使用人工智能推动汽车性能工程

世界各地的汽车制造商都在快速将人工智能（AI）实施到他们的流程中。理由不言而喻。汽车行业的人工智能可以帮助改进设计流程、提高准确性或加快产品开发。

但是，如果缺乏数据，该如何开始呢？人工智能能否消除设计优化中的猜测？预测性维护怎么样？提前发现潜在问题会简单吗？

本次网络研讨会通过整个设计周期中的示例进行说明，概述了人工智能和机器学习提高车辆性能的可能性。

在每个设计阶段发挥 AI 和机器学习的潜力

人工智能和机器学习将彻底改变业务的开展方式。通过在汽车开发过程中实施人工智能，制造商可以更好地利用数据来识别各种趋势并做出更明智的决策。

发挥人工智能在汽车工程流程中的潜力：

• 早期概念：使用创成式工程评估最佳机电一体化设计架构
• 目标设定和基准管理：从历史数据中创造价值
• CAE 优化：利用具有无限可扩展性的数据源
• 产品验证：利用实验和仿真数据进行更智能的场景和产品验证
• 预测性维护：监控组件寿命，并在预测的故障发生之前采取预防措施

无需再花时间调试模型。相反，利用这些时间实施人工智能和机器学习来提高车辆性能。