我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。
老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：
简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，清静，享受孤独，不打扰别人不喜欢被别人打扰，在自己人世界里做着自己喜欢的事。
时间不知不觉中，来到新的一年。2024结束，2025开始新的忙碌。成年人的我也不知道去哪里渡自己的灵魂，独自敲击一些文字算是对这段时间做一个记录。
一、 汽车动力学仿真模型AI自动搭建
将AIGC（人工智能生成内容）技术应用于汽车动力学仿真建模，无疑为解决传统建模方法中的诸多问题提供了创新性的途径。
1、传统汽车动力学仿真建模的局限性
-> 参数获取困难：传统方法依赖于研发人员的手动选择和设置参数，这不仅耗时耗力，而且可能因个人经验差异导致参数设置不准确。
-> 参数完整性要求高：汽车动力学模型涉及大量复杂参数，确保所有参数的完整性和准确性是一大挑战。
-> 模型精度不足：手动搭建的模型可能因参数设置不当或模型简化过度而导致仿真结果与实际情况有较大偏差。
-> 模型复用性差：针对不同车型和设计需求，传统方法需要重新搭建模型，无法实现高效复用。
2、AIGC在汽车动力学仿真建模中的应用优势
-> 自动提取和生成模型参数：AIGC技术能够从已有的数据和经验中自动提取和生成模型参数，显著提高了建模效率和精度。
-> 实现模型自动构建和优化：通过基于结构参数的模型参数自动提取匹配技术和基于试验数据的关键部件及子系统非线性模型拟合技术，AIGC能够实现模型参数的辨识、自动补齐和调优，达成参数驱动的系统模型自动搭建目标。
-> 提高仿真精度和可靠性：利用大模型或各种算法对仿真模型进行自动修正，可以进一步提升仿真结果的准确性和可靠性。
3、具体实施策略
-> 数据收集与预处理：收集大量关于汽车动力学特性的试验数据和经验数据，并进行预处理以确保数据的质量和一致性。
-> 模型参数自动提取：利用机器学习算法对预处理后的数据进行深入分析，自动提取出关键的模型参数。
-> 模型搭建与优化：基于提取的参数，利用AIGC技术自动搭建汽车动力学仿真模型，并通过算法对模型进行优化调整。
-> 仿真验证与修正：将搭建好的模型进行仿真验证，根据仿真结果与实际数据的对比，利用算法对模型进行自动修正，以提高仿真精度。
4、预期效果与展望
-> 显著提高建模效率：AIGC技术的应用将大幅缩短汽车动力学仿真模型的搭建时间，降低人工参与的成本。
-> 得到更加精确的仿真模型：通过自动提取参数和优化模型，可以得到更加接近实际情况的仿真结果，为汽车设计和优化提供更加可靠的依据。
-> 降低试验成本和资源消耗：利用仿真模型进行虚拟试验可以替代部分实际试验，从而降低试验成本和资源消耗。
-> 推动汽车行业的智能化发展：AIGC技术在汽车动力学仿真建模中的应用将推动汽车行业向更加智能化、高效化的方向发展。
将AIGC技术应用于汽车动力学仿真建模具有显著的优势和广阔的应用前景。随着技术的不断进步和应用的深入推广，相信未来汽车行业将迎来更加智能化、高效化的变革。
二、软件测试AI自动评测
随着软件行业的蓬勃发展，软件测试在确保软件质量和稳定性方面的作用愈发凸显。然而，传统的软件测试方法确实面临着一系列挑战，如测试效率低、测试覆盖面不全、资源与成本高昂、测试工具兼容性问题、测试用例设计困难以及缺陷定位和追踪不准确等。幸运的是，AIGC（人工智能生成内容）技术的引入为解决这些问题提供了新的可能。
AIGC技术在软件测试中的应用优势
1、自动化测试：
AIGC技术能够自动生成测试用例和执行测试，从而显著提高测试效率。
自动化测试可以减少人为错误，提高测试的准确性和一致性。
2、全面覆盖：
利用人工智能和机器学习算法，AIGC技术能够分析代码结构和功能，生成更全面的测试用例。
这有助于确保测试覆盖到软件的各个角落，降低遗漏风险。
3、精准定位：
AIGC技术能够智能分析测试结果，快速准确地定位缺陷所在。
这有助于开发团队迅速修复问题，提高软件质量。
4、降低成本：
自动化测试减少了人工测试的需求，从而降低了测试成本。
AIGC技术还能够通过优化测试用例和测试流程，进一步降低测试成本。
5、持续优化：
AIGC技术能够根据历史测试数据和软件变更情况，持续优化测试用例和测试策略。
这有助于确保测试始终与软件发展保持同步，提高测试的时效性和有效性。
具体实施策略
1、引入自动化测试工具：
选择适合项目需求的自动化测试工具，并集成到现有的开发流程中。
利用AIGC技术生成测试用例和执行测试，实现测试的自动化。
2、加强代码分析和测试覆盖率监控：
利用AIGC技术对代码进行深入分析，生成更全面的测试用例。
实时监控测试覆盖率，确保测试覆盖到软件的各个角落。
3、智能缺陷定位和追踪：
利用AIGC技术智能分析测试结果，快速定位缺陷所在。
建立缺陷追踪系统，确保缺陷得到及时修复和验证。
4、优化测试用例和测试流程：
根据历史测试数据和软件变更情况，利用AIGC技术优化测试用例和测试流程。
定期组织测试用例评审和测试流程优化会议，确保测试始终与软件发展保持同步。
5、预期效果与展望
通过引入AIGC技术，软件测试将变得更加高效、全面、精准和低成本。这将有助于提升软件质量，降低软件缺陷率，提高用户满意度。同时，AIGC技术还将推动软件测试向更加智能化、自动化和高效化的方向发展。未来，随着AIGC技术的不断发展和完善，我们有理由相信软件测试将迎来更加美好的明天。
三、 结构参数AI自动优化
结构参数AIGC自动优化技术在新能源汽车设计中的应用，标志着汽车制造业向数智化转型的重要一步。这项技术通过整合实车运行大数据、人工智能算法、功能机理仿真模型与新能源汽车各类子系统的结构、参数设计，旨在创新出一种智能性能设计优化的理论方法，自动生成相关结构参数。以下是对该技术的详细解析：
随着智能网联汽车的发展，获取实车运行大数据变得更加便捷。这些数据为新能源汽车的性能设计提供了宝贵的参考。结构参数AIGC自动优化技术正是基于这一背景，旨在通过智能化手段，提升新能源汽车的性能设计效率，实现多性能目标的优化及整车性能集成。
技术特点与优势
大数据与AI算法的结合：该技术充分利用实车运行大数据，结合人工智能算法，能够准确聚类生成符合不同驾驶风格、地域区间的客户实际行驶工况。这有助于更精确地指导车辆性能开发，满足不同消费者和车辆类型的需求。
智能优化与自动生成：通过集成多种AI算法和优化方法，该技术能够实现系统结构、设计参数的自动调整与优化。这大大提高了设计效率，降低了成本，加速了产品上市进程。
多性能目标优化：该技术不仅关注单一性能指标，而是能够综合考虑动力性、经济性、安全性、舒适性、操控性、可靠性等多性能目标，实现整体性能的最优化。
应用实例与前景
一汽全国重点实验室正在搭建的基于整车能耗分析的生成式平台，正是结构参数AIGC自动优化技术的一个典型应用。该平台通过模拟和预测，提供关于不同设计方案的详细反馈，为动力系统设计提供了有力支持。随着技术的不断发展和应用，这项技术有望极大地改变新能源汽车的设计和制造过程，推动数智化造车的快速发展。
结构参数AIGC自动优化技术是新能源汽车设计领域的一项重要创新。它通过将大数据、人工智能算法与仿真模型相结合，实现了系统结构、设计参数的智能优化与自动生成。这一技术的应用将大大提高新能源汽车的性能设计效率，降低成本，加速产品上市进程，为新能源汽车产业的数智化转型提供有力支撑。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，新能源汽车的设计和制造过程将发生深刻变革，为消费者带来更多优质、高效、智能的出行选择。
四、车型定义AI自动推荐
车型定义是汽车设计流程的起点， 它决定了车辆的基本类型和外观， 为后续的设计和开发提供了基础。车型定义的优劣在一定程度上决定了一个产品的成败。 传统的做法通常重度依赖于决策者， 无法通过科学的手段辅助决策， AIGC的出现为上述问题提供了新的解决思路。
在车型定义的初步阶段，AIGC（人工智能生成内容）技术的引入为汽车制造商带来了革命性的变革。这项技术不仅能够高效地收集和分析用户行为数据与消费者偏好信息，还能够精准洞察潜在用户群体的核心需求，从而在车型的功能配置、外观设计、以及内饰风格等方面提供科学的决策依据。
具体而言，AIGC技术通过深度挖掘社交媒体上的用户讨论和评价，能够迅速捕捉到消费者对于车辆安全性、燃油经济性、驾驶体验等关键方面的关注点和痛点。这些宝贵的用户反馈被转化为车型定义中的重要参考因素，确保了新车型在设计和功能上能够紧密贴合市场需求。
在车型定义的深化过程中，AIGC技术进一步展现了其强大的数据挖掘与分析能力。通过对消费者数据的细致剖析，汽车制造商能够清晰地识别出不同用户群体的独特需求，这为车型的个性化和定制化开发奠定了坚实的基础。例如，视车科技推出的AI涂装功能便是一个典型的成功案例。该功能允许用户通过输入关键词描述，系统即可自动生成多样化的涂装设计方案，并通过3D车型进行直观呈现。此外，该工具还配备了3D可视化编辑设计功能，使得用户能够进一步对汽车外观的涂装进行个性化调整，包括车漆材质、大小比例、旋转缩放、颜色更换以及水平位置调整等，极大地提升了车型定制化的灵活性和用户体验。
AIGC技术在车型定义中的应用不仅为汽车制造商提供了强大的数据支持和设计优化能力，还极大地推动了汽车产业的智能化和个性化发展。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，AIGC技术有望在未来为汽车行业带来更多创新和突破。
