盖世汽车讯 汽车设计是一个反复迭代且保密的过程。汽车制造商在设计一款汽车时,往往会耗费数年的时间,需要先在仿真环境中不断调整3D模型,再构建出最具发展前景的设计以进行实物测试。测试的详细信息和规格,包括特定车型设计的空气动力学数据,往往不会对外公开。因此,车辆性能的重大改进,如燃油效率提升或电动汽车续航里程延长等,进展得很缓慢,而且各公司之间的信息也不互通。
为此,美国麻省理工学院的工程师们表示,采用生成式人工智能(AI)工具,可以迅速处理大量数据,在短短几秒内找到有关联的信息,以生成新颖的设计,从而让汽车设计的速度能够以指数级提升。不过,虽然有AI工具,可供工程师们学习的数据并无法获取,而且此类数据并未以便于访问的集中式形式提供。
汽车设计数据库
据外媒报道,MIT的工程师们基于当前世界上最普遍的车型,首次向公众发布了一个名为DrivAerNet++的数据集,其中涵盖超过8000种不同的汽车设计。每一种设计都以3D形式展现,并包含有关车辆空气动力学的信息,即基于工程师针对每种设计所进行的流体力学仿真实验,得出空气在给定设计周边流动方式的信息。