當前，汽車產業正經歷深刻變革，電動化、智能化、網聯化與輕量化成為發展趨勢。消費者對汽車內外飾的個性化、舒適性及科技感需求日益提升，同時市場競爭激烈、產品迭代加速，對設計效率、成本控制與創新速度提出了更高要求。傳統設計流程依賴人工經驗與串行開發，存在周期長、協同難、性能平衡復雜等挑戰，亟需通過數字化、智能化手段實現突破。

為應對這一挑戰，經緯恒潤深度融合人工智能技術與傳統設計流程，提出了基于AI的汽車內外飾智能設計解決方案。該方案 以基于模型的系統工程（MBSE）為頂層指導，運用神經網絡、大語言模型等AI技術，并結合CATIA知識工程與多學科CAE仿真，構建一套從需求輸入到優化方案輸出的自動化、智能化設計閉環流程，大幅提升設計效率、加速產品創新、降低開發成本并實現輕量化目標。

▎ 基于MBSE設計需求分析

基于MBSE方法論及工具，將市場與客戶的模糊需求（如風格偏好、功能定義、法規約束等多維度）轉化為精確、可量化、可追溯的設計需求，通過搭建層級化的需求樹結構，保障頂層目標能夠精準分解并逐層傳遞至具體設計參數，為內外飾設計工作明確目標導向與約束邊界。

經緯恒潤可根據客戶實際需求提供涵蓋方法論與工具培訓、項目需求梳理、模型構建與驗證、工具實施與集成等全流程服務。

▎ 基于AI與數據庫的設計方案確定

利用AI技術學習歷史車型的造型特征，結合設計需求與特征數據庫，智能識別并匹配相關特征，快速生成符合目標的方案雛形。

此過程能夠有效繼承和利用已有車型的設計經驗與成功元素，快速識別符合當前需求的特征組合，顯著減少人工查找、比對與判別的工作量，提升設計起點質量，避免重復探索，從而在早期階段即鎖定高潛力方向，縮短概念開發周期。

▎ 設計數據自動生成

基于CATIA知識工程，將設計規范與專家經驗封裝為可復用的智能模板與規則，實現三維模型的參數化快速生成。該系統不僅保障了數據的準確性與一致性，大幅提升建模效率，還可作為AI設計輸出的理想后端，自動將概念參數轉化為三維模型，構建從概念到工程數據的一體化流程。

該知識工程系統同樣具備高度的獨立性，即使不依賴AI輸入，也能基于工程師設定的參數獨立運作，高效完成設計任務。

▎ 基于CAE的多目標優化

自動對接多學科CAE仿真（如結構、碰撞等），對設計方案進行完整的性能驗證與分析。基于仿真反饋，采用智能優化算法自動調整設計參數，實現多輪自我迭代，最終輸出滿足多目標平衡的優化方案與工程數據。

該流程可有效替代傳統依賴經驗的試錯式開發，能夠在設計早期識別并解決潛在性能沖突，顯著縮短仿真優化周期，提高方案魯棒性，實現性能與成本的平衡。經緯恒潤可根據客戶需求定制優化軟件與集成流程模板，助力構建專屬的自動化仿真能力。

面對汽車設計領域的復雜挑戰與創新機遇，從需求精準錨定，到方案智能生成，再到數據自動輸出與多目標優化，經緯恒潤可提供貫穿設計全鏈的賦能支持，幫助客戶在競爭中保持優勢，共同邁向汽車智能設計的新時代。歡迎與我們攜手，以技術驅動設計，以智能塑造未來。