首頁資訊 MIT設(shè)計全球首個龐大汽車數(shù)據(jù)集讓汽車設(shè)計的速度以指數(shù)級提升

MIT設(shè)計全球首個龐大汽車數(shù)據(jù)集讓汽車設(shè)計的速度以指數(shù)級提升

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2026年01月12日 09:06

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蓋世汽車訊汽車設(shè)計是一個反復(fù)迭代且保密的過程。汽車制造商在設(shè)計一款汽車時，往往會耗費數(shù)年的時間，需要先在仿真環(huán)境中不斷調(diào)整3D模型，再構(gòu)建出最具發(fā)展前景的設(shè)計以進(jìn)行實物測試。測試的詳細(xì)信息和規(guī)格，包括特定車型設(shè)計的空氣動力學(xué)數(shù)據(jù)，往往不會對外公開。因此，車輛性能的重大改進(jìn)，如燃油效率提升或電動汽車?yán)m(xù)航里程延長等，進(jìn)展得很緩慢，而且各公司之間的信息也不互通。

為此，美國麻省理工學(xué)院（MIT）的工程師們表示，采用生成式人工智能（AI）工具，可以迅速處理大量數(shù)據(jù)，在短短幾秒內(nèi)找到有關(guān)聯(lián)的信息，以生成新穎的設(shè)計，從而讓汽車設(shè)計的速度能夠以指數(shù)級提升。不過，雖然有AI工具，可供工程師們學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)并無法獲取，而且此類數(shù)據(jù)并未以便于訪問的集中式形式提供。

汽車設(shè)計數(shù)據(jù)庫（圖片來源：MIT）

據(jù)外媒報道，MIT的工程師們基于當(dāng)前世界上最普遍的車型，首次向公眾發(fā)布了一個名為DrivAerNet++的數(shù)據(jù)集，其中涵蓋超過8000種不同的汽車設(shè)計。每一種設(shè)計都以3D形式展現(xiàn)，并包含有關(guān)車輛空氣動力學(xué)的信息，即基于工程師針對每種設(shè)計所進(jìn)行的流體力學(xué)仿真實驗，得出空氣在給定設(shè)計周邊流動方式的信息。

該數(shù)據(jù)集中8000多種設(shè)計的每一種都可以多種形式呈現(xiàn)，例如網(wǎng)格、點云，或者有關(guān)該設(shè)計的參數(shù)和尺寸的簡易列表。因此，該數(shù)據(jù)集可供不同的AI模型使用，此類AI模型經(jīng)過優(yōu)化，能夠以一種特定模態(tài)處理數(shù)據(jù)。

DrivAerNet++是迄今為止研發(fā)出的最大的汽車空氣學(xué)開源數(shù)據(jù)集。工程師們希望將其用作一個龐大的現(xiàn)實版車輛設(shè)計庫，其中涵蓋詳盡的空氣動力學(xué)數(shù)據(jù)，可用于快速訓(xùn)練任何AI模型。然后，此類模型能夠迅速地生成新穎的設(shè)計，從而可能有助于研發(fā)出更為節(jié)能的汽車以及續(xù)航里程更長的電動汽車，而且這一過程所耗費的時間僅為當(dāng)前汽車工業(yè)所需時間的一小部分。

MIT機(jī)械工程系研究生Mohamed Elrefaie表示：“該數(shù)據(jù)集為下一代AI在工程中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，促進(jìn)了高效設(shè)計流程的實現(xiàn)，降低了研發(fā)成本，并加快了朝著更具可持續(xù)性的汽車未來發(fā)展的步伐?！?/p>

填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白

在研究新車設(shè)計流程時，研究人員發(fā)現(xiàn)，盡管存在能夠迅速審視眾多汽車設(shè)計并生成最優(yōu)方案的AI模型，但實際可用的汽車設(shè)計數(shù)據(jù)卻相當(dāng)有限。有些研究人員之前曾搜集了一些模擬汽車設(shè)計的小型數(shù)據(jù)集，而汽車制造商極少會公布他們所研究、測試并最終投入生產(chǎn)的實際設(shè)計規(guī)格。

該團(tuán)隊致力于填補(bǔ)此類數(shù)據(jù)空白，特別是在汽車空氣動力學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)空白。此類空氣動力學(xué)數(shù)據(jù)對于確定電動汽車的續(xù)航里程和內(nèi)燃機(jī)的燃油效率至關(guān)重要。研究人員們意識到，他們所面臨的挑戰(zhàn)在于如何采集數(shù)千種汽車設(shè)計數(shù)據(jù)，而且此類數(shù)據(jù)在功能和形態(tài)上均需具備物理層面的準(zhǔn)確性，且無需依賴實際的測試和性能測量。

為了創(chuàng)建一個能夠精確描繪車輛空氣動力學(xué)特性的數(shù)據(jù)集，研究人員自2014年起就開始使用奧迪與寶馬所提供的數(shù)個基準(zhǔn)3D模型。此類模型涵蓋了三種主要的乘用車類型：快背式（后部傾斜的轎車）、缺口式（后部稍顯下凹的轎車或雙門轎跑車）以及旅行車式（例如，帶有更鈍、更平坦后部的旅行車）。此類基準(zhǔn)模型旨在彌合簡單設(shè)計與更為復(fù)雜的專有設(shè)計之間的差距，且已被其他團(tuán)隊使用，用作探索新型汽車設(shè)計的起點。

汽車數(shù)據(jù)庫

在研究人員的最新研究中，該團(tuán)隊針對基準(zhǔn)車型的每一款都進(jìn)行了變形操作。此種操作系統(tǒng)地對給定的汽車設(shè)計中的26個參數(shù)進(jìn)行了細(xì)微調(diào)整，例如車身長度、車身底部特征、擋風(fēng)玻璃傾斜度以及輪胎花紋等，并將此類調(diào)整后的設(shè)計標(biāo)注為獨特的汽車設(shè)計，而后將其添加至不斷擴(kuò)充的數(shù)據(jù)集之中。與此同時，該團(tuán)隊運行了一種優(yōu)化算法，以保證每一種新設(shè)計都是獨特的，不是已經(jīng)生成的設(shè)計的復(fù)制品。然后，研究人員們將每一個3D設(shè)計轉(zhuǎn)換成不同的模式，使得既定設(shè)計能夠以網(wǎng)格、點云或尺寸與規(guī)格列表的形式呈現(xiàn)。然后，研究人員們還運行了復(fù)雜的計算流體動力學(xué)仿真實驗，以計算圍繞每款生成的汽車設(shè)計的空氣流動方式。最終，該過程產(chǎn)生了8000多種獨特且準(zhǔn)確的3D汽車造型，涵蓋目前道路上最常見的乘用車類型。

為了構(gòu)建該款全面的數(shù)據(jù)集，研究人員們在MIT SuperCloud上投入了逾300萬個CPU小時，生成了390TB的數(shù)據(jù)。（相比之下，據(jù)估算，美國國會圖書部的全部印刷版藏書的數(shù)據(jù)量約為10TB）。工程師們表示，目前研究人員可以采用該數(shù)據(jù)集，以訓(xùn)練特定的AI模型。例如，可以將數(shù)據(jù)集的一部分用以訓(xùn)練AI模型，使其學(xué)習(xí)具備特定理想空氣動力學(xué)特性的汽車配置。僅在數(shù)秒鐘內(nèi)，該模型便能基于其從數(shù)千個具備物理準(zhǔn)確性的設(shè)計中學(xué)習(xí)到的信息，生成具有優(yōu)化空氣動力學(xué)特性的全新汽車設(shè)計。

研究人員們還表示，該數(shù)據(jù)集還可用于實現(xiàn)逆向工程目標(biāo)。例如，在該數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了AI模型后，設(shè)計師們能夠向該模型輸入特定的汽車設(shè)計，讓其快速估算出該車的空氣動力學(xué)特性，然后此類信息可用于計算出汽車的潛在燃油效率或電動續(xù)航里程，而且，所有此類操作都可以在不進(jìn)行昂貴的實車制造和測試的情況下完成。

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