Altair Taiwan Blog

過去60 年來，Frost & Sullivan 一直以幫助投資者、企業領袖和政府駕馭經濟變化、識別顛覆性技術、大趨勢、新商業模式和採取行動的公司而聞名於世，從而帶來持續不斷的發展機會，推動未來的成功。

Frost & Sullivan 從技術影響力（Technology Leverage）和用戶影響力（Customer Impact）兩個特定標準對每個獎項的多個提名者進行了嚴格的分析。兩大標準的細則分別包括技術創新、產品創新、解決方案高效、應用多樣性、成功的商業化，以及客戶使用體驗、客戶服務體驗、品牌忠誠度和性價比等。

Altair 提供的數據和人工智能解決方案在本次評選的諸多標準細則中都有出色的表現。Frost & Sullivan 稱讚Altair 為多個行業提供了創新、尖端的解決方案，使工程師能夠在不需要計算機科學或編碼知識的情況下進行數據科學研究和以數據作為驅動的日常決策。

Altair 作為一家全球化的軟體公司，幫助用戶企業創造了許多革命性的產品，如最快的汽車和飛機，並將第一個3D打印部件送上了太空。

Altair 於2018年收購了Datawatch。Datawatch是一家專注於數據準備、數據科學和數據可視化的人工智能公司。這次收購使得工程、高性能計算和人工智能知識和技術相融合，讓Altair 從競爭對手中脫穎而出，成為業內唯一一家工程、高性能計算和數據科學公司。

Altair 緊跟大數據發展趨勢，專注於整合和提供附加的功能，以確保其技術解決方案與行業需求和技術進步持平。為此，Altair 發布了下一代云原生平台Altair SmartWorks ^™，增強了數據驅動的決策能力。

重新培訓一名數據科學家或者數據分析師通常需要8至16個月，但通過Altair 的解決方案，可以將培訓時間縮短到6至8週。

Altair 提供了一個易操作、性價比高、可視化的AI 工具，通過工具中的自動機器學習的功能，支持工程師快速地成為數據科學家；同時，該解決方案支持多種代碼的導入和導出，方便用戶之間進行代碼交換和管理。

Altair 自助式的無代碼解決方案，使工程師擁有計算機科學專業知識，釋放了數據和人工智能的潛力。例如，通過使用Altair 的解決方案，福特的工程師培訓並建立了各種機器學習模型，以自動預測最優沖壓工藝（針對其工廠的汽車零部件），使其自動化工藝選擇的準確率接近100%。在這個案例中，福特在降低了材料成本和返工時間的同時，提高了首次通過(FTT)率。

2021年，Altair 與德國羅爾斯·羅伊斯（Rolls-Royce，以下簡稱“羅羅公司”）結成合作夥伴關係，Altair 為其開發和測試航空發動機提供人工智能和工程學相結合的解決方案。

在研發的過程中，需要在引擎上放置傳感器來獲取數據，然而，安裝的傳感器是很昂貴的，而且無法確定需要多少傳感器。Altair 通過工程和機器學習模型相結合，幫助羅羅公司預測需要測試的內容和位置，以減少測試量，助其節省時間和金錢。

在許多材料科學的案例中，Altair 通過其解決方案實現了材料測試的自動化，並減少了物理測試的數量。Altair 的解決方案可以推動歷史測試樣本的自動挖掘，自動獲取多個來源的數據，包括測試機器和實驗室，以及新材料性能的自動預測。在一個材料研發的案例中，Altair 的用戶企業運用該解決方案節省了1,000萬美元，並獲得了1億美元的潛在額外收入。