人工智能（AI）对汽车业的影响正在持续加深。丰田研发部门的负责人本周二表示，丰田已经开发出一种生成式AI技术，旨在帮助车辆在开发设计的初期就包含工程参数。借此，新车开发在造型上能进一步缩短开发周期，减少迭代，并最终实现新车开发的加速。

“长久以来，设计师和工程团队在公司内部就存在着相当大的分歧。当设计师尝试在造型方面寻求突破时，工程师团队会进行繁杂的验证并打回设计”，丰田人机交互驾驶部门主管阿维纳什（Avinash·Balachandran）说道：“这个不行，那个也不行，这是导致设计迭代耗时许久的一个重要原因。而通过AI的帮助，车辆在立项初期就被框定在某种范围之内，例如气动效果提升带来的电动车续航增加。对于设计师而言，范围内的自由度反而有提高。”

通过应用新的AI组件，丰田设计师可以从草图开始就完成多种车型变体的切换。例如让AI完成将草图变得更加流线型或者更像SUV。

目前，位于加州湾区的设计实验工作室已经对这种AI组件完成了初期测试，阿维纳什强调，丰田团队仍处于将AI整合进完整的工作流程中的初期阶段。但他也指出，这项工作是汽车公司将应用越来越广泛的AI技术应用到汽车业和产品中的最新代表。

这实际上也代表了全球汽车巨头的整体态度，在深度学习实现应用突破后，越来越多的汽车公司开始寻求AI的帮助，从而实现包括但不限于设计、制造以及后续车辆维护等领域的效率优化。

日产和丰田一样，希望通过大模型AI完成对气动性能研发的效率优化。其在横滨实验室使用的AI，在研发、汽车生产甚至设计中的潜在应用，特别是在气动性能的评估方面。

传统的气动性能评估，需要在强大的计算机上进行复杂且重复的计算，这非常耗时。为了提高效率，日产花了一年多的时间训练AI模型，模型能在几秒钟内预测汽车设计的气动性能，而非几天。此外，AI的使用可能导致创新的车身形状，实现设计与气动性能之间更好的平衡。

奥迪和宝马则在车辆组件上使用AI进行优化，例如奥迪使用名为FelGAN的AI设计未来车型的车轮。宝马则使用Nvidia英伟达开发的，名为Omniverse的开发平台来实现对车辆设计的更新追踪，通过该平台，更新可以立即影响到工作流程。

宝马设计主管霍伊东克（Adrian van Hooydonk）在接受采访时表示，在进行简单的标准制定后，AI能快速生成实际方案，这非常高效。

“你可以设置一些参数，例如你想要一个五辐轮圈，它应该在多少重量之下，尺寸是20英寸，然后计算机开始为你生成可能的造型。”

沃尔沃则将AI进一步延伸至后市场领域，通过使用来自以色列UVeye的系统，配合机器学习及AI，可帮助沃尔沃快速发现保养车辆在车架、动力系统及轮胎方面的损耗和隐藏故障。此外，该系统创建的数字车辆健康报告，配合图片可实现更加完整的车辆生命周期监控。这有益于更加全面的服务集成，也有助于更加准确的评估二手车价格。

霍伊东克在采访中也同时回答了外界对AI是否会取代人类决策的疑虑，“你仍然需要成为艺术总监。你需要对结果进行取舍。你仍然需要引导这个过程——并非说计算机可以完全创造出东西，但它可以比人更快地将各种参数组合成一个提案。”