在近日舉行的GTC大會上，阿爾特汽車副總裁劉亞彬發表主題演講，分享了公司在人工智能（AI）技術驅動下的汽車工業設計創新成果。通過AI與3D資產管理、創意生成及工程仿真的深度融合，阿爾特正推動汽車設計從傳統模式向智能化、高效化轉型，為行業樹立了技術應用新標桿。
早在2023年，阿爾特與英偉達就Omniverse平臺達成合作，成為中國首家采購 NVIDIA全套OVX最新系統的企業；2024年，阿爾特即作為英偉達合作伙伴及汽車行業的代表受邀參加當年的GTC大會；目前，阿爾特已成為英偉達的解決方案顧問合作伙伴，雙方攜手開展了汽車關鍵資產數字化、多團隊多軟件的協同作業、車型2D轉3D AI模型的可視化等實際應用落地的探索，致力于以AI賦能汽車產業。
統一3D資產管理，夯實AI賦能基石
面對海量異構3D數據的管理挑戰，阿爾特以Nucleus為核心資產庫，結合OpenUSD統一數據格式，實現了跨平臺、多格式3D資產的高效整合。通過將不同工業軟件（如造型、工程、仿真工具）的3D數據轉換為標準化USD格式，公司打通了設計、工程與仿真部門間的數據壁壘。借助英偉達Omniverse平臺，阿爾特進一步實現了3D資產的實時可視化與協同編輯。USD Composer的動態渲染功能支持多視角切換與版本對比，大幅提升了設計評審與營銷展示的互動性。此外，工作流協同與數據流協同技術的應用，使得多部門成員可實時共享修改內容，避免了信息滯后，顯著縮短了設計迭代周期。
圖片來源：企業供圖
AI驅動創意生成，重塑汽車造型設計流程
在汽車造型創意領域，阿爾特引入Stable Diffusion模型與ComfyUI工具鏈，結合NVIDIA GPU的強大算力，實現了設計效率的飛躍。設計師通過輸入提示詞，即可快速生成高質量的內外飾造型參考圖，并通過ComfyUI界面實時調整材質、光影與色彩搭配。相比傳統手工繪制與反復修改的流程，AI技術將設計周期大幅縮短，同時解決了效果圖變形與低質問題。例如，設計師僅需上傳線稿或概念圖，AI即可生成多種風格的細節方案，支持多輪精細化微調。這種“實時創意迭代”模式不僅解放了設計師的創造力，更使設計決策更加精準高效。
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AI賦能工程仿真，加速研發智能化轉型
在計算機輔助設計（CAD）與計算流體力學（CFD）領域，阿爾特通過大模型與物理模擬的融合，開創了智能化研發新路徑。
CAD智能生成：基于歷史3D數據微調的大模型，可將設計需求自動轉化為CAD操作序列，直接生成零部件體數模，并通過仿真測試反饋優化建議。多模態對齊技術確保了文本描述與3D模型特征的精準匹配，例如“流線型車身”與3D模型中的曲面特征對齊，而“輕量化設計”則與模型的材料分布和結構密度相關聯。通過大模型訓練，模型能夠學習到3D建模數據、文本數據與建模序列之間的深層關聯，從而智能生成任務，進而顯著提升汽車設計的效率與創新性。
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CFD風阻預測：阿爾特開發了兩款AI模型：一款是基于車身外部特征訓練的預測模型，首先識別車身影響風阻關鍵位置參數，如風擋角度、接近角、離去角等多項特征，輸入至預測模型中，快速篩選符合造型的特征值，此模型應用在造型概念設想等早期階段，能夠為后續CAS分析節省大量驗證工作；
另一款模型基于大量CAS數據，采用深度學習算法進行訓練，利用Modulus框架構建了幾何神經網絡模型。該模型的預測結果與仿真數據的平均偏差僅為3-5%。同時工程師將CAS數據直接導入模型中，就能迅速生成壓力、速度等云圖，快速指導其做出優化方案
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劉亞彬在演講中強調，AI技術的深度應用正在重塑汽車工業的設計與研發范式。阿爾特通過3D資產管理、創意生成優化及工程仿真智能化三大核心突破，不僅提升了企業競爭力，也為行業提供了可復制的技術解決方案。未來，公司將整合優化相關技術，并進一步開發為各類智能體，從而提升汽車設計效率，大幅縮短汽車的開發周期。同時繼續攜手英偉達等合作伙伴，探索更高效、更智能的技術應用，推動汽車工業邁向數字化與可持續的新未來。
