岚图“虚拟工程师”上岗，为汽车设计仿真分析带来革新

在汽车产业加速智能化转型的当下，人工智能（AI）技术与汽车全产业链的融合持续深化。据财联社3月27日报道，岚图汽车智能电子电气团队通过自研AI大模型，成功推出4类“AI虚拟工程师”，正式投身于汽车研发工作，在软件前期开发、测试等环节发挥重要作用，开发效能相比人工提升了21倍。这一创新举措不仅为岚图汽车的研发进程注入强大动力，更为汽车行业的仿真分析、有限元分析领域带来诸多变革。

大幅提升仿真分析效率

传统的汽车仿真分析和有限元分析工作，计算量极为庞大。以汽车碰撞仿真分析为例，工程师需要对车辆的结构、材料特性、碰撞过程中的力学变化等海量数据进行处理，以往完成一次模拟计算，往往需要数小时甚至数天时间。而岚图的“AI虚拟工程师”凭借人工智能强大的数据处理和分析能力，能够快速筛选、分析关键数据，运用优化算法对复杂模型进行高效求解，大大缩短了计算时间。这使得汽车制造商能够在更短时间内完成多方案对比和优化，加速产品研发周期，显著提升研发效率。

提高有限元分析精度与可靠性

在汽车研发中，仿真分析和有限元分析的精度直接关系到产品质量和安全性。“AI虚拟工程师”通过深度学习大量历史数据和试验结果，能够不断优化仿真模型和有限元分析算法。例如在汽车零部件的疲劳寿命预测方面，它可以精准考虑材料微观结构、载荷变化、环境因素等复杂因素，从而给出更接近实际情况的预测结果，有效减少因设计不合理导致的产品质量问题和安全隐患，为汽车的安全性能和可靠性提供更坚实的保障。

推动多物理场耦合CAE分析发展

随着汽车智能化、电动化的发展，汽车全产业链对多物理场耦合分析的需求日益迫切。比如电动汽车的电池热管理系统，涉及电池内部的电化学反应、热传导以及外部空气流动等多个物理过程。岚图“AI虚拟工程师”的出现，促使仿真分析和有限元分析向多尺度、多物理场耦合方向拓展。它能够整合不同物理场的数据和模型，实现更全面、深入的分析，帮助工程师更好地理解和优化复杂系统，提升汽车的整体性能。

有效降低研发成本

在传统汽车研发过程中，为了验证设计方案，需要制作大量物理样机进行测试，这不仅成本高昂，而且一旦发现设计问题，修改和重新测试的成本也非常高。岚图“AI虚拟工程师”辅助的仿真分析和有限元分析，能够在设计阶段更早发现潜在问题，减少物理样机制作和试验次数。通过高精度的虚拟仿真，汽车制造商可以在虚拟环境中对各种设计方案进行评估和优化，降低研发成本，减少因设计变更带来的资源浪费。

激发技术创新活力

“AI虚拟工程师”的上岗，为仿真分析和有限元分析技术的创新提供了新的契机。一方面，它促使研究人员探索基于深度学习的代理模型技术，以更高效地替代传统复杂模型进行快速计算和优化；另一方面，推动了人工智能驱动的自适应网格划分方法的研究，进一步提高分析精度和效率。例如，新的自适应网格划分方法可以根据模型的应力、应变分布自动调整网格密度，在保证分析精度的同时，减少计算量，提高计算效率。

岚图“AI虚拟工程师”的出现，是人工智能与汽车产业深度融合的生动体现，为仿真分析和有限元分析领域带来了全方位的变革。随着人工智能技术的不断发展和完善，这种融合将持续深入，为汽车产业的创新发展注入源源不断的动力，推动汽车产业迈向智能化、高效化的新高度，为消费者带来更优质、安全、智能的汽车产品。