AI4E仿真落地范例：戴西CAxWorks.VPG AI智能行保实现仿真计算从“数小时”进入“分钟级”

于 2026-11-13 10:57:54 发布 24 0 0

当“AI4E”（AI for Engineering）从概念走向工程现场，最值得关注的不是模型参数有多大，而是它是否真正改变了研发任务的执行方式。在汽车行人保护仿真领域，戴西CAxWorks.VPG车辆工程仿真软件给出的答案是：把原本数小时才能拿到的HIC计算结果，压缩到分钟级。

PART/1

行人保护：法规越来越严，仿真越来越重

行人保护是汽车安全法规体系中迭代最频繁的板块之一。全球主要市场的评价规程几乎每隔一两年就会更新一版。

对车企而言，这意味着每一款新车型、每一次造型变更、每一轮发罩结构优化，都需要重新跑一遍行人保护碰撞点标记和HIC值计算。传统有限元仿真流程下，建模、标记碰撞点、设置边界条件、提交求解、后处理提取HIC值，一个完整循环往往以“小时”甚至“天”为单位。设计迭代越快，仿真排队越长，工程师的时间被大量消耗在“等结果”上。

这正是“AI4E”试图解决的典型场景：不是用AI替代工程师，而是用AI把工程师从重复性、规则性的仿真准备和结果提取中解放出来。

PART/2

AICrash：把“输入模型→分钟级结果”变成工程现实

戴西CAxWorks.VPG中推出的AICrash智能行人保护模块，切入的正是行人保护仿真中最耗时、最依赖人工经验的环节。

它的工作逻辑足够直接：导入车辆模型，选择法规标准，程序自动划分碰撞区域、标记碰撞点，然后调用AI分析，基于训练好的预测模型给出发罩各位置的HIC计算结果。碰撞点按HIC数值自动着色，结果可导出为结构化报告、插值云图和过程日志。

官方资料给出的量化描述是：将分析周期从数小时压缩至分钟级。这一数字背后，是三个层面的流程重构：

第一，法规适配自动化。 程序内置GTR-9、ECE-127、GB-24550、E-NCAP、C-NCAP、C-IASI等主流行人保护标准，选择标准后自动完成碰撞区域划分和碰撞点标记，消除人工标记带来的偏差和重复劳动。

第二，HIC预测模型化。 通过大数据训练和机器学习算法优化，建立发罩几何、材料、结构特征与HIC数值之间的映射关系。工程师不再需要为每一个碰撞点单独提交显式动力学求解，而是由AI模型直接给出HIC预测值。

第三，结果结构化。 HIC热力图、碰撞点得分、插值图片、分析日志自动生成并归档，直接对接后续的工程评审和报告编制。

换句话说，AICrash把行人保护分析从“提交—等待—提取—整理”的长链条，压缩成了“选择—预测—查看—导出”的短闭环。

PART/3

AI4E的真正价值：从“验证工具”到“设计引导”

行人保护仿真的传统定位是“验证”：设计定型后跑一遍法规工况，看HIC数值是否达标。但在AI预测模式下，仿真的角色可以前移。

当HIC计算结果从数小时缩短到分钟级，工程师可以在造型阶段、发罩结构方案对比阶段、材料选型阶段，快速获得不同方案的HIC分布趋势。AICrash的“机盖凹陷”子功能同样遵循这一逻辑：面向引擎盖、车门等部件的抗凹性分析，输入材料参数、几何厚度、压头载荷等设计变量，即可快速获得压头位移或最大变形量的预测结果，替代传统有限元迭代。

这种“快速预测—快速对比—快速收敛”的循环，才是AI技术在研发领域最直接有效的落地方式：不是让AI取代CAE工程师，而是让CAE工程师在同样的时间里，做更多轮设计探索。

对研发管理者而言，这意味着三件事：

· 迭代密度提升：原本一天只能跑一两个方案的场景，现在可以跑十几轮对比；

· 技术门槛下降：工程师不需要精通每一个求解设置，也能快速获得可用的HIC预测结果；

· 决策前移：安全性能评估从“后期验证”变成“前期引导”，减少后期返工。

PART/4

国产CAE的AI答卷

AICrash的另一个背景，是CAxWorks.VPG本身的国产化属性。戴西软件在2023年完成对美国ETA的VPG和PreSys全球知识产权与研发团队的收购承接后，VPG成为源代码级自主可控的车辆工程仿真平台。AICrash作为其安全模块中的AI能力，建立在自主可控的底座之上。

对于关注自主可控的汽车与军工客户，AICrash提供的是一个既有AI效率、又在国产化体系内的选择。

PART/5

AI4E的宏大叙事源于诸多具体场景的累积

AI4E的叙事宏大，但工程领域的真实变革往往从“把某个环节从小时级变成分钟级”开始。CAxWorks.AICrash的价值不在于它用了多复杂的AI模型，而在于它把AI能力封装成了工程师可以直接调用的工程模块：选标准、标碰撞点、跑AI预测、看HIC云图、导结构化报告。