9月16日，第叁范式（宁波）科技有限公司正式发布国内首款GPU原生跨尺度系统级电磁仿真软件 M3EM Studio 2026 R2，面向先进封装、消费电子、智能汽车和雷达通信等高端电子研发场景，构建复杂电子产品自主可控的“电磁数字试验场”，让复杂产品在投入制造前就能完成预测、验证和优化。
该软件使用GPU 原生加速架构使亿级网格的整机模型求解从数天压缩至数小时，参数扫描从“算不起”变为常规操作。创新的同步、异步场路协同仿真模式，让横跨电磁场与电路的静电放电（ESD）、辐射发射（RE）等系统级电磁兼容（EMC）问题在设计阶段就能被复现。此外，基于 Python 接口构建的 MCP 服务，则让工程师通过自然语言就能完成从建模、网格剖分、求解到报告导出的全流程。
【配图1：M3EM Studio 软件场图结果界面 】
过去两年，AI 与 GPU 算力的进步正在重塑工业软件的技术底座：AI 开始理解工程语言，进入建模、参数寻优和设计辅助环节；GPU 则让大规模科学计算的成本大幅下降，从模型训练走向工程仿真。三维全波电磁仿真恰好处于这两股力量的交汇点——传统以 CPU 工作站为中心的计算模式，面对上亿乃至数十亿级网格、尺度跨越五六个数量级的模型，一次求解动辄数天，难以支撑工程师的高频迭代。工业软件的竞争焦点，正从“能不能算”，转向“能否在研发窗口内算完、算准并持续优化”。
这一发布正值国产工业软件加速突破的重要窗口。8 月 26 日，工业和信息化部信息通信发展司司长刘郁林在国新办“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上表示，基础软件是数字社会的“基石”，工业软件是制造业数字化转型的“灵魂”。工信部将深入推进“人工智能+软件”行动，支持基础软件和工业软件智能化升级。9月11日，工业和信息化部举行“人工智能+软件”专项行动实施方案新闻发布会，信息技术发展司副司长王威伟表示：“支持有条件的工业企业联合软件企业，将工业经验、工艺参数封装为可复用的模型库和工业组件，研发行业智能化工业软件平台与工具，把长期积累的工业知识转化为软件产品竞争力。”
破解跨尺度难题：亿级模型算得动，微米结构算得准
电磁场看不见、摸不着，却贯穿高端电子产品的研发链条：在先进封装中，它关系高速互连的损耗和串扰；在手机等消费电子中，它决定天线效率、多天线互扰与 EMI/EMC 风险；在智能汽车和雷达通信系统中，它影响车载天线、雷达装车后的性能及阵列波束质量。许多系统性问题往往到样机、微波暗室或装车测试时才暴露，发现得越晚，返工代价越高。
难点在于，真实产品往往同时包含微米级互连、厘米级基板、分米乃至米级整机等。如果按照最细结构统一剖分，网格数量会迅速膨胀，模型“仿不动”；而使用整机尺度的粗网格，关键结构又可能被抹平，结果“算不准”。
【配图2：手机仿真示意图 】
M3EM Studio 通过自研多尺度智能网格剖分算法在关键位置保留精细网格，以自研先进共形几何增强（ACE）技术抑制曲面和斜面结构的阶梯误差，再由 GPU 原生加速架构为亿级以上模型提供并行算力，使复杂仿真能够在工程周期内完成。软件最高可支持数十亿级网格规模的工程求解，目前已在客户真实项目中完成亿级网格规模的整机级验证。
“电磁仿真真正的门槛，不只是算得更快，而是让工程师敢把设计决策交给仿真。”第叁范式创始人、CEO 何毅表示，“只有仿真结果与实测数据对得上，仿真才有资格从设计完成后的评估环节，走到设计的最前端。”
M3EM Studio R2 在核心求解器精度与效率大幅提升之外，还进一步向系统级协同和工程化流程延伸。结合宏模型工具 M3EM Macro，可将全波结果转换为电路仿真可用的宏模型，并集成无源性、因果性、互易性的检测与修复，实现系统级同步、异步场路协同仿真。工程化流程方面，新版支持主流 EDA 数据直接导入、几何干涉自动处理、参数化扫描与寻优、建模历史回溯，并提供 Python 接口，便于二次开发与自动化流程集成。
【配图 3：AI 代理以自然语言驱动仿真流程 】
同时，2026 R2还实现了与 AI 的深度融合。支持基于 Python 接口构建 MCP服务，让工程师通过自然语言驱动仿真全流程；并基于数据驱动的专用模型，在典型场景实现秒级预测与逆向设计。
这些能力共同减少了数据转换、重复建模和结果回传的工作量，让仿真接入既有研发链条，而不是额外增加一道工序。
“我们希望工程师的注意力回到设计本身，而不是消耗在软件操作上。”何毅表示，“AI 代理不是在仿真之外加一层壳，而是让仿真能力可以被自然语言直接调用；数据驱动的求解加速与逆向设计，则让‘好设计’从反复试错变为按需生成。这是我们理解的‘人工智能+工业软件’。”
真实项目验证：从封装基板到整机系统
对工程师而言，仿真软件是否好用有两把直接的标尺：仿真结果能否与实测数据对得上，复杂模型能否在规定时间内算完。第叁范式将 M3EM Studio 放进客户正在研发的真实产品模型中，与国际主流商业软件及部分实测数据进行交叉校验。
在先进封装场景中，一项 14 层高密度封装基板仿真采用 4000 万+ 网格，最小网格尺寸为 8 微米，提取的回波损耗、插入损耗等 S 参数与对标软件结果保持良好一致。扩展到 5G 智能手机整机后，模型需要处理 100 多种材料、6000 多个结构组件，包含复杂几何曲面、结构干涉等，M3EM Studio 在 5000 万+ 网格规模场景下，得到的天线 S 参数、辐射效率等关键指标与客户在用的国际主流商业软件结果高度吻合。
在智能汽车场景中，M3EM Studio 完成了亿级网格规模的整车级天线仿真，以多卡 GPU 并行求解，精准解析了天线在金属车身屏蔽、腔体谐振、多天线互扰等整车复杂电磁环境中的 S 参数、辐射效率与增益，帮助客户在设计阶段预判装车后的真实性能，减少高成本样车的测试与迭代。
依托高精度场路协同仿真能力，M3EM Studio 还帮助客户在设计阶段识别并解决了ESD抗扰与RE超标的风险。这类问题横跨电磁场与电路，单做场仿真或电路仿真都难以复现，过去往往要等整机进入认证测试才暴露；场与路耦合在同一流程后，风险可在设计阶段定位到具体结构和走线，为客户争取到了整改窗口，避免了认证阶段的返工。
【配图 4：系统级 ESD 场路协同仿真】
建设复杂电子产品“电磁数字试验场”
从行业发展看，AI 与 GPU 正在同时重构工业软件。GPU 重构求解底座，AI 开始进入自动建模、参数寻优和设计辅助，竞争焦点将由单点功能和单次算例，转向自主内核、算力适配、工程流程与真实场景反馈构成的系统能力。对国产厂商而言，这一轮范式切换意味着新架构下的起跑线更为接近。
第叁范式将 M3EM Studio 的目标概括为构建复杂电子产品自主可控的“电磁数字试验场”：让数字样机承担原本属于物理样机的反复试错，让看不见的电磁风险在设计阶段提前暴露，让更多方案在虚拟环境中完成比较和收敛。当结果足够可信、计算足够快、流程足够顺，物理样机就可以从反复发现问题的工具，逐步转向最终确认结果，研发也由“仿真验证”走向“仿真引领设计”。
何毅表示，未来第叁范式将持续做深做强自主三维全波电磁仿真内核，完善客户场景，同时向光学、光子学与光电协同仿真延伸，并在已实现自然语言驱动全流程的基础上继续深化 AI 能力，推动仿真从“执行指令”走向“理解目标”，打造从“目标输入”到“方案输出”的物理仿真与智能设计平台。
“我们的追求可以用两句话概括：所见即所得，助力设计一版成功。”他说，“长期目标，是让每一次设计都在仿真中发生，让仿真成为中国高端制造的基础设施。”
