最近ChatGPT可以说是太火了！
简单介绍一下，ChatGPT是最近火起来的AI聊天机器人，不仅能够智能回复，还能基于大数据库，按照要求撰写文案，甚至还可以编代码、做图……
功能强大，让人忍不住猜想：我的工作是不是要被AI取代了？
仿真工程师会不会被AI替代呢？我们特意问了下ChatGPT，它是这样回答的：
确实，仿真需要工程师设计仿真模型、评估仿真结果的准确性以及对结果进行解释，AI不可能完全替代。不过，AI确实可以在某些方面帮助仿真工程师提高工作效率！
作为一款聊天机器人，信息的检索整理是它的基础操作。比如我们向它提问：“请告诉我CAE领域最近一年的十大新闻？”，它能很快速地进行回答：
遇到不了解的内容，还可以继续追问（如下图），这样一来一回，很像与一个真实的人在聊天。
我们换一个具体点的问题试试（如下图所示），虽然它给出的答案里少了电磁分析，但也算比较全面。
我们可以看出这类问题ChatGPT回答的很不错，对于我们日常用来了解行业信息非常够用！
除了信息检索，仿真秀专栏作者毕小喵博士还尝试让ChatGPT解答一些仿真类专业问题，ChatGPT也给出了相当不错的回答：
我们也尝试问它一些类似的问题（如下图），但给出的答案就些许有点“胡说八道”了。
看来专业领域的问题对ChatGPT来说还是有点难度，但作为一款通用的人工智能语言模型，在仿真领域能有如此表现还是让人非常令人惊喜的。以后碰到问题，我们不妨也可以试着问问ChatGPT，说不定会有意外之喜～
编程可以说是ChatGPT最擅长的领域之一，有很大可能性可以使用它辅助我们编写脚本，至少至少它也可以给我们一些提示。
我们看到水木人CAE的林丽老师曾试着让ChatGPT写Abaqus的Python脚本，大体上效果不错。
问题是：“请用python在abaqus中创建一个30*30*30的立方体3”，ChatGPT用了不到1分钟就给出了脚本：
在Abaqus中跑的时候，虽然语句有一个小错误，但经过简单修改后，就顺利生成了一个30*30*30的立方体，如下图所示：
CFD之道的流沙老师也尝试使用ChatGPT编写Fluent UDF程序脚本，给出的代码经过三次纠错后也可以正确的编译运行，并且通过此次训练，它再编写类似的UDF，成功率非常高。
可以看出，ChatGPT提供的脚本基本上是不可以直接使用的，但我们可以在此基础上进行二次修改。
你说自己直接写会不会更快？这个嘛，就不好说啦～
除了让它直接写脚本，我们还可以把ChatGPT当作一本行走的参考书或帮助文档，遇到一些不会的指令，直接向它提问（如下图）。
总结一下，对于我们来说，ChatGPT可以作为一个不错的学习工具，用来了解行业信息，解决工作上的问题，辅助我们完成一些脚本编写工作，但仅限于我们了解的领域，否则输出的结果好坏就无从判断了。
我想我们不必太过焦虑，AI不会完全取代我们的工作，但随着AI技术的不断发展，如何运用它、用好它，让它辅助我们，提高我们的工作效率？值得我们去思考。
你对未来AI在仿真领域的应用有什么期待？欢迎留言讨论。
十四五期间，工业数字化将是工业转型升级的主路线。“神工坊”秉持“算力赋能、协同创新”的理念，争做“先进算力到仿真算能的转换器”、“离散机理和垂直仿真场景的连接器”，助力我国工程仿真技术实现跨越发展，支撑重大装备研制创新和工业设计研发数字化转型。
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类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
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