从技术角度回顾和展望仿真软件的发展和趋势。
1、多物理场仿真耦合
多物理场耦合仿真的终极目标是提供对真实世界的精确模拟。虽然目前很多软件号称能解决多物理场仿真问题，但实际上获取准确的数值解仍然相当困难：理论上复杂的多物理场耦合现象难以用统一的pde描述，因此数值计算上理论上就存在不确定性；而工程上会对模型进行简化，导致求解误差偏大；不同的物理场之间还涉及到模型交互，几何网格兼容性，强弱耦合，多尺度，相变，交叉学科等各种问题。所以进行准确的多物理场耦合分析仍然是仿真软件未来最具挑战性的工作之一。过去十年中，从事流体，电磁，材料仿真软件的公司是收购的重点，未来的收购也还会发生在这些领域，在这些领域还有很多没有解决的工程问题，软件发展潜力巨大。
2、仿真和硬件关系更加密切
fem方法早在70多年前提出，因为需要大量的计算工作一直发展比较缓慢，在计算机出现之后才出现质的发展。现在，自由度超过千万的刚度矩阵组装，其次和非齐次线性方程组求解时间在普通台式机上仍然耗时，因此仿真软件对硬件有天然的依赖，半导体领域的摩尔定律同样适用于仿真软件，所以每次硬件出现新的革新，都会很快应用到仿真软件上。从早期的台式机多核多进程多线程，到后来的刀片服务器，网络分布式计算，再到gpu计算，以及现在的上百万核，千万核的超级计算机，ai芯片，将来可能应用的量子计算机，都是在用硬件方法加速仿真中的大规模计算。硬件发展的另外一个趋势是越来越小，仿真可以和硬件结合，类似于现在的fpga编程。自动驾驶是一个典型的例子，自动驾驶实际上就是一个实时的仿真系统，摄像头，传感器实时收集数据，处理器根据收集的数据进行驾驶路线计算和预测，并采取相应的策略，在这个过程中依赖于数据的传输和对数据仿真处理。如果将碰撞仿真软件固化在汽车硬件里，汽车在行驶过程中能实时仿真与其它车碰撞的结果，从而让自动驾驶在遇到危险时采取更有利的预防和避险措施，其意义不言而喻。随着硬件的加速，一些传统的数值计算方法使用可能会出现改观。比如求解满秩矩阵的困难的mom，bem等方法。目前的算法主要利用快速多级等进行加速，但精度上还是会有损失。在下一个十年结束的时候，希望在量子计算领域有所突破。如果几十亿自由度的线性方程组求解能在普通机器上秒级以内完成，将极大促进生产力发展，说人类文明将跨进一大步一点都不夸张！
3、cad/cae/cam/capp