夜雨聆风
“御风”空气动力学AI系统
一辆车的风阻，AI 能不能更早看见？
风阻从来不是一个孤立指标
在汽车设计研发中，风阻性能直接影响整车能耗、续航表现与整车研发效率，同时也关系到造型设计与工程验证之间的协同节奏。而传统风阻验证高度依赖CFD仿真，单轮迭代约消耗6-10小时（128核CPU） ，难以支撑早期设计阶段的高频迭代。
围绕这一问题，阿尔特太乙打造面向汽车空气动力学场景的风阻智能预测系统「御风」，将 AI 引入风阻开发流程，使风阻预测从后期验证前移到早期草图设计阶段。
通过分钟级反馈，「御风」帮助设计师、工程师和项目经理在方案尚未定型时快速判断风阻趋势、调整设计参数、优化空气动力学表现，从而提升早期方案迭代效率。
01 风阻验证，为什么需要被前置
汽车造型设计不是单纯追求视觉效果。每一条线条、每一个曲面、每一次轮廓调整，都可能影响整车空气动力学表现。
传统流程中，风阻分析通常在造型定型后进行：设计收敛→CFD仿真验证→结果反馈修改。问题不在仿真能力，而在反馈滞后，设计往往在方案接近完成时才知道风阻是否合理。
但汽车研发节奏正在加快。
一方面，客户认知加速迭代，基于终端VOC分析，当前技术演进的高频化正导致用户端每两年出现一次“代际认知断层”，整车开发周期已被极致压缩至24个月内， 传统串行式开发流程正在被并行工程倒逼重构；另一方面，低风阻已经从加分项变成硬指标，轿车、SUV、MPV 等不同车型都面临更严格的气动性能目标。与此同时，新车型和改款车型数量持续增加，CFD 团队也面临多项目并行、人力不足和算力消耗高的问题。
在传统流程中，一个整车风阻优化项目往往需要反复交互，优化方案数量超过500个，多轮方案验证，每轮迭代都可能消耗数小时甚至更长时间。对于早期造型阶段的大量方案探索来说，这种节奏很难支撑快速决策。
核心瓶颈不在计算，而在风阻性能开发无法前移到设计早期。
御风的核心价值，不是简单减少沟通成本，而是让原本偏后期、偏专业仿真的 CFD 工作大幅前置，进入设计师和项目经理可以直接使用的早期方案评估环节。
02 御风
面向空气动力学的智能预测系统
御风是阿尔特太乙打造的风阻智能预测系统，也是阿尔特太乙探索 AI4 Engineering 的重要实践。
在这一系统中，阿尔特太乙基于自身在汽车设计研发中积累的高价值工程数据、真实业务场景，以及对风阻开发流程的深度理解，构建了从造型输入、三维表达，到风阻预测与设计反馈的完整链路。其底层能力，来自阿尔特 AI 战略核心平台「太乙」所支撑的造型与工程 AI 体系。
作为面向汽车造型研发的 AI 系统，太乙不仅覆盖文生图、图生图、三维生成与多视角建模能力，还将设计、建模与工程验证纳入同一连续流程，使风阻预测可以直接嵌入从造型生成到三维表达的完整链路中。
在链路推进过程中，基于3D模型的风阻预测能力，是连接造型方案与风阻分析的关键环节。围绕这一能力，阿尔特太乙与百度伐谋展开合作，将该环节中的预测问题抽象为可演化的算法优化任务：阿尔特太乙提供工程数据与真实汽车研发场景，百度伐谋提供自我演化智能体能力，通过运行结果持续回灌，辅助模型结构与寻优策略优化。
这意味着御风并不是一个独立模型，而是建立在“造型生成—结构表达—性能预测”一体化能力之上的工程应用层。通过这一体系，御风能够将传统风阻验证时间从6-10小时缩短至1-3分钟，①单车型预测精度＞97%，②对于Cd差异≥3counts的优化方案，95%的case可保证预测结果与仿真结果趋势一致。
这组数据背后的意义，不只是“更快算出结果”，而是改变了风阻验证在汽车设计研发流程中的位置：从后期校核工具，转变为早期设计阶段的实时决策输入，使设计师、工程师与项目管理者能够在方案未定型前即获得可参考的性能判断。
03 核心优势：风阻设计，一步到位
让风阻开发前置到造型草图阶段
在传统流程中，空气动力学验证通常发生在方案相对成熟之后。设计师提出方案，工程团队推进建模，仿真团队完成计算，再将结果反馈给设计侧。整个过程预计耗时3～5天，一旦进度受阻节奏放缓，就会影响早期方案迭代效率。
御风通过 AI 快速风阻预测，让设计团队可以在更早阶段获得风阻反馈。它不是等到完整 CFD 仿真完成后再判断方案优劣，而是将风阻开发前置到参数定义、轮廓线生成、侧视效果图和早期 3D 模型阶段。
这意味着，设计师在造型方向刚形成时，就可以获得 Cd 值，甚至可以在设定风阻目标后，反向获得可供参考的造型轮廓建议，使风阻预测从一个“后置验证环节”，变成设计过程中的“前置参考能力”和“目标驱动工具”。
从参数、轮廓线到 3D 模型，
打通全流程预测链路
御风并不是一个孤立的风阻数值预测工具，而是嵌入在阿尔特太乙构建的汽车造型与性能一体化 AI 链路之中。
其预测链路分为两大阶段：
第一阶段：从参数到造型生成。 从车身长、宽、高、接近角、离去角、前后风挡角等关键特征参数出发，系统生成标准化侧视轮廓线，并提供早期 Cd 值参考。在此基础上，御风进一步构建了从Cd值到轮廓线的反向映射能力——输入目标Cd值，系统可生成多条轮廓线方案。 轮廓线可继续生成侧视效果图，效果图再通过3D视图重构技术转化为 STL/STEP 格式的3D模型，直接用于CFD仿真分析。
第二阶段：从3D模型到风阻预测。 当三维结构形成后，御风基于3D模型进行风阻预测，依托阿尔特太乙梳理的7000+风阻数据集与百度伐谋自我演化智能体的深度合作，通过算法自主迭代演化探索更优解，输出Cd值、压力云图、应力云图，未来还将逐步实现速度云图生成，为后续设计调整提供反馈依据。
这使御风所服务的不是单次仿真提效，而是从特征参数、轮廓线、效果图、3D 模型到 Cd 值和流场云图的连续预测流程。AI 在其中不只是负责“算”，也开始参与方案生成、模型构建和设计反馈。
从被动验证走向主动寻优
传统 CFD 仿真软件更像高精度计算工具，回答的是：在当前边界条件和几何结构下，这个方案的风阻系数是多少？而御风希望回答的问题更进一步：如果要达到目标风阻，造型轮廓应该如何调整？哪些设计变量更敏感？不同方案之间，哪个方向更有可能接近目标？
这也是御风区别于传统仿真软件的重要价值。
过去，气动优化更多依赖工程师经验：发现问题后，人工调整方案，再重新建模、重新仿真，容易陷入多轮试错。御风则通过 AI 预测、目标反推和运行结果回灌，将风阻开发从“被动校核”推进到“主动寻优”。同时，御风输出的压力云图和即将实现的速度云图可进一步指导气动优化方向，使工程师在方案调整时有更明确的着力点，而非仅凭经验反复试错。
对于造型团队而言，这意味着风阻不再只是后期被动接受的限制条件，而可以成为早期方案生成和取舍时的实时参考。
面向不同车型，沉淀风阻代理模型能力
不同车型的空气动力学问题并不完全相同。Sedan、SUV、MPV、卡车等车型在车身比例、轮廓特征、气流组织和性能目标等方面存在明显差异。因此，真正可用的风阻预测能力，不能只停留在单一车型或单一数据集上，而需要面向多类场景持续积累。
目前，阿尔特太乙已针对多款车型，开展多类风阻代理模型的数据级研究，覆盖全流程风阻开发。
这说明御风背后不只是一个模型能力，而是一套围绕汽车设计研发场景持续演进的数据、模型和工程方法。随着更多运行结果回灌，模型结构和寻优策略也可以持续调整，从而形成更适配真实业务场景的预测能力。
04 项目收益
不止于提效，更在于能力沉淀
释放重复性劳动，助力新人快速成长
传统风阻分析中，大量时间消耗在模型清理、网格生成、迭代计算等重复性工作上。御风将分钟级预测能力引入早期阶段，使资深工程师从繁琐的重复劳动中释放，专注于高价值的优化决策；同时，新人也能够在方案未定型阶段获得即时反馈，加速经验积累与成长曲线。
提升分析精度与目标达成率，
降低项目风险
通过7000+风阻数据集和持续回灌优化，御风可达到预测效果：①单车型预测精度＞97%，②对于Cd差异≥3counts的优化方案，95%的case可保证预测结果与仿真结果趋势一致。这使得项目团队在早期就能更准确地评估风阻风险，减少后期颠覆性修改带来的时间和成本损失。
构建企业永久知识资产库，
降低对商业仿真软件的依赖
御风在每一次预测和验证中持续沉淀数据与判断逻辑，形成可复用、可演进的企业级风阻知识资产。长期来看，这有助于逐步降低对单一商业仿真软件和高性能计算资源的依赖，提升研发自主性。
通过AI赋能增强客户信心，提升满意度
在项目沟通中，御风提供的分钟级风阻反馈和可视化云图，使设计思路和性能判断更加直观可验证，帮助团队更有效地与客户沟通方案价值，增强客户对研发能力的信任。
从“算”开始，改变设计研发节奏
御风的价值，不只是把一次风阻预测从 6-10 小时缩短到 1-3 分钟。
更重要的是，它改变了风阻验证在汽车设计研发流程中的位置。过去，空气动力学更多承担后期验证和校核角色；现在，它可以更早进入造型设计、方案评估和项目决策环节。它让原本集中在工程数据阶段的CFD工作，前置到概念及预研阶段的草图构思和造型方向探索中，使气动性能成为贯穿全流程的决策变量，而非终点的验收指标。
这也是阿尔特太乙探索 AI for Engineering 的代表性实践：不是把通用 AI 工具简单套用到工程流程中，而是围绕真实工程问题，结合高价值数据、专业场景理解和生态伙伴能力，形成可验证、可量化、可复制的行业解决方案。
从这个意义上看，御风不是要替代 CFD，而是让风阻判断更早出现、让设计反馈更快发生、让工程经验持续沉淀，最终推动汽车研发从“后期验证”走向“前置协同”。
