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工业产品研发过程中，仿真分析已不再是可有可无的辅助环节，而是影响产品能否快速落地的一项关键工作。智能手机要兼顾轻薄与可靠，人形机器人需要在虚拟环境中完成高强度训练，新能源汽车要满足结构强度、NVH 与碰撞安全等要求，这些都需要使用多种仿真软件。若采用传统的仿真工具，工程师常常需要在不同软件之间来回切换，重复建模与数据格式转换导致仿真流程冗长，严重影响仿真效率和跨学科协同设计工作。

从“蛟龙号”屡创深潜纪录，到我国持续拓展深海科考版图，水下航行器始终是其中的核心力量。作为国之重器、“中华之龙”，这类高端装备是科学家的“眼睛与耳朵”，承担着地质勘探、生态监测和环境保护等任务。

从力学所的实验室到机器人研发的前沿阵地，丁桦教授的研究始终围绕一个核心：用自主可控的技术破解工程难题。Demain Horizon平台的发布，不仅填补了我国人形机器人全流程仿真工具的空白，更构建了一套可复用的技术体系。正如丁桦所言：“工业软件的突破没有捷径，需要从基础算法到生态建设的长期投入。”在这条自主创新之路上，以京沣科技为代表的中国企业，正以扎实的技术积累，为全球机器人产业贡献“中国方案”。

在工业研发领域，仿真分析早已是工程师的标配工具，解决了怎么算的问题。但现实中，仿真分析只能告诉你“现在的方案表现如何”，却很难解决“怎样才能得到最佳方案”的优化设计难题。
十沣的 mdoAPI 旨在将工程师从基于仿真分析、反复手动调参试算的低效优化设计模式中解放出来，在原有平台、流程下实现真正意义的自动化优化设计。