2026 年 10 月 13 日，据美通社报道，COMSOL 宣布将于今年秋季正式推出 COMSOL Multiphysics 2027 版本，引入系统级仿真与智能体 AI 两大全新能力，把“场-路耦合”分析与 AI 驱动的迭代式仿真工作流带到工程师桌面。“工程挑战极少以孤立形式存在，每个组件的性能都会影响整体系统性能。”COMSOL 首席执行官 Svante Littmarck 的这一判断，正在成为新一代多物理场软件的产品主线。从全新系统级建模环境 COMSOL Systems，到基于模型上下文协议（MCP）的 COMSOL MCP Server，2027 版本以“系统级仿真 + 智能体 AI”的双轮驱动，勾勒出一条清晰的演进路线：多物理场仿真正在从“工程师手动建模”走向“目标导向的 AI 迭代闭环”。

一、COMSOL Systems：在同一个环境里连起“系统”与“场”

2027 版本推出的全新产品 COMSOL Systems，提供一个可在分析完整系统的同时按需调用详细多物理场仿真的建模仿真环境。依托包含近 5000 个即用型组件的元件库，工程师可以搭建电路图、化工流程图以及基于方程的自定义系统模型，再将电气设备、工艺单元或完整多物理场模型组件连接为具备交互关系的系统，在高效完成系统级仿真的同时，为需要解析的局部物理效应引入详细模型，系统性地研究单个组件行为对系统整体性能的影响。

系统级仿真的价值在于“整体视角”。长期以来，高保真组件模型与其所处的系统环境之间存在明显割裂：工程师往往需要在电路仿真、流程模拟与多物理场求解之间切换多套工具，才能回答“局部物理效应如何传导至系统整体”的问题。COMSOL Systems 通过系统级框图与详细 1D/2D/3D 模型之间的双向耦合，使这类问题得以在同一个集成环境中闭环。例如，工程师可以在一张流程图中将搅拌罐、闪蒸塔等工艺单元与详细的三维流体与传热模型直接相连，观察局部温度场或电磁损耗的变化如何沿系统链条传播、最终影响整线产能与能效。在 COMSOL 首席执行官 Svante Littmarck 看来，理解“组件行为—系统性能”的交互关系，正是下一代产品与工艺设计的核心命题。

从产品形态上看，COMSOL Systems 既可以独立承载电气回路、化工流程等“路”级仿真，也可以作为多物理场模型的前端集成层使用：元件库中的“外部单元”组件能够把任意完整多物理场模型封装为系统框图中的一个功能块，从而实现从单点物理分析到系统行为仿真的无缝衔接。对于消费电子、新能源装备、流程工业等“组件众多、物理耦合深、系统链条长”的行业而言，这一能力直接回应了工程团队在系统复杂度持续攀升背景下的现实痛点——不需要为了系统级分析牺牲局部物理精度，也不需要为了局部精度割裂系统视角。

图 1  COMSOL Systems 化工流程仿真界面：流程图中的各工艺单元可一键耦合至详细的多物理场模型（图片来源：simtool.com）

二、COMSOL MCP Server：AI 智能体直接“上手”仿真

在 AI 工具集成层面，2027 版本推出全新的 COMSOL MCP Server。借助模型上下文协议（MCP），该服务器为 AI 智能体提供标准化接口，使其能够直接通过 COMSOL API 完成建模与仿真任务，覆盖仿真流程的所有物理场和所有环节。AI 智能体可自主构建或修改模型、运行仿真、检查结果，并基于结果决定后续操作；用户则可在 COMSOL Desktop 环境中随时查看、调整相关工作内容。

据 COMSOL 开发总监 Mikael Sterner 介绍，这一能力将把建模、仿真、优化、验证与报告环节串联为一个以目标为导向的迭代流程，让工程师把更多精力聚焦于核心工程问题。此前的 6.4 版本已经通过可选的聊天机器人窗口提供生成式 AI 辅助，用于建模与编程指导；2027 版本则更进一步——从“问答式助手”升级为“可执行任务的智能体”。参数扫描、设计优化循环、自动化验证序列等重复性、迭代性工作，可以由智能体编排执行，而工程师只需定义目标并在关键节点审核把关。正如数字仿真网此前关注到的行业动向：智能体正在从“回答问题”走向“动手做事”，把仿真流程从人工逐环节操作，压缩为“目标—执行—反馈”的自动闭环。

从技术路线上看，MCP 的价值在于“标准化”：它以统一协议打通大语言模型与仿真软件之间的数据与操作边界，使不同厂商的智能体工具（无论是开源 Agent 还是商业助手）都能以同一套接口接入 COMSOL API，而无需为每一家模型厂商定制适配层。对用户而言，这意味着AI 辅助仿真的能力不再被锁定在某个聊天窗口中，而是可以嵌入到企业现有的智能体生态与自动化流程中；对 COMSOL 而言，MCP Server 的推出实质上是把“仿真能力”开放为可编程、可编排的服务，为数字孪生、设计空间探索等更宏大的工程自动化场景铺平道路。据 COMSOL 官方介绍，2027 版本将在今年秋季的 COMSOL Conference 系列（英国、美国、日本、中国、印度）中进行集中展示。

图 2  COMSOL 2027 智能体 AI 仿真工作流示意：工程师定义目标，智能体经 MCP 标准接口调用 COMSOL API 自主完成建模、求解与结果检查（根据 COMSOL 官方新闻稿整理绘制）

三、电机模块与新求解器：多物理场能力的纵深拓展

新版本还新增专为电机与发电机仿真打造的电机模块，可在二维与三维场景下评估性能、运行范围、损耗、材料效应、励磁电路与故障表现，并强化电机模型与传热、结构力学、声学、流体流动及电路的耦合，使工程师能够超越单一电磁视角，理解不同物理效应对整机性能的综合影响——例如绕组损耗如何影响温度分布、电磁力如何驱动振动与噪声等此前常被割裂研究的现象，现在可以在统一模型中处理。

平台能力同步扩展：App 开发器新增支持 macOS 与 Linux 系统，让更多用户能够把详细的多物理场模型封装为面向特定任务或受众的仿真 App，仿真 App 还可为数字孪生解决方案提供自定义交互界面，把仿真价值延伸到办公室、现场与工厂一线。此外，全新的时间周期求解器将大幅提升等离子体、电磁与 MEMS 相关模型的仿真速度。几何与网格方面新增 ECAD 及平面几何的去特征化能力、内部网格划分与增强的扫掠网格算法；物理场方面新增高马赫数流固耦合、边/点到表面机械接触、面向生物医学与多孔材料的新声学材料库，以及更快的伪四维电池仿真与锂离子电池多孔弹性耦合等能力，整体建模体验与求解性能进一步改善。

值得关注的是，App 开发器与数字孪生的组合正在成为仿真价值外溢的重要通道。通过仿真 App，仿真专家可以把详细的多物理场模型封装为只面向必要输入输出与设置的轻量化交互界面，让缺乏仿真经验的同事、客户或一线操作人员也能在办公室、现场或工厂车间运行分析、做出基于物理的决策；当 App 接入实时数据流后，即可构成数字孪生解决方案的自定义交互前端，使“模型随运行数据持续更新”成为可能。这一产品组合表明，COMSOL 2027 不仅在做“更快的求解器”，更在搭建“仿真能力触达更多决策者”的完整链路。

图 3  电机电磁场仿真云图：电机模块支持二维与三维场景下的性能、损耗与故障分析（图片来源：COMSOL 官方博客）

四、数字仿真网行业观察：从“手动建模”走向“目标导向的 AI 迭代闭环”

（一）AI 正在重构数字仿真新范式

数字仿真网长期跟踪国内数字仿真与工业软件产业发展。以“AI—重构数字仿真新范式”为主题的第八届中国数字仿真论坛暨粤港澳大湾区 AI+仿真学术大会，将于 11 月 25 日至 27 日在深圳启幕，物理 AI 从产品原型走向工程落地正是当前行业最受关注的议题之一。在数字仿真网看来，COMSOL 2027 版本的发布，是“AI 重构仿真范式”这一趋势的又一注脚：当大语言模型通过标准化协议“接管”建模与求解中的重复性操作，仿真工具的竞争维度正在从单一的“求解能力”向“AI 原生工作流能力”迁移，谁能让工程师用更少的操作成本获得更高质量的仿真结论，谁就掌握了下一阶段的主动权。

（二）系统级仿真与智能体 AI 融合，或成 CAE 下一个十年分水岭

从“场-路耦合”的系统级建模，到 MCP 协议下的智能体工作流，COMSOL 2027 把两条技术主线拧在了一起：工程问题天然具有系统性，场与路、组件与系统的交互必须在一个环境内闭环；而智能体 AI 让“目标导向的迭代闭环”成为可能——工程师定义目标，智能体负责执行、检查与优化。数字仿真网观察到，行业头部玩家正在同一方向发力：NVIDIA 展示 AI 智能体构建 Omniverse 仿真，是德科技发布覆盖工程智能、数字孪生与多物理场协同仿真的年度新品，国内也出现了 GPU 原生的跨尺度系统级电磁仿真软件。当“系统级 + 智能体”成为头部厂商的共同选项，这一融合或将成为 CAE 软件下一个十年的分水岭。需要指出的是，COMSOL 的差异化在于把两条主线“合流”到统一建模环境之中：系统级框图与详细物理场模型的耦合是“空间维度”的打通，智能体工作流则是“时间维度”的自动化——两者叠加，才构成完整的“AI 工作流”闭环。这正是数字仿真网对“AI 工作流时代”的基本判断：单纯的 AI 对话或单纯的系统级建模都不构成范式变化，只有把智能体执行力与系统级建模能力在同一环境中深度耦合，才能真正改变工程师的日常研发方式。

（三）对国产 CAE 的启示

作为长期关注国产 CAE 创新实践的行业平台，数字仿真网认为，COMSOL 2027 的路线选择为国产工业软件提供了三点启示：其一，AI 原生架构不再是“锦上添花”，而是产品竞争力的核心组成，开放、标准化的 API 与协议接入能力（如 MCP）将决定智能体生态的适配深度；其二，系统级建模能力正在成为多物理场软件的基础能力，“场-路耦合”意味着国产软件需要在统一环境中打通组件库、流程建模与高保真求解，而非停留在单场求解的既有优势上；其三，围绕开发者与用户生态的开放协作——正如“国创杯”全国工业仿真软件开发应用赛所倡导的国产 CAE 创新实践与开源 OpenCAX生态——将加速能力沉淀、应用打磨与人才培养，为 AI 时代的国产仿真软件积蓄后发力量。

（四）挑战与展望

数字仿真网同时提醒，智能体 AI 进入仿真流程，也带来新的工程治理课题：AI 生成模型的物理可信度与验证审计、求解参数与结果的溯源留痕、工程师角色从“操作者”向“定义者与审核者”的转变，都要求企业在引入 AI 工作流的同时，建立配套的仿真数据治理与质量保障机制。可以预见，当“人机协同仿真”成为常态，能够平衡自动化效率与工程可信度的平台，将赢得下一代工程师的信任。对工程师个体而言，智能体时代意味着技能结构的新一轮升级：定义问题、拆解目标、审核结果的“指挥能力”，以及对物理机理与数值方法的理解深度，将比单纯的操作熟练度更加重要；对组织而言，则需要在引入 AI 工作流的同时，同步建立模型库、案例库与结果审计机制，让智能体的每一次“自主操作”都有据可查、可追溯。数字仿真网建议，行业用户在拥抱“AI 工作流”红利的同时，应把仿真可信度治理纳入数字化转型的整体框架，让自动化带来的效率提升建立在经得起验证的工程判断之上。

五、结语

从“场-路耦合”的系统级建模，到 MCP 协议下的智能体工作流，COMSOL 2027 勾勒出一条清晰的演进路线：多物理场仿真正在从“工程师手动建模”走向“目标导向的 AI 迭代闭环”，系统级仿真与智能体 AI 的融合，或将成为 CAE 软件下一个十年的分水岭。对于正在经历 AI 变革的中国仿真产业而言，这既是值得对标的技术坐标，也是新一轮生态竞争的起点。