隨著AI技術的突破性發展和汽車市場快速迭代、開發周期持續壓縮的競爭態勢，傳統研發模式在汽車安全領域凸顯出明顯短板，尤其是依賴人工的CAE仿真技術，因周期冗長難以匹配快速變化的復雜需求。通過AI技術優化安全開發流程、提升仿真效率與精度，已成為加速產品迭代、強化市場核心競爭力的必然選擇。
日前，中汽中心工程院安全開發部創新融合AI技術與傳統被動安全開發模式，依托多年技術積淀與大量車型研發數據，開發了基于深度學習算法的SafetyAI系統安全性能智能預測系統V1.0（以下簡稱SafetyAI系統V1.0）。SafetyAI系統聚焦行人保護、乘員保護及兒童保護三大安全性能開發核心領域，通過構建訓練數據集、預測算法研究與模型訓練優化三步技術路徑實現創新應用，形成基于數據驅動的損傷預測與方案優化智能決策能力，對比傳統CAE仿真分析，耗時從傳統小時級壓縮至秒級，智能預測技術可輔助傳統CAE研發，大幅提升研發效率。
SafetyAI安全性能智能預測系統
在行人保護預測場景中，SafetyAI系統V1.0通過整合歷史多款車型開發數據構建了高精度頭部損傷基礎數據庫，并基于CAE三維模型空間結構、造型與材料屬性等多模態特征融合算法，經持續迭代訓練與參數優化形成智能預測模型。該模型能夠較為精準的預測頭部碰撞點HIC值，在全新車型驗證中，頭部損傷預測平均精度超過80%。SafetyAI系統V1.0可同步生成可視化三維得分云圖與優化分析結果，提供研發決策支持。
SafetyAI系統預測結果三維圖
SafetyAI系統優化分析
下一步，研發團隊將重點擴充行人保護預測場景頭部損傷數據庫規模，超參數優化以提升預測精度，并開發面向CAD模型的目標評估與性能預測功能，實現支持多數據輸入、造型設計、損傷預測及優化決策的閉環。同時持續推進技術體系向多場景延伸，開放乘員保護損傷預測與兒童座椅選型預測兩大場景。在乘員保護研究方面，構建頭頸胸復合損傷多目標智能預測模型，實現損傷快速精準評估預測；在兒童保護研究方面，依托標準化的測試場景構建智能選型模型，實現損傷預測與兒童座椅快速選型。
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