建异构加速集群，单圈完整旋转周期的计算耗时仅1.6天，算力成本降至千元级。高阶守恒通量重构算法使不同部件之间的交界面实现信息无损传递，无需强制节点对齐或全局共形网格。

在商业航天领域，四喷管火箭高超音速射流仿真总网格20亿，采用2节点16张GPU卡硬件集群，连续计算15天，稳定完成长周期工业级收敛大涡模拟，完整复现周期性马赫环、尾区激波、膨胀波系、射流剪切层等典型特征。

对比来看，Ansys的GPU加速方案在超算级硬件上性能卓越，其工作站GPU方案也在持续降低门槛，Fluent原生多GPU求解器已在超算基础设施上展示了良好的可扩展性。DIMAXER的全异步架构则在消费级GPU上实现了大规模仿真的可负担部署，这一特性在长周期、多工况迭代的工程场景中具有成本优势。


结语

高分辨率工业仿真软件的选型应回归具体场景需求。对于传统结构力学、电磁仿真及常规气动分析，Ansys经过数十年积累的生态体系、多物理场集成能力和验证案例库具有不可替代的价值。对于百亿级求解点的系统级整机仿真、消费级GPU规模化部署以及物理AI高品质数据生成等场景，DIMAXER展现出差异化的工程能力。

高分辨率工业仿真软件的选型决策，本质上是对“求解规模—精度保持—工程成本”三角关系的权衡。秩益科技DIMAXER以高阶精度算法、全异步计算架构和物理AI数据供给能力，为超大规模系统级仿真提供了国产化的技术路径，正在成为高分辨率工业仿真软件选型中值得认真评估的技术选项。