AI正在改变汽车安全研发,BMW率先探索工业级碰撞仿真模型

近年来，随着整车电动化、智能化程度不断提升，汽车研发过程中需要处理的数据规模正呈指数级增长。在车辆安全开发领域，碰撞仿真已经成为现代汽车研发体系中不可或缺的重要环节。

近日，BMW集团宣布与法国人工智能企业Mistral AI达成合作，双方将共同推动人工智能技术在碰撞仿真领域的应用，通过工业级AI模型提升复杂工程任务的开发效率、分析能力以及预测精度。

BMW集团首席信息官兼高级副总裁Franz Decker表示，工业数据已经成为企业创造价值的重要基础。通过将BMW长期积累的工程开发数据与Mistral AI的大模型训练能力结合，双方正在构建面向汽车工程开发场景的专业化AI系统，以支持复杂研发任务的自动化分析和辅助决策。

在传统汽车安全开发过程中，碰撞仿真一直是整车研发资源投入最大的领域之一。相比成本高昂且周期较长的实车碰撞试验，CAE碰撞仿真能够在产品设计初期完成大量安全性能验证。目前主流车企普遍采用有限元分析（FEA）技术，利用LS-DYNA、PAM-CRASH、Radioss等专业软件对车辆结构、材料变形以及乘员响应进行预测分析。

随着车辆结构复杂度不断提高，一辆新车在开发阶段往往需要完成数千甚至上万次虚拟碰撞计算。BMW透露，目前其每周运行数千次虚拟碰撞仿真，长期积累形成的历史碰撞数据库规模已经超过1PB（Petabyte，拍字节）级别。如此庞大的数据不仅包含车身结构变形结果，还覆盖材料失效、连接件性能、能量吸收路径以及乘员伤害指标等大量工程信息，为工业AI模型训练提供了极具价值的数据基础。

碰撞仿真本质上属于典型的高维非线性工程问题。一次完整的整车碰撞计算通常涉及数百万至数千万个有限元单元，计算过程需要处理复杂的接触关系、材料本构模型以及动态载荷变化。即使依托高性能计算集群，部分工况仍需要数小时甚至数十小时才能完成计算。

AI技术的引入，正在改变这一传统开发模式。近年来，全球汽车行业开始探索将机器学习和深度神经网络应用于CAE仿真领域。通过对大量历史仿真数据进行训练，AI模型能够学习车辆结构参数与碰撞结果之间的关联关系，在部分场景下实现快速预测，从而大幅缩短开发周期。

BMW与Mistral AI此次合作的重要方向之一，就是构建面向汽车工程开发的大型工业模型（Large Industry Models，LIM）。与通用大语言模型不同，工业模型并非依赖互联网公开数据训练，而是基于企业长期积累的工程数据、试验数据和开发经验进行构建。模型内部嵌入了特定领域知识，使其能够理解汽车开发过程中的专业问题。

BMW表示，LIM模型将直接学习来自车辆开发与安全测试过程中的工程数据，包括碰撞仿真结果、材料性能数据库以及开发验证经验。通过这些专业知识的持续训练，模型未来有望辅助工程师完成结构优化、仿真结果分析、设计方案筛选以及潜在问题预测等工作。

事实上，工业AI已经成为全球汽车行业重点布局的新方向。包括BMW、Mercedes-Benz、Volkswagen、Stellantis以及Tesla在内的多家车企均在推动AI与工程开发深度融合。除了碰撞安全领域外，AI技术还开始应用于空气动力学仿真、电池热管理、电驱动系统优化、NVH性能开发以及自动驾驶算法验证等环节。

对于汽车安全开发而言，AI最大的价值并非取代传统CAE工具，而是作为工程师的智能辅助系统存在。一方面，AI能够帮助研发人员快速定位关键影响因素，提高设计迭代效率；另一方面，也能够从海量历史项目中提取规律，发现传统分析方法难以识别的潜在关联。

随着整车软件定义汽车（SDV）架构持续推进，以及数字化开发体系不断成熟，未来汽车研发将越来越依赖数据驱动决策。BMW与Mistral AI的合作，也反映出汽车行业正在从传统仿真计算时代逐步迈向“工业AI驱动开发”阶段。

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