8月26日，越南国家创新中心（NIC）联合TechSource Systems与Ascendas Systems在河内举办技术研讨会，聚焦“基于模型设计的自主AI工作流”。来自汽车、机器人及工业自动化等领域的工程师与企业代表参会，探讨将自主智能体（Agentic AI）深度嵌入控制系统研发管线的实操路径。
本次研讨会的核心在于展示自主AI如何与传统基于模型设计（Model-Based Design，简称MBD）方法论实现无缝衔接。在人工智能从内容生成向独立执行任务转型的节点，工程界正探索将AI代理直接接入需求解析、控制对象建模、闭环仿真、测试用例生成及结果分析的全流程。会议明确强调，对于高精密、高可靠性的控制系统而言，AI绝不能脱离结构化开发框架，而应作为加速引擎嵌入经过严格验证的工程链路中，确保算法输出的可解释性与安全性。传统手工编码方式极易因人为疏漏导致逻辑漏洞，而MBD结合AI代理可实现需求到代码的双向追踪，大幅降低后期维护成本。
现场技术演示环节直观呈现了该工作流的实际运转逻辑。AI代理可自动读取自然语言输入的控制需求，快速搭建传递函数模型与物理对象模型，随后驱动软件在环（SIL）与硬件在环（HIL）仿真环境进行多轮迭代测试。系统不仅能实时输出阶跃响应曲线与频域数据，还能自主评估性能偏差并推荐参数整定策略。这种“人机协同”模式既保留了传统MBD的严格版本管理与合规追溯能力，又大幅压缩了反复调试的时间成本。在典型电机控制场景中，单套控制回路的验证周期可从数周缩短至小时级，有效缓解研发团队在赶工期时的算力与人力瓶颈。AI代理还能自动生成覆盖率报告，帮助工程师快速定位未覆盖的极端工况，减少后期现场调试的返工率。
针对中国制造业从业者关注的选型与落地问题，该方案主要面向对实时性与确定性要求极高的场景。电动汽车三电管理系统、工业机器人关节伺服驱动器、无人机飞控计算机以及高端数控机床运动控制器等应用，均依赖复杂的动态响应算法与多变量耦合控制。引入自主AI后，初级工程师可将重复性的代码生成、边界条件覆盖测试与故障注入模拟交由代理完成，架构师则聚焦于系统拓扑设计与功能安全冗余配置。对于习惯使用主流数值计算生态的开发团队而言，此类工具链的平滑迁移将显著降低新项目的试错门槛。AI代理目前仍侧重于辅助生成与仿真验证，最终部署至微控制器的底层代码仍需经过人工审查与形式化验证，以满足车规级或工控级的严苛标准。企业在引进相关工具时，应优先评估其与现有可编程逻辑控制器（PLC）编程环境或实时操作系统（RTOS）的兼容性，避免形成新的数据孤岛。
会议同期发布了相关初创企业支持计划，旨在为本土科技企业提供开发平台授权、算力资源对接及商业化指导。主办方背景企业MathWorks公司成立于1984年，总部位于美国马萨诸塞州纳蒂克，在全球设有34个办事处，员工规模逾6000人，长期主导工程仿真与自动代码生成软件市场。越南创新机构负责人Do Tien Thinh指出，过去该中心已多次联合西门子（Siemens）、日立（Hitachi）、达索系统（Dassault Systèmes）等国际巨头开展技术落地项目，此次引入AI工作流旨在打通高校教学、企业研发与产业应用的闭环，提升区域工程团队的数字化交付能力。该举措也反映出东南亚本土科技企业正加速向高附加值软硬件集成方向转型。对于中国同行而言，关注其开源社区活跃度与第三方插件生态，有助于预判未来工具链的演进方向。
从供应链与外贸视角观察，东南亚市场对先进控制算法与自动化开发工具的需求正处于结构性上升期。随着当地制造业向电动化与智能化升级，对具备高验证效率的嵌入式控制方案采购意愿持续增强。中国设备制造商与工业软件代理商可重点关注此类基于模型的设计平台及其配套的AI代理模块，将其作为切入东盟新能源汽车、光伏储能逆变器或智能装备产线改造的标准化解决方案。在实际交付中，需提前确认目标市场的电磁兼容标准、功能安全等级要求，并规划好本地化技术支持与二次开发接口。掌握实时仿真通信协议与合规认证路径，将是后续渠道拓展与技术落地的关键抓手。建议国内供应商在出海前完成基础版工具的本地化语言包适配，并建立针对中小制造企业的阶梯式授权模式，以降低初期导入阻力。