智能体赋能汽车研发设计白皮书-从工具辅助到智能原生（2026）_66页_7mb

报告摘要

智能体赋能汽车研发设计白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由中国汽车工业协会与阿尔特汽车技术股份有限公司联合编制，聚焦智能体赋能汽车研发设计，探讨从工具辅助到智能原生的转型路径。白皮书分析了智能经济新形态与汽车产业变革的关系，提出通过构建通专融合技术体系与AI原生研发体系，实现研发流程的智能化重构，提升企业竞争力与自主可控能力。

主要观点与关键信息

1. 智能经济新形态与汽车产业变革

新质生产力：以人工智能为核心驱动力，推动经济形态、产业结构与生产方式系统性重构。
软件定义汽车：汽车从硬件驱动转向“机械+电子+软件+数据+算法”的一体化复杂系统。
研发周期压缩：传统燃油车研发周期普遍为36至48个月，当前主流企业已压缩至18至24个月，部分企业甚至缩短至12至18个月。
系统复杂度提升：新能源汽车传感器、控制器、执行器数量成倍增长，多物理场耦合强度提升，软件与算法规模爆发，对研发流程提出更高要求。

2. 智能体赋能的价值与逻辑

全链路提效：通过“设计即仿真”机制，提升研发效率，缩短周期。
知识资产化：将隐性知识转化为可复用、可运营的知识资产，提升研发服务能力。
研发范式重构：从经验驱动转向数据驱动、模型驱动与智能驱动，推动设计能力提升。
软件国产化：构建自主可控的研发体系，减少对国外工业软件的依赖，增强产业链安全性。

3. 智能体研发体系总体架构

体系建设目标：构建研发新范式，推动AI原生基础设施建设，实现研发流程智能化。
“五位一体”AI基础建设：包括数据、模型、工具、平台与生态，推动研发体系向智能化演进。
三阶段演进路径：
- 第一阶段（2025-2026）：夯实基础能力，完成初步验证。
- 第二阶段（2027）：实现规模化应用，推动商业化落地。
- 第三阶段（2028-2029）：构建产业生态，形成行业标准与引领性平台。

4. 通专融合技术底座与四层架构

四维一体技术底座：包括大模型、工业软件、云原生与智能体，支撑研发流程的智能化。
四层技术架构：
- 基础设施层：提供算力与数据服务。
- 算法模型层：整合通用模型、垂域模型与机理模型，实现智能赋能。
- 智能体工具层：将模型能力转化为可执行工具，实现流程自动化。
- 平台生态层：构建统一平台能力，支撑跨系统协同与生态发展。

5. 六大核心能力模块与优先场景

知识工程与语义智能体：构建研发知识图谱，实现智能问答与知识复用。
多模态感知与生成智能体：支持造型创意生成、2D到3D升维转化，提升设计效率。
科学计算与物理仿真智能体：实现气动性能预测、动力经济性分析、NVH仿真等场景智能化。
三维几何与空间拓扑智能体：提供智能CAD检索、DMU智能审查、自动出图与CAD智能生成。
研发协同与流程自动化智能体：推动跨部门协同、工作流编排与研发过程自动化。
工程技能自动化复用智能体：提升设计、仿真、验证等环节的效率与准确性。

6. 商业化路径与产业生态

产品标准化：包括大模型私有化部署、智能体订阅服务、算力与仿真云服务。
全链路服务：覆盖研发、制造、售后等环节，形成数据资产化服务。
产业生态协同：推动产学研合作、产业链协同与标准共建，构建开放生态。

7. 实施保障与未来展望

组织、人才与资源保障：建立统筹机制与人才体系，保障技术落地与生态发展。
风险管控：通过多维度风险识别与应对策略，保障智能体系统的安全与可信。
未来展望：推动智能体与汽车研发深度协同，构建“AI原生工业协作新时代”。

智能体关键能力与技术要求

六大核心能力：
1. 意图理解与任务拆解：支持自然语言交互，自动拆解任务。
2. 路径规划与决策优化：基于流程、规范与历史经验，实现多目标优化。
3. 工具调用与跨系统协同：实现与CAD、CAE、PLM等系统的无缝对接。
4. 执行操作与结果交付：从“会回答”升级为“会干活”，实现任务闭环。
5. 校验反馈与迭代优化：确保输出结果合规、准确、可追溯。
6. 多智能体协同与流程编排：支持跨域、跨环节、跨专业协同。
技术挑战与应对：
- 通用AI的挑战：需解决可靠性、可解释性与工程约束适配问题。
- 通专融合架构：构建四层技术架构，实现通用与专业能力的协同。
- 工程化闭环：实现数据价值深挖与流程贯通，确保系统可审计、可追溯。

结论

本白皮书为汽车行业提供了系统化的智能体赋能路径，从研发范式重构到全场景应用，推动汽车研发从“工具辅助”迈向“智能原生”。通过构建“智能模型+数字孪生+智能体”三位一体架构，实现研发流程的高效、协同与可信，助力我国汽车产业在智能经济新形态下构建全球领先的研发竞争力与自主可控能力。

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