白皮书
在车辆设计流程中利用人工智能 (AI)
当汽车制造商和供应商应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 以充分发掘自己的潜能时，他们希望能够大幅提高人的能力并加快发现和开发新型技术。
在本白皮书中，探讨了将 AI 应用于车辆开发流程的框架。本白皮书通过众多示例识别并说明了一些特定场境。在这些场景中，机器可以作为人类大脑的补充来同时实现速度和效率，并将当今日益复杂的工程环境变为优势。请立即下载完整的白皮书！
借助面向 AI 应用的 3D 框架加快产品开发
Simcenter 为 AI 和 ML 应用提供了实用的框架：在根据“枯燥”、“数据密集”和“决策支持”这些因素而确定的某些特定场景中，机器可以作为人类大脑的补充来实现比当今更高的速度和效率。
枯燥活动：实现重复、繁琐工作的自动化，减少在非技术性任务上浪费的昂贵人工。
数据密集型环境：利用监督式和无监督式学习方法从由 CAE 和测试产生的大量数据集中提取深入见解。
决策支持：避免主观决策并利用 AI 算法在产品失败前发现设计的异常之处。
在车辆设计中使用机器学习作为人类大脑的补充
大数据和处理能力这两大关键推动因素已在汽车工程领域得到普遍应用，现在正是利用 AI 的良机。Simcenter 可以帮助您在工程开发流程的各个阶段利用人工智能的潜能并为您提供相应支持，助您加强流程并加快设计更好的车辆。
在车辆设计流程中部署 AI 的优势：
- 利用历史数据，为后续设计打好基础
- 捕捉难以发现的错误，无需亡羊补牢
- 加快执行分析和数据处理
- 信心十足地优化设计
利用 AI 创建复杂非线性系统的准确子系统模型
AI 和 ML 仅用一小部分时间就可创建复杂非线性系统的准确子系统模型，无需为机电建模并调整模型。在以下方面，汽车制造商和供应商可以更好地使用这些数据了解潮流并制定更明智的决策：
- 早期概念
- 目标设定和标杆管理
- CAE 优化
- 产品验证
- 预测性维护