数字孪生技术在制造业中能够根据扫描数据精确复制物理零件的三维模型，从而实现设计、工装和生产的实时优化。它还支持人工智能/机器学习集成，可实现决策自动化，并提升整个制造生命周期的效率。.

提供用于复杂几何体自动和手动网格划分的高级工具。能够以最小的清理工作量，为结构、CFD 和碰撞仿真提供高质量的有限元网格。.

提供强大的功能，可高效地创建、编辑和管理有限元模型。支持在统一环境中进行装配建模、连接和零件级修改。.

集成神经网络和自适应算法，用于预测、优化和自动化。从仿真和测试数据中学习，从而实现智能化的CAE决策。.

将几何图形和网格转换为用于设计研究的全参数化模型。可与优化和实验设计流程无缝集成，实现快速迭代。.

能够精确地将现有的有限元/计算流体动力学模型转换为新的设计方案。支持整车和子系统变形，并能高质量地保留网格。.

快速将造型曲面模型转换为可用于 CAE 的概念模型。通过自动网格划分和连接，简化早期设计评估流程。.

支持对多个性能属性进行同步优化。集成设计、仿真和参数化功能，以便快速做出明智的决策。.

能够生成快速、紧凑的模型，以极低的计算成本复现高保真度的有限元结果。非常适合实时预测、设计迭代和优化工作流程。.

支持对所有电动汽车组件进行高效建模，涵盖从系统级到详细部件级的分析。通过集成的电气化工具集，支持整个电动汽车开发周期。.

利用可定制脚本和模板实现复杂工程任务的自动化。通过最大限度地减少流程中的人工干预，提高生产效率和一致性。.

执行自动化结果提取、比较和报告生成。提供同步可视化和记分卡，以便对 CAE 结果进行深入解读。.