要使用智能仿真系统，首先需要具备计算机科学和编程技能。熟练掌握编程语言如Python、Java、C++等，能够编写、调试和优化代码是至关重要的。此外，对数据结构和算法也需要有深入的理解，以便处理和分析系统中的大量数据。对于智能仿真系统来说，高效的算法设计对于提高仿真效率和精度非常重要。
另外，对于智能仿真系统来说，需要掌握数学建模和仿真理论。数学建模是将现实世界问题抽象为数学模型的过程，而仿真则是利用计算机模拟这些数学模型，从而得出问题的解决方案。因此，深入理解数学建模和仿真理论是开发智能仿真系统的关键一步。同时，需要了解概率论、统计学等数学知识，以支持系统在不确定条件下的决策和预测。
此外，了解人工智能和机器学习技术也是智能仿真系统开发者需要具备的技能。人工智能技术可以赋予系统智能和自主学习能力，使其能够根据环境和数据动态调整参数和行为。掌握常见的机器学习算法如神经网络、决策树、支持向量机等，可以帮助系统更好地学习和适应不同场景。
此外，具备可视化设计和用户界面开发技能也是智能仿真系统开发者需要具备的技能之一。一个直观、友好的用户界面能够提高用户的体验和系统的易用性，也能帮助用户更好地理解系统的运行结果和分析数据。因此，掌握UI/UX设计、图形学和前端开发技术对于开发智能仿真系统至关重要。
另外，了解并掌握分布式系统和云计算技术也是开发智能仿真系统的必备技能之一。分布式系统可以有效地提高系统的性能、可靠性和扩展性，使系统能够处理大规模数据和复杂计算任务。熟悉云计算平台如AWS、Azure等，可以帮助将系统部署和运行在云端，实现按需扩展和资源管理。
最后，了解领域知识和行业背景也是开发智能仿真系统必不可少的知识。深入了解所模拟的领域或行业的特点、规则和需求，可以帮助开发者更好地设计系统模型和参数，提高仿真的逼真性和实用性。因此，对于开发智能仿真系统的人员来说，掌握领域知识是非常重要的。