AI設計的汽車正在加速成形

在全球貿易戰與需求不確定性的雙重壓力下，汽車制造商正積極引入AI技術，大幅壓縮研發周期。

汽車設計的傳統路徑

汽車設計領域擁有先進的3D可視化工具和VR雕刻平臺，但一輛新車的誕生，往往仍從一張草圖開始。

這些草圖歷來需要經過無數輪從各個角度的反復修改與打磨，才能被手工轉化為3D模型。其中一些止步于數字世界，另一些則被塑造成實體黏土模型，以便更直觀地呈現車身線條與輪廓。這僅僅是整個設計與研發流程的起點，而這一流程往往需要五年甚至更長時間。

這意味著，今年夏天出現在經銷商展廳的許多新車，最初的設計草圖可能早在2020年或2021年就已落筆——彼時，新能源補貼政策普遍，電動車充電樁正迅速鋪開，傳統內燃機的"倒計時"似乎也已開始。

然而，時至今日，一切都已改變。特朗普政府的第二個任期取消了大量電動車激勵政策，同時祭出關稅與進出口限制。那些曾承諾在十年內全面轉型純電動的汽車制造商，如今正爭相為各類車型重新配置發動機，工廠也在緊鑼密鼓地進行產線調整，以規避進口限制帶來的沖擊。

在此背景下，智能體AI的熱潮正席卷而來，越來越多的制造商開始借助這股浪潮，將原本長達60個月的新車設計與研發周期大幅壓縮。與AI的大多數應用場景一樣，這其中蘊藏著巨大潛力，但同樣也帶來了一些不容忽視的隱憂。

提示詞驅動的設計革命

通用汽車（GM）正在設計階段引入AI技術，為新車研發流程注入新動能。通用汽車創意設計師Dan Shapiro向我詳細介紹了這套工作流程——一切依然從人工設計開始。"草圖的意義就在于此，"他說，"而AI幫助我們更快看到它的樣子。"

通過將手繪草圖輸入一款名為Vizcom的商業工具，Shapiro能夠在數小時內生成完整的3D模型與動畫。他表示，這一過程此前需要"多個團隊耗費數月"才能完成。

Shapiro展示的案例是一輛風格鮮明、線條犀利的概念車，其設計感十足，仿佛直接駛出了《賽博朋克2077》的夜之城。他輸入"創建這輛雪佛蘭概念車的動態視角動作鏡頭……空曠的高架街道，現代都市"等提示詞，便生成了一段簡潔的動畫——車輛隨即在那種賽博朋克風格中標志性的、永遠濕潤的路面上馳騁而過。

在部分渲染版本中，車輪罩出現了消失的情況，但經過幾輪提示詞調整與重新渲染，問題很快得到了修正。

至少目前，這些動畫僅供內部使用，作為動態參考素材輔助團隊判斷設計方向。Shapiro也強調，始終是人類設計師在主導整個過程，而非AI："我們仍然是那些決定什么是別克風格、什么是GMC感覺、什么是凱迪拉克氣質，以及什么是雪佛蘭精髓的人。"

但AI在這一判斷過程中同樣發揮著影響。

智能體驅動的風阻優化

計算流體動力學（CFD）是研究流體如何繞給定形狀流動的科學。CFD能夠幫助電動車提升續航里程，也能改善大型卡車的風阻表現。自2018年起，一家名為Neural Concept的瑞士公司開始將神經網絡技術引入CFD領域。原本需要在超級計算機上耗費數小時完成的仿真任務，如今借助英偉達等公司的GPU，可在數分鐘內完成。

Neural Concept的技術已廣泛應用于從家用轎車到一級方程式賽車的多個領域（威廉姆斯車隊是其客戶之一）。盡管大多數客戶出于對設計工具和流程保密的考慮，不愿公開透露相關信息，但捷豹路虎（JLR）近期已公開稱贊該技術的成效。在今年的英偉達GTC大會上，JLR高級技術專家Chris Johnston表示，原本需要4小時的空氣動力學計算任務，現在僅需1分鐘即可完成。

通用汽車也在走同一條路，正在開發其內部稱為"AI驅動虛擬風洞"的系統。通用汽車研發部門技術研究員兼實驗室負責人Scott Parrish向我演示了這套系統。"我們開發了一個AI模型，能夠近乎實時地預測風阻系數，"他說。設計師和工程師可以對車身曲面進行調整，并幾乎即時獲得反饋結果。

這不僅改變了汽車本身的設計方式，也正在重塑通用汽車的內部流程。過去，設計師將模型移交給CFD工程師，后者需要數天乃至數周完成測試后才能反饋意見；如今，整個過程變得更加迭代化。由于設計師能夠快速生成3D模型，CFD分析也得以更早介入。

不過，這些自動化流程并非無懈可擊。Neural Concept首席執行官兼聯合創始人Pierre Baqué表示："我們構建的是在強人工監督下進行汽車設計的自主系統，其價值來自AI速度與人類判斷力的結合，而非將人類排除在外。"

除了外觀設計與空氣動力學，還有許多其他因素共同構成了長達五年的研發路線圖。軟件開發正成為日益繁重的工作內容——軟件定義汽車的趨勢帶來了更復雜的系統集成挑戰，導致多款車型推遲上市，損失高達數十億美元。AI在這一領域同樣被寄予厚望。

在日產，AI的主要應用方向是將軟件開發中的部分重復性工作自動化，例如單元測試。日產負責軟件定義汽車業務的公司高管Takashi Yoshizawa告訴我，這些代碼生成工具"同時提升了開發速度與質量"。

AI會帶來裁員壓力嗎？

許多積極擁抱AI的企業都有一個共同說法：AI將通過消除重復性工作來提升員工生產力，而非削減崗位數量。通用汽車的代表對此態度明確。"這確實是很多人擔心的問題，但我們真正的出發點，是讓人們能夠專注于他們當初加入通用汽車時真正想做的事情，"通用汽車全球設計部設計創新與技術運營總監Bryan Styles表示。

Neural Concept的Pierre Baqué也代表其客戶表達了相同立場："我們的平臺是為了放大工程團隊的能力，而不是縮減團隊規模。"

但都靈應用藝術與設計學院（IAAD）教授、前汽車設計師Matteo Licata對此并不完全認同。"設計工作室的崗位可能不會立刻消失，但在我看來，只有傻瓜才會相信如此巨大的生產力提升不會以某種方式影響工作室的人員規模，"他說。

這對Licata的學生們而言意味著更深層的隱憂。"在AI出現之前，進入汽車設計領域就已經非常困難，而現在只會更難，"他說。

AI賦能，速度為王

AI究竟是福音還是隱患，很大程度上取決于制造商的部署策略是否明智。部分企業的表現明顯優于其他。道奇近期發布了一批所謂旗下熱門車型"二十年前的老照片"，但這些AI生成的圖片幾乎與真實車輛相去甚遠。

營銷失誤暫且不論，眼下的核心目標是速度。AI在通用汽車設計流程中的應用已被納入其下一代車型的開發，但公司沒有透露這些車型的具體上市時間。日產方面則正朝著30個月的新車研發目標努力推進，以期在美國市場重拾增長勢頭。

這個速度夠快嗎？答案或許要等到2029年才能揭曉。

Q&A

Q1：通用汽車是如何利用AI加速汽車設計流程的？

A：通用汽車設計師將手繪草圖輸入商業工具Vizcom，可在數小時內生成完整的3D模型與動畫，而這一過程此前需要多個團隊耗費數月完成。此外，通用汽車還開發了"AI驅動虛擬風洞"系統，設計師可對車身曲面進行調整并幾乎即時獲得風阻預測反饋，使CFD分析從過去的數天縮短至近實時響應，整體研發流程更加高效迭代。

Q2：Neural Concept的技術如何改變汽車空氣動力學測試？

A：Neural Concept將神經網絡技術引入計算流體動力學（CFD）領域，使原本需要超級計算機耗費數小時完成的仿真任務，借助GPU在數分鐘內完成。以捷豹路虎為例，原本需要4小時的空氣動力學計算現在僅需1分鐘。該技術已應用于家用轎車到一級方程式賽車等多種車型，但公司強調，系統仍需強人工監督，AI速度與人類判斷力缺一不可。

Q3：AI的普及會導致汽車設計行業的從業者失業嗎？

A：目前各大制造商均表示AI旨在提升生產力而非裁員，通用汽車和Neural Concept均強調AI是輔助工具。但都靈應用藝術與設計學院教授Matteo Licata持不同看法，他認為如此大幅的生產力提升遲早會影響設計工作室的人員規模，且AI的普及將使原本就競爭激烈的汽車設計行業入行門檻進一步提高。