案例背景

在全球市场竞争日益加剧的背景下，汽车行业正加速向电动化、智能化转型。传统研发模式依赖“造样车—改设计—反复测试”的线性流程，存在效率低、成本高、周期长等显著短板，已难以适应当前“快鱼吃慢鱼”的市场节奏。过去“十年磨一剑”的研发方式在如今快速迭代的产品生命周期中难以为继。同时，传统仿真高度依赖国外工业软件，在中美贸易争端的背景下，“卡脖子”风险突出。高昂的软件许可费用和对外部技术的深度依赖，进一步加重了车企的研发负担。因此，降低对高溢价国外软件的依赖、缩短研发周期、控制研发成本、提升自主创新能力和仿真效率，已成为车企实现可持续发展的迫切需求。

解决方案

根据依托用户十余年积累的数十款小型乘用车和SUV的仿真碰撞数据，构建了高精度的人工智能预测模型——智构AI。

该模型通过输入碰撞过程中前半段的加速度仿真数据，即可精准预测后半段的加速度曲线，并实时计算头部损伤准则（HIC）值。该方法实现了从“全周期仿真”到“部分仿真+AI预测”的范式转变，大幅减少重复性CAE仿真的计算量。

核心技术路径包括：

• 利用历史仿真数据训练AI模型，融合物理规律与数据驱动方法；
• 构建具备工程适用性的预测系统，支持实时输出关键安全指标；
• 实现与现有CAD/CAE流程的高效集成，提升仿真决策效率。
  
  

案例价值

• 预测精度高：HIC值预测偏差控制在5%以内，满足工程应用精度要求；
• 研发效率大幅提升：节省约50%的研发时间和仿真计算成本；
• 降低软件依赖：减少对昂贵国外仿真软件的调用频次，缓解“卡脖子”风险；
• 加速产品迭代：支持更快速的设计验证与优化闭环，助力企业抢占市场先机；
• 数据资产复用：将企业历史仿真数据转化为可复用的AI模型资产，提升知识沉淀能力。