AI终端产品的竞争，早已不止于算力参数的比拼。用户在高负载场景下对持续性能输出、机身发热控制以及长期稳定性的感知越来越敏锐。在紧凑空间内管住热量，是每一家AI硬件厂商必须跨越的门槛。

一、AI加持产品，散热反成瓶颈

科大讯飞是亚太地区知名的智能语音与人工智能龙头企业，自1999年成立以来，长期深耕语音识别、自然语言处理、认知智能等核心AI技术，构建起覆盖智能办公、智慧教育、信创PC等多领域的软硬一体产品矩阵。依托认知智能全国重点实验室与星火大模型技术优势，科大讯飞持续推进“AI能力原生嵌入硬件”的整机研发路径，让AI能力真正从云端走向终端。

AI算力不断突破上限，可随之而来的，是整机产品愈发棘手的散热难题。

过去，传统消费电子散热只需应对相对稳定的负载场景。而AI整机产品在模型推理、多任务处理等高负载工况下，芯片功耗波动更大、热源分布更复杂，对散热设计提出了更高要求。

尤其在轻薄化趋势下，整机内部空间高度紧凑，被动散热路径受限，局部热量难以及时扩散，极易形成热点堆积。一旦核心器件温度突破安全阈值，不仅会制约AI运算性能，还会埋下整机运行不稳定的隐患。

此外，被动散热场景中材料界面热阻、自然对流、辐射换热等多类因素相互耦合，传统仿真计算结果往往和实际测试数据存在明显偏差。这不仅拉长了单款产品的热设计研发周期，更难以匹配AI智能终端快速迭代、加速上市的市场节奏，还大幅抬高了样机反复测试的试错成本。

二、仿真精准定位热瓶颈

为应对这一挑战，科大讯飞携手云道智能，基于伏图-电子散热模块（Simdroid-EC）进行产品热仿真分析，精准定位热瓶颈并指导散热方案优化。

Simdroid-EC支持直接导入CAD、ECAD工具的模型与数据，快速搭建热分析模型，采用创新网格剖分技术，基于四大物理场统一求解架构，高效精准处理各类传热耦合问题，大幅缩小仿真结果与真机实测数据的偏差。可精准模拟各类高负载工况下整机温度分布，帮助工程师针对性完成散热结构优化，缩短产品研发迭代周期，降低样机反复测试的试错成本。

三、增速减耗，推动整机研发全面跃升

借助Simdroid-EC完成整机热仿真分析后，产品热设计在温控可靠性、计算精准度与研发效率三大维度均实现显著提升：

温控表现更稳定：在本案例中，当前方案设计下所有器件均满足结温要求；

设计判断更精准：不仅从原本使用的商软无缝切换，且温度计算结果对标情况良好，与实测数据高度吻合，误差在3℃以内，满足与实测之间的对标需求；

研发节奏更高效：数模转换功能效果良好，整体建模效率提升50%，显著缩短热设计分析与方案迭代周期。

“Simdroid-EC仿真测算精度表现十分出色，仿真数据与实物实测数据高度契合，整体温差稳定控制在3℃以内，计算结果对标一致性佳，能够精准预判整机内部热源分布与整机表面温升情况，助力我们高效完成整机温度管控，实现优异的整机温控效果。同时云道智能专业技术服务贴心高效，技术工程师全程提供专业指导，快速协助我方团队熟练掌握产品实操与散热仿真分析流程，大幅缩短散热方案设计与迭代周期，有效提升整机热设计研发效率。”

面对AI智能设备研发中越来越复杂的散热挑战，云道智能用更高效精准仿真方案帮助企业在产品设计阶段看清问题、优化方案，让研发提质增效、产品稳定可靠。