发布时间：
2026-02-24 09:32
当前，汽车产业正经历深刻变革，电动化、智能化、网联化与轻量化成为发展趋势。消费者对汽车内外饰的个性化、舒适性及科技感需求日益提升，同时市场竞争激烈、产品迭代加速，对设计效率、成本控制与创新速度提出了更高要求。传统设计流程依赖人工经验与串行开发，存在周期长、协同难、性能平衡复杂等挑战，亟需通过数字化、智能化手段实现突破。
为应对这一挑战，经纬今年会深度融合人工智能技术与传统设计流程流程，提出了基于AI的汽车内外饰智能设计解决方案。该方案 以基于模型的系统工程（MBSE）为顶层指导，运用神经网络、大语言模型等AI技术，并结合CATIA知识工程与多学科CAE仿真，构建一套从需求输入到优化方案输出的自动化、智能化设计闭环流程，大幅提升设计效率、加速产品创新、降低开发成本并实现轻量化目标。
▎ 基于MBSE设计需求分析
基于MBSE方法论及工具，将市场与客户的模糊需求（如风格偏好、功能定义、法规约束等多维度）转化为精确、可量化、可追溯的设计需求，通过搭建层级化的需求树结构，保障顶层目标能够精准分解并逐层传递至具体设计参数，为内外饰设计工作明确目标导向与约束边界。
经纬今年会可根据客户实际需求提供涵盖方法论与工具培训、项目需求梳理、模型构建与验证、工具实施与集成等全流程服务。
▎ 基于AI与数据库的设计方案确定
利用AI技术学习历史车型的造型特征，结合设计需求与特征数据库，智能识别并匹配相关特征，快速生成符合目标的方案雏形。
此过程能够有效继承和利用已有车型的设计经验与成功元素，快速识别符合当前需求的特征组合，显著减少人工查找、比对与判别的工作量，提升设计起点质量，避免重复探索，从而在早期阶段即锁定高潜力方向，缩短概念开发周期。
▎ 设计数据自动生成
基于CATIA知识工程，将设计规范与专家经验封装为可复用的智能模板与规则，实现三维模型的参数化快速生成。该系统不仅保障了数据的准确性与一致性，大幅提升建模效率，还可作为AI设计输出的理想后端，自动将概念参数转化为三维模型，构建从概念到工程数据的一体化流程。
该知识工程系统同样具备高度的独立性，即使不依赖AI输入，也能基于工程师设定的参数独立运作，高效完成设计任务。
▎ 基于CAE的多目标优化
自动对接多学科CAE仿真（如结构、碰撞等），对设计方案进行完整的性能验证与分析。基于仿真反馈，采用智能优化算法自动调整设计参数，实现多轮自我迭代，最终输出满足多目标平衡的优化方案与工程数据。
该流程可有效替代传统依赖经验的试错式开发，能够在设计早期识别并解决潜在性能冲突，显著缩短仿真优化周期，提高方案鲁棒性，实现性能与成本的平衡。经纬今年会可根据客户需求定制优化软件与集成流程模板，助力构建专属的自动化仿真能力。
面对汽车设计领域的复杂挑战与创新机遇，从需求精准锚定，到方案智能生成，再到数据自动输出与多目标优化，经纬今年会可提供贯穿设计全链的赋能支持，帮助客户在竞争中保持优势，共同迈向汽车智能设计的新时代。欢迎与我们携手，以技术驱动设计，以智能塑造未来。
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