AI赋能现代汽车集团:早期车辆目标设定及架构寻优

在人工智能的推动下,随着世界向电动化更可持续的未来过渡,研发左移的努力比以往任何时候都更加紧迫。许多原始设备制造商(OEM)正处于从生产内燃机(ICE)向电池驱动的汽车过渡的过程中。每辆车都有多年的研发数据和仿真模型,现在需要适应电动化。

一、AI赋能的研发左移

在车辆开发过程中,尽可能在V型周期中向左转移对企业是非常有利的。通过避免后期设计变更,工程团队可以显著节省时间和成本,并帮助推动产品更快地推向市场。

人工智能(AI)是一种越来越流行的工具,使工程团队能够实现左移。例如,工程师可以训练神经网络来搜索大量的仿真模型和数据,并帮助识别理想的车辆或部件配置。

在人工智能的推动下,随着世界向电动化更可持续的未来过渡,研发左移的努力比以往任何时候都更加紧迫。许多原始设备制造商(OEM)正处于从生产内燃机(ICE)向电池驱动的汽车过渡的过程中。每辆车都有多年的研发数据和仿真模型,现在需要适应电动化。

二、神经网络赋能车辆目标设定

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