破局研发内卷：AI 与仿真技术的交融如何重塑下一代汽车设计？ 原创

AI 行业处于发展初期，但其技术能力持续迭代升级，有望赋能新一代汽车研发落地（图片来源：西门子）

几十年来，仿真技术一直是汽车工业不可或缺的基石。通过预测性仿真，工程师无需制造任何物理样车，就能在虚拟环境中测试零部件乃至整车在各种极端条件下的表现，对于复杂且昂贵的风洞测试或车辆碰撞环节来说，虚拟仿真的价值不言而喻：它不仅极大节省了物理资源，更将研发效率提升了数个量级。

然而，今天的汽车工业正经历百年未有之大变局。与十年前以机械结构为核心的传统汽车不同，现代汽车正在演变为高度复杂的“多物理场”融合产品。

以全球发展最迅猛的中国市场为例，据行业机构数据显示，2025 年中国新能源汽车渗透率已超 45%，越来越多车型摒弃传统内燃机，全面搭载动力电池系统；同时，在“软件定义汽车（SDV）”的浪潮下，整车搭载海量传感器、电子元器件与车载软件，实时采集全车运行数据，构建起全域智能感知体系。

这种技术代差带来了全新的挑战。例如，高压电池系统在运行和快充时会产生大量热能，这就需要极为精密的新型热管理系统来防止热失控。对于传统的仿真软件而言，这些新技术引入的庞大物理计算量堪称严峻考验，甚至有可能在追求极致速度的研发流程中造成新的“数据瓶颈”。

寻找破局点：速度与精度的双向奔赴

如何打破算力与效率的瓶颈？蓬勃发展的 AI 技术提供了一个极具潜力的解法。

AI 具备惊人的运算速度，能够将原本需要数小时甚至数天的计算结果压缩至几秒钟内生成。不可否认，由于目前 AI 在特定工程垂直领域的应用仍处早期，这种速度上的飞跃有时可能会以牺牲初期的绝对精度为代价。但幸运的是，“AI + 仿真”并非零和博弈，两者的融合恰好能实现优势互补。

通过利用汽车行业沉淀多年的高质量仿真数据来训练 AI 模型，AI 可以迅速探索庞大的设计空间，并为后续的高精度仿真提供精准指引。这种混合模式不仅能让现有的产品设计流程变得空前敏捷，更赋予了研发体系极高的灵活性。

汽车行业 AI 现状：从“数据打捞”到“智能洞察”

现代汽车已是融合多物理场的复杂集成产品，给传统仿真研发带来全新效率瓶颈（图片来源：西门子）

就目前而言，AI 在汽车设计中的渗透率和影响力虽然基数较小，但增速惊人。将一种尚属新兴的技术直接应用于其未经训练的复杂场景，难免会面临精度降低的风险。但 AI 最大的优势在于其卓越的“历史数据学习能力”。

为什么业界现在就迫切需要引入 AI？

考虑到当前中国车企普遍面临的研发时间紧迫性，传统仿真中耗时最长的两个环节——“建立仿真模型”和“计算分析海量数据”亟需优化。以碰撞测试为例，工程师通常需要在设计空间内运行无数次不同变量的碰撞仿真，从而产生海量数据。在过去，工程师的大量时间被耗费在“打捞”和审查这些繁杂的单一数据上，这无疑是对高级智力资源的浪费。

而 AI 能够将这些基础且繁琐的任务自动化。在模式识别方面，AI 已经展现出惊人的“天赋”，尤其是在处理具有复杂几何形状的碰撞测试数据时。它可以将设计空间中生成的所有仿真数据进行智能分类，将它们聚合成几种典型的碰撞系统行为模式，精准锁定核心研究方向、提炼关键技术洞察。

这意味着，工程师可以跳过耗时的数据筛选环节，直接获取核心洞察，从而更快地推进到设计的下一个关键节点。随着 AI 的不断进化，它处理更高复杂度物理和几何数据的能力也将水涨船高。工程师可以用过去的车辆运行数据和仿真结果持续“喂养”AI，使其逐渐掌握甚至提炼出过往车辆设计与使用的核心规律，从而为下一代车型的研发提供支持。

值得信赖的 AI Copilot

AI Copilot 可实现仿真工具流程自动化，释放工程师创意空间，全面提速研发工作流程（图片来源：西门子）

AI 更深远的潜力在于，它将演变成为工程师的“数字 Copilot”与“超级知识库”，全面激发工程师的创造力。

目前，这类应用主要向两个维度深入：

第一维是“软件内嵌式 Copilot”。这种 Copilot 被内置于特定的仿真软件中，对各项功能了如指掌。在工程人才迭代加速的今天，这种 Copilot 成了最佳的“数字导师”，它不仅能协助资深工程师提高效率，更能帮助新入职的年轻工程师迅速熟悉复杂的仿真工具，缩短人才培养周期。

第二维是更深层次的“智能体工作流（Agentic Workflow）”。AI 被深度植入软件平台的底层架构中，具备统筹整个研发流程的能力。例如，当工程师下达指令修改车辆某个特定部件的结构时，AI 智能体可以自主完成“修改仿真模型——自动运行仿真——反馈结果”的完整闭环。这种高度自动化的流程接管了大量重复性劳动，让工程师能够将宝贵的时间投入到跨界创新和多方案探索中。

结语：抢占先机，决胜数字化未来

当中国新能源汽车渗透率持续提升、智能化竞争步入深水区，仿真技术正在被赋予新的战略意义。它不再只是研发链条中的一个环节，而是支撑整车开发效率、工程质量和创新速度的重要能力底座，而 AI 的到来，则让这一底座开始具备更强的弹性与扩展性。

对车企而言，真正值得关注的不是“要不要用 AI”，而是如何让 AI 与仿真、数据、工程经验深度耦合，形成可落地、可验证、可迭代的研发新体系。谁能率先完成这一步，谁就更有可能在下一轮汽车产业变革中，握住主动权。