首先，多学科集成应用环境。

通过统一的用户环境，在同一平台下进行多学科建模、数据无缝转换，通过无缝集成的分析环境在多学科之间进行数据交换和多学科联合仿真。仿真模型所包含的数据，如几何模型、有限元网格、载荷/边界条件、材料、初始条件、状态信息等可以在各学科之间进行无缝交换，降低用户环境和界面的复杂程度，增强多学科分析前处理的易用性，提高多学科建模的效率。

其次，仿真流程的规范化及自动化技术。

对产品进行虚拟仿真涉及到十分复杂的流程，如何实现仿真流程的规范化与自动化，创建完整的仿真流程模板，对于提升仿真分析的效率、质量及仿真知识的保留非常关键。

第三，仿真数据的管理及协同技术。

在虚拟仿真的过程中，生成了海量的、不同类型的仿真文档和数据，对应不同的分析结果。如何有效管理仿真文档，如何建立分析文档与产品模型的对应关系，是CAE技术深化应用必须解决的问题。

当然，CAE软件的高性能计算及跟上硬件技术的发展，如64位，GPU计算等，也是CAE技术近几年发展的热点。

需求趋势：基于仿真数据、知识和经验的平台化

江彦：目前，用户端和市场已经产生平台化的信息系统需求。但是，CAE业界不同系统供应商提供的平台又有较大的差异性。您认为，工程分析领域“平台化”的产品系统应当具有怎样的特性和用户满足性?

姜元庆：近几年来的工程分析领域平台化的需求增长比较明显，这主要源于客户对工程分析手段不断升级的需求以及对过去工程分析经验、知识、手段的梳理归纳的要求。从过去的发展来看，工程分析领域的客户已经大量采用仿真分析工具进行各类物理问题的模拟。在持续的工作中，已经积累了大量的仿真数据、仿真知识和经验。对仿真数据的有效管理和重用、对仿真分析手段的梳理和总结、对分析经验的归纳和规范化已经成为客户目前面对的问题。
　　从客户目前的规划来看，很多客户对自己企业的产品研发信息化建设有整体的规划，同时也不断在细化完善之中。工程分析领域的信息化平台是其中重要组成部分。工程信息化平台的设计和实现一方面取决于客户对平台的具体需求，这一方面和企业的工程分析实践紧密相关。另一方面来源于实施方提供的平台功能，这实际上是对其他同类客户的需求的借鉴。信息化平台的内容，还需要结合工程分析专业和信息化技术支持。另外，系统实施角度，最好能够提供现成的、实施周期短、风险小的解决方案。
　　在充分了解客户需求的基础上，MSC应对工程分析信息化的解决方案是MSC.SimManager。该产品是在Audi 公司仿真业务的基础上，结合其他大量行业(特别是航空航天、船舶、汽车、电子等)客户的工程分析信息化特点提炼归纳的平台产品。该产品是成熟的，被市场上的大型客户认可的，例如，空客，波音，宝马，戴姆勒，GKN等。
　　基于已有的产品架构，通过面向客户需求的定制和开发提供最终的应用系统。目前的版本最大限度地提供了开箱即用功能，缩短实施周期和减小风险。同时还将专业化仿真分析经验和规范的框架纳入到了产品中。
                                                                                                                     “云”中CAE：可扩展的并行计算技术开发

江彦：云计算、高性能计算、互联网技术等技术是未来的发展趋势。您如何看待，云计算等新技术对CAE工程分析领域技术和产品趋势的影响?MSC是否会更快地将云计算作为软件开发方向?

姜元庆：云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。通过云计算，可以将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务，用户终端简化成一个单纯的输入输出设备。简单地说，云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。