小X，那个优化结果出来没，理不理想啊？X总，还在跑呢，可能要后天才成出结果？就修了个小型面，要算这么久么？明天就要过阀了啊！X总，虽然，但是，嗯，没办法，就要这么久！

上述，干仿真的同学们可能会有体感。老是会被外部人员觉得，仿真就是摁几下计算器的事。输入就及时输出，处理？处理还要这么久吗？

但，确实：车辆开发的仿真到现在，到现在确实到了一定的瓶颈了。无论是与真实实验的精度对照上，还是仿真的速度上。一个关键的：

很多的时间，浪费在等仿真结果上

就拿空气动力学来说：是在虚拟环境中去仿真那虚无缥缈的流体。每一颗分子的移动方式、速度、方向。分子与分子之间的相互作用。遇到障碍物之后的涟漪不断。这里面有太复杂的计算，甚至还没有数学公式可以解释所有的流体现象。

现阶段，只能靠算力和时间，去尽量的：

拟合出来一个最可能的结果。

所以，要突破？必须超越数学？用AI 暴力破解的那种？

都说AI可以把所有行业从做一遍，对于汽车这个古老的行当，可不可以赋能啊。看到英国一家初创公司带来的一些些微光。这家公司叫BeyondMath，大概意思应该是：超越数学，然后用AI提供新的解决方案。签的第一个就是超级重磅级的大单：用AI给F1赛车优化空气动力学

具体来说，技术线路是：基于物理学原理，让AI在物理学公式的指导下，进行自我反馈和训练。用机器学习和AI的力量，打造一个“数字风洞”追求的是极致的仿真速度，缩短从产生想法到验证其可行性的时间。

极致的仿真速有多快，BeyondMath加维举例说：“设计师经常会想，如果我进行这个设计的更改，能否让车或飞机更省油？想象一下，你有六个月的时间为一架飞机设计一个部件，考虑到模拟实验所需要的时间，你可能在半年内，只有20次尝试的机会。但如果能够利用AI，设计师想到一个点子，就能在几秒钟或几分钟内得到结果，那么在同样的六个月里，你可能进行一百万次的改变和调整。”

当然，这么快的速度，精度肯定有所下降。据说是F1车队的反馈，精度比传统的仿真方式，低了0.8%。几倍几十倍的速度提升 VS 不到1个点的精度下降。这笔账应该谁都会算吧，这其实意味着：

费用、开发周期、精度（多轮迭代后），全面提升的银弹啊

引用一段英国媒体对他们专访中的内容：“奥本海默花了很多时间研究宇宙的奥秘，手里只有一块黑板和他的头脑，用于分裂和计算原子。现在想象一下，如果他有一个超智能的伙伴，能够理解所有已知的物理问题，并在几秒钟内完成复杂的计算，电影《奥本海默》就会短很多了。

说回他们在与F1车队合作，在赛季中帮助车队优化空气动力学。F1可是汽车的金字塔尖了，尤其对空气动力学的诉求，对赛车性能所占的权重极高。

而，现在赛制下。每个车队的预算是有上限的，车队再有泼天的富贵也没辙。而且，开发空气动力学所需的风洞，时长是固定的。如果研发费用超标，还会被罚时长。

BeyondMath的理念，对F1车队简直是雪中送炭。如果BeyondMath能够在F1的赛场证明自己的话。那放到民用车领域，不得Kill 疯了呀。

而在民用车领域，放眼全球咱们这属于空气动力学狂魔啊。应该有更广阔的土地和市场，什么时候过来发展啊。或者，有没有本土的谁，将这种模式快速的Copy to China啊。

不知道底层的技术有多难。但是，参照大语言模型的路子ChatGPT出来，技术线路被证明可行。国内的各种模型就如雨后春笋，而且表现上也在短时间内快速逼近。

以后，关于造车。AI能做的应该也不止这些吧。