隨著ICT技術的不斷發展，汽車制造各生產環節均處在數字化、智能化轉型的風口浪尖。助力汽車行業產品革新，重塑產業生態，必將依靠新技術、新機遇。如今汽車行業正朝數字化、智能化高速發展，眾多車企也紛紛建立自身產業生態，如何把握機遇，實現彎道超車成為重中之重。

12月16日，在∑co時間線上直播中，華為與棣拓軟件進行了聯合講解，就當前汽車行業市場現狀及發展趨勢進行分析，對ICT技術在汽車行業的應用及方案進行詳細講解，并結合Fips軟件深入淺出車輛仿真問題，為汽車行業變革提供無限可能。

華為ICT技術賦能汽車行業數字化轉型

華為中國政企智能制造汽車行業解決方案專家姜縣樓從汽車行業發展趨勢、華為面向汽車行業的解決方案和成功案例三個方面進行了解讀。

如今，汽車行業正在發生變化，如日益成熟的動力總成技術和輕量化材料、智能制造和車聯網的迅速發展、出行偏好的改變和自動駕駛汽車的興起。

姜縣樓表示，目前25％的汽車成本是軟件成本，汽車就像一個行駛在路上的計算機。因此，汽車行業將成為引領ICT技術的高科技潮頭行業。這樣的變化過程，影響著每一家車企，傳統汽車制造商將向出行服務及產品綜合供應商轉型，供應鏈、研發設計、整車制造、銷售和服務的全業務流程都將改進。

華為汽車行業解決方案全景圖

據介紹，華為汽車行業解決方案可通過多地域協同研發、仿真設計等，大幅降低新車研發成本，縮短車輛上市周期；通過車聯網、出行服務、汽車后服務等不斷提升客戶體驗，增加客戶粘性，實現車企從“單純賣車”向“移動出行服務提供商”轉型。

在營銷管理方面，通過客戶畫像精準分析目標客戶、采用電商商務模式，提升營銷效率和汽車銷量，做到汽車營銷數字化。從頂層規劃開始，華為通過提供數字化轉型規劃服務，幫助客戶確定數字化藍圖和變革方向。數字化轉型規劃服務全部來源于華為自身的數字化轉型實踐。在數字化轉型規劃中，華為通過變革主線來確定數字化藍圖。

在研發方面，姜縣樓為我們分享了兩大解決方案，分別是高性能計算解決方案和研發云解決方案。據了解，2025年前，汽車虛擬工程對應的計算能力和軟件復雜度每5年增100倍、開發成本下降25％。巨大的計算量，傳統自建在未來將難以承受，HPC開始云化，ISV積極轉身，將軟件移植到云HPC提供商，成為SaaS應用。

姜縣樓表示，通過華為高性能計算解決方案可以將CAE的使用從研發擴大到與大規模生產對接，涉及碰撞、CFD、NVH、通信、節能。同時，還可以制定HPC云化的策略來應對汽車虛擬化工程帶動的巨大計算資源需求。

在研發階段還有一個痛點就是協同問題。華為基于自身實踐形成研發云，實現全球研發協同，大幅提升研發效率，加快產品TTM周期。據姜縣樓介紹，從前的“煙囪式”實驗室環境需要2—3個月準備周期。現在通過華為研發云可輕松實現百萬級VM集中管理和調配，分鐘級環境準備，資源復用率提升2．5倍，作業時間縮短50％，代碼上云，加固研發安全。

談到制造環節，華為汽車行業解決方案能為智能工廠提供一網多能＋物聯網統一管理平臺，解決了智能工廠的生產數采和倉儲物流等多個環節的難題。有了數據之后，如何應用數據是接下來的關鍵。華為提供了工業智能體EI助力提升供應鏈運作效率。

在數字化營銷方面，華為通過對話式智能服務最大化業務成效。通過售前引導增加商業機會，降低運營成本；通過售后服務提高客服效率，提升服務體驗；通過智能外呼降低人力成本，提升客戶滿意度。

在智能出行方面，華為智能出行服務平臺支撐各類移動出行服務場景，通過華為人工智能與大數據服務，讓用戶出行更安全放心、高效便捷，提升用戶體驗。

綜上所述，ICT基礎設施已經成為數字化轉型的基石，而華為的聯接＋計算＋智能將成為汽車行業數字化轉型的核心引擎。

姜縣樓表示，華為通過全球實踐，做車企數字化轉型的使能者。在成功案例方面，姜縣樓首先分享了華為混合云支撐車企集團建設數字化轉型底座。華為混合云提供數字化平臺，不占有數據，秉著數據是屬于車企、車企客戶的原則，為用戶提供技術手段，助力車企打造自身品牌。

在高性能計算方面，華為HPC高性能計算支撐汽車仿真研發。如今，汽車碰撞測試占用大量計算平臺時間，任務排隊等候，導致產品開發周期長、成本高。同時，研發人數多、建模和模型上傳、計算結果回傳對基地到HPC集群間的網絡帶寬要求高。

華為通過獨立基礎架構資源池為吉利提供強隔離的HPC集群。采用多核（16核）高主頻CPU，計算能力高于長安基準10％，100G Infiniband網絡連接所有計算節點，網絡時延＜5us，基于IB網絡的Lustre分布式文件系統。

在物聯網方面，華為物聯網解決方案幫助工廠實現物料供應準時化（JIT）。華為基于NB－IoT的車位檢測器，實時檢測車位占用狀態；基于華為云的OCR單據自動化識別，提升識別效率；泊位管理系統實現自動化調度，物流裝載效率提升；基于RF－ID檢測器，自動識別物料的出入庫狀態。華為物聯網平臺幫助法國標致雪鐵龍集團建立全球車聯網平臺，實現了底層數據平臺與上層車聯應用分離，滿足各區域靈活定制需求。

CFD分析軟件－Fips，助力車輛空氣動力學性能升級

棣拓Fips軟件技術經理王海坤從軟件介紹、亞音速空氣動力學、超音速空氣動力學、氣動噪聲、水面和水下流體動力學五大方面為我們帶來了詳細解讀。

據王海坤介紹，Fips是一款流體仿真軟件，其核心功能是通過求解特定的偏微分方程（PDE）來模擬流體（空氣、水等）在各種情況下的行為。

Fips的主要特點包括：對輸入幾何容錯性較大，大大減少用戶在前處理上的時間花銷；針對特定應用領域高度模板化，形成自動化分析流程，極大地提高了用戶的分析效率；快速準確的求解算法，在某些領域能比同類軟件快5－6倍；與優化方法深度結合，快速地為用戶找到最優設計方案。

王海坤表示，Fips軟件的優勢在于對求解流程的優化。在求解壓力方程方面采用非傳統速度壓力耦合分裂步，來維持速度與壓力的強耦合從而減小segregated模式導致的拆分誤差。使用的分裂步具有比傳統模式更好的質量守恒特征，從而降低收斂需要的計算量。壓力方程的系數是常數，因此大大提高了壓力方程求解的并行效率。可以同時求解亞音速和超音速的流動問題。

在亞音速空氣動力學仿真計算方面，主要進行阻力和升力的預測。主要功能是預測地面交通工具或者飛行器在行駛過程中受到的阻力和升力：模板化，用戶只需要準備好待模擬的幾何文件，隨后調用模板，程序將自動完成剩余的操作；仿真結果準確度高。

在超音速空氣動力學仿真計算方面，跨音速和超音速飛行器的激波捕捉以及激波與湍流的相互作用：全馬赫高精度瞬態求解器，可仿真飛行器從低音速加速到超音速的行為。

在氣動噪聲方面，主要進行風噪預測。主要功能是預測地面交通工具或者飛行器在行駛過程中的風噪聲。氣動噪聲也提供類似的模板化功能，程序可以準確快速的自動完成接近百分之八十的手動操作。得益于高效率的算法，計算速度比同類軟件快5－6倍。

通過實車側窗測點壓力結果與風洞實驗的對比可以看出：時間步長為1e－5s，對應最高可解析頻率的理論上限為6600－8300Hz， Fips仿真結果部分測點在約7000Hz左右開始與實驗值有偏差，部分測點到10000Hz仍與實驗值吻合很好，充分說明了Fips求解器數值耗散誤差很小，求解精度很高。

王海坤以某車型實際項目為例，不同后視鏡仿真結果與實驗結果進行對比。同一個車型，三款不同后視鏡對應的車內噪聲的風洞實驗和Fips仿真結果。可以看出：仿真得到的噪聲隨頻率變化的趨勢與實驗基本吻合；仿真對三款后視鏡的噪聲預測，即mirror－3最好，mirror－2次之，mirror－1最差，與實驗結果一致。

在水面和水下流體動力學仿真計算方面，Fips軟件通過水－氣多相流求解器、船舶自驅動模擬、減阻模型等可進行水面航行器（船舶等）的阻力預測和減阻。同時，還可以預測水下航行器的空化、流動阻力和噪聲。

在汽車行業里，CFD的應用是非常廣泛的。從發動機、電池、電機，到冷卻系統、潤滑系統、空調系統，再到整車流場、空氣動力學開發、整車熱管理分析、水管理分析、氣動噪聲分析等領域，目前CFD都在發揮越來越重要的作用。

寫在最后

全球汽車產業正處于深度轉型期，綠色、電動、智能、網聯和共享發展進程加快，推動汽車新一輪技術變革。華為將攜手全球合作伙伴基于云計算、大數據、人工智能、物聯網、5G等技術打造場景化解決方案，加快產品和服務創新，幫助車企實現數字化轉型和升級。

責任編輯：gt