客户赋能案例

随着新能源汽车快速发展，市场竞争日益加剧，空气动力性能已成为影响续航与能耗的重要指标。然而传统气动仿真流程周期长、人力成本高，需要经历网格生成、物理配置、求解分析与几何形状修改迭代等多个复杂环节，单次计算就需要数天时间，难以支撑市场对车型快速迭代的频繁需求。行业迫切需要一种具备高速预测、可规模化优化、可落地工程场景的智能化设计工具，以突破传统 CFD 的效率瓶颈。

上汽集团采用TF-AIDEA平台，通过构建“几何变形—自动CFD—AI训练—秒级推理—智能优化”的完整闭环流程，将汽车行业原本7人天的气动优化工作缩减至0.5人天，实现了15倍设计效率提升，并在真实工程场景中将车型风阻降低超过5 count，成为汽车行业智能化研发的标杆性实践。TF-AIDEA平台在上汽智己的成功部署，实现了汽车空气动力学研发的全面提速。上汽造型可行性工程师表示：“以前使用传统的CFD软件，单次整车优化就需要大约3天左右，而现在小时级就能完成。仿真已经不光是单点工具，而是随时可以进行实时预测的设计伙伴。”

AI空气动力全流程闭环

针对上汽集团的工程需求，十沣基于TF-AIDEA构建了一套贯穿几何变形、数据生成、AI建模与自动化优化的全流程空气动力学智能体体系。系统通过FFD技术实现汽车外形的局部与整体参数化变形，并结合GPU加速的LBM求解器自动生成高精度CFD流场数据样本；在此基础上，采用空间注意力算子(SOTA)构建高精度多物理量预测模型，使整车级、数百万节点规模的表面网格能够在数秒内完成推理分析。与此同时，系统还内置基于AI的几何优化能力，通过对预测结果的快速评估与自动寻优，实现外形设计的主动式性能提升。依托上述能力，AIDEA在本项目中形成了从样本构建、模型增训到性能预测与几何优化的一体化闭环流程，大幅提升了气动设计的效率与智能化水平。

可落地智能仿真技术体系

针对工业CAE数据复杂、规模庞大以及工程应用门槛高等现实挑战，十沣自主研发了一套面向工程场景的智能仿真算法体系。该方法从工业数据特性出发，对复杂网格和多尺度物理信息进行统一建模，显著降低数据预处理和模型配置成本；同时，通过结构化的算子学习与物理约束设计，在保证工程精度的前提下实现对复杂PDE问题的高效预测。相关成果已在典型工业算例中验证，可在保持可靠性的同时实现显著加速，为工程仿真从“专家驱动”走向“智能驱动”提供了可落地的技术路径。

1.利用FFD技术完成汽车外形的参数化变形，自动生成四百余份覆盖多尺度几何变化的样本，为后续建模奠定数据基础。

2.系统调用基于GPU加速的 LBM 求解器对所有样本进行批量流场计算，自动生成压力、速度分布以及风阻和升力系数等高保真CFD性能参数数据。

3.在数据准备完成后，平台基于空间注意力算子（SATO）开展多物理量 AI 建模，实现对五个关键气动物理量的端到端学习，并将整体预测精度稳定控制在工程级要求的 NRMSE 5%以内。

4.训练完成的模型被部署至推理系统中，使得拥有约八百万表面节点的整车几何能够在单卡RTX 4070（12GB 显存）环境下实现秒级分析，单物理量预测耗时不足十秒。

5.在具备高精度与高速度推理能力的基础上，TF-AIDEA进一步引入AI代理模型与遗传算法开展自动化几何优化搜索，对不同形变方案进行快速评估与筛选，并通过LBM验证最终获得风阻降低超过5 count的优化外形，从而构建起完整的智能化空气动力学设计闭环。

从几何到优化五步实践

几何生成：

TF-AIDEA的实施首先从几何生成阶段展开。项目基于 FFD 技术对原始整车外形进行参数化处理，通过控制点位置、影响区域与变形幅度的组合可批量生成具有代表性和多样性的几何变体。这些变形外形也可以以全自动流程构建完成，统一采用标准化的STL格式进行存储，既保证了几何数据的质量与一致性，也为后续的仿真与建模提供了精确的输入基础。相比传统人工建模或手动变形，该流程在样本规模、效率和形变精准度上均具备显著优势。

自动仿真：

在几何样本准备完成后，系统进入自动仿真阶段。TF-AIDEA调用基于GPU加速的LBM求解器，对所有生成的几何形状自动执行外流场模拟，并输出压力场、速度场、风阻系数和升力系数等关键物理量。整个仿真过程以批处理方式运行，能够连续处理大规模案例，而无需工程师反复设置边界条件或调整网格参数。自动化的仿真链路确保了数据结构的一致性，避免了人工干预导致的误差累积，也为 AI 模型提供了高质量、高保真度的训练样本。

模型优化：

模型训练随着仿真数据的积累，系统进入AI模型训练阶段。TF-AIDEA 采用空间注意力算子（SATO）两类模型架构构建端到端空气动力学预测模型：前者学习复杂车身几何与多物理量流场之间的映射关系，后者聚焦于几何形态与风阻系数的高敏感度关联。模型训练在高性能GPU环境中完成，通过迭代优化、误差反馈与参数调整逐步提升预测精度，使模型能够识别毫米级几何变化并稳定输出满足工程要求的结果。最终建成的模型在五个关键物理量上均实现了NRMSE小于5%的工程级精度。

模型推理：

当模型达到稳定性能后，系统进入推理部署阶段。TF-AIDEA将训练完成的模型集成到推理引擎中，使其能够在设计师操作界面中直接运行。模型经过针对性工程优化后，可在单卡RTX 4070（12GB 显存）环境中对八百万节点规模的汽车外形几何实现秒级推理；推理结果包括风阻系数、表面压力分布、速度场结构等多类型数据，并可在图形化界面中实时可视化呈现。快速且稳定的推理能力使空气动力反馈从“仿真环节”变为“设计环节”的即时辅助工具，显著缩短了研发闭环周期。

智能优化：

在具备高效推理能力之后，系统进一步延伸至优化验证阶段。TF-AIDEA将AI预测结果与遗传算法等智能优化方法结合，自动在形变空间中探索更优外形方案，并通过批量预测筛选高潜力设计。对于候选结果，系统再通过AI推理进行复核，以确保优化方案具备工程可靠性。在本项目中，这一智能优化流程成功产出风阻降低超过五个 count的外形设计，且整体优化周期从传统的数周缩短至一天以内，为整车空气动力学优化提供了自动化、可重复、高效率的工程工具链。

效率精度成本的全面突破

TF-AIDEA构建的多物理量AI模型达到工程级精度，关键气动物理量预测误差控制在5%以内，风阻预测偏差小于4 count，且能识别毫米级形变、处理超800万节点的整车几何，远超学术界的常规水平。同时，CFD计算成本降低超70%，减少重复性工作投入，更优的气动性能还为车型带来能耗与续航的长周期收益，模型的跨平台复用能力更持续释放研发价值。

面向未来，TF-AIDEA将持续深化模型泛化能力、大样本学习及真实工况耦合表达，以适应多样化外形与复杂流动特征；同时从单一风阻优化拓展至车身稳定性、尾涡控制、冷却气流及风噪等综合性能评估，推动空气动力学从后置验证转向造型前端的实时决策输入，并结合自动化几何优化向"给定设计空间即自动生成最优外形"的智能化目标迈进，最终构建面向未来整车开发的智能气动设计基础设施。