Flexcompute推出人工智能平台AutoInsight 实时探索数千种汽车设计方案

盖世汽车讯 2026年3月17日，物理技术公司Flexcompute宣布推出AutoInsight，这是一个基于物理学的人工智能（AI）平台，可将现有的计算流体动力学（CFD）数据转化为实时空气动力学智能信息，从而用于汽车设计。AutoInsight使工程团队能够随着车辆外形的演变即时评估空气动力学方面的权衡，并将空气动力学洞察直接融入到关键决策的设计流程中。

图片来源：Flexcompute

传统的汽车开发周期缺乏足够的速度和能力来探索所有可能的设计方案，导致成千上万种潜在配置方案未被探索。与此同时，企业已经积累了海量的CFD数据，这些数据来自以往的车辆项目。然而，项目完成后，这些数据大多仍未得到充分利用。AutoInsight能够挖掘这些数据中蕴含的空气动力学信息，使团队能够从历史仿真和测试结果中提取价值，而无需每次开发都从零开始。

借助该平台，工程师可以交互式地修改车辆几何形状，并立即查看空气动力学方面的变化。设计师和空气动力学家可以实时评估性能权衡，从而能够立即做出决策，而无需等待新的仿真运行。这极大地扩展了团队可以探索的设计空间，同时加快了整个开发周期中的迭代速度。 

AutoInsight是一个开放的生态系统，能够从现有的工程工作流程中导入仿真和实验数据，包括由广泛使用的CFD工具和风洞测量生成的数据集。企业无需重构现有的流程或工具链，即可立即利用已有的数据。

与需要海量训练数据集的传统代理模型方法不同，AutoInsight仅需10-20个仿真样本即可进行训练，并保持较高的预测精度。随着新的仿真或实验结果的生成，模型会不断改进，同时保留以往车辆项目的经验。该平台还支持高保真仿真闭环工作流程，其中候选设计方案可使用Flexcompute的Flow360求解器进行评估，生成新的训练样本，这些样本可直接反馈到AutoInsight中，从而确保随着车辆架构和设计空间的演变，预测结果始终保持准确。

Flexcompute总裁兼联合创始人Vera Yang表示:“几十年来，汽车空气动力学开发一直受到传统工作流程的制约，这些流程将设计与仿真割裂开来。AutoInsight代表着根本性的转变。通过将基于物理原理的人工智能直接引入设计流程，我们正在改变团队探索设计、评估权衡取舍以及最终开发车辆的方式。”

借助AutoInsight，Flexcompute将继续推进基于精准物理和智能自动化的工程工作流程。通过将历史仿真数据转化为实时空气动力学信息，该公司助力汽车团队探索更广阔的设计空间，更快地做出决策，并加速高性能汽车的开发。