AI 驱动的汽车底盘零部件智能研发与知识工程平台技术

需求的背景和应用场景

随着新能源汽车市场的快速发展，底盘零部件的快速迭代需求日益迫切。传统底盘零部件研发面临周期长、经验依赖度高、知识复用率低等痛点，导致研发效率低下，难以满足市场快速变化的需求。为解决这些问题，本技术需求旨在构建一个AI驱动的汽车底盘零部件智能研发与知识工程平台。该平台将面向新能源汽车底盘零部件的研发场景，通过集成工业级知识图谱、多模态知识库、生成式AI驱动的智能设计技术，以及智能研发平台与流程调度系统，实现设计知识的沉淀、智能推荐与流程自动化，支撑产品正向高效研发，从而缩短研发周期，提高研发效率，降低研发成本。

要解决的关键技术问题

本技术需求需解决以下关键技术问题：一是工业级知识图谱与多模态知识库的构建，需建立覆盖底盘零部件设计方案、工艺参数、仿真数据的知识库或知识图谱，并突破多模态数据统一表征与关联分析技术，以实现知识的有效整合与利用；二是生成式AI驱动的智能设计技术，需开发适配底盘零部件的参数化建模、创意设计与优化推荐算法，实现从概念设计到方案输出的AI辅助设计，提升设计效率与创意性；三是智能研发平台与流程调度系统的开发，需集成工业软件插件、知识问答智能体、设计流程调度模块，构建数据驱动的正向研发平台，实现产品设计效率提升15%以上，知识问答准确率≥95%，以支撑产品的高效研发。

效果要求

本技术需求需实现的效益包括：显著缩短新能源汽车底盘零部件的研发周期，提高研发效率，降低研发成本；通过AI辅助设计，提升设计创意性与优化水平，增强产品竞争力；构建数据驱动的正向研发平台，实现设计知识的沉淀与复用，提升企业的知识管理能力。竞争优势方面，该平台将集成先进的AI技术与工业软件，形成独特的技术壁垒，为企业赢得市场先机。创新性方面，该平台将突破传统研发模式，实现设计知识的智能化管理与利用，以及设计流程的自动化与优化，为新能源汽车底盘零部件的研发带来革命性的变革。