什么黑魔法，把气动学仿真，缩短到以秒计

小X，那个优化结果出来没，理不理想啊？
X总，还在跑呢，可能要后天才成出结果？
就修了个小型面，要算这么久么？明天就要过阀了啊！
X总，虽然，但是，嗯，没办法，就要这么久！

上述，干仿真的同学们可能会有体感。
老是会被外部人员觉得，仿真就是摁几下计算器的事。
输入就及时输出，处理？处理还要这么久吗？

但，确实：
车辆开发的仿真到现在，到现在确实到了一定的瓶颈了。
无论是与真实实验的精度对照上，还是仿真的速度上。
一个关键的：

很多的时间，浪费在等仿真结果上

就拿空气动力学来说：
是在虚拟环境中去仿真那虚无缥缈的流体。
每一颗分子的移动方式、速度、方向。分子与分子之间的相互作用。遇到障碍物之后的涟漪不断。
这里面有太复杂的计算，甚至还没有数学公式可以解释所有的流体现象。

现阶段，只能靠算力和时间，去尽量的：

拟合出来一个最可能的结果。

所以，要突破？必须超越数学？用AI 暴力破解的那种？

都说AI可以把所有行业从做一遍，对于汽车这个古老的行当，可不可以赋能啊。
看到英国一家初创公司带来的一些些微光。
这家公司叫BeyondMath，大概意思应该是：超越数学，然后用AI提供新的解决方案。
签的第一个就是超级重磅级的大单：用AI给F1赛车优化空气动力学

具体来说，技术线路是：
基于物理学原理，让AI在物理学公式的指导下，进行自我反馈和训练。
用机器学习和AI的力量，打造一个“数字风洞”
追求的是极致的仿真速度，缩短从产生想法到验证其可行性的时间。

极致的仿真速有多快，BeyondMath加维举例说：
“设计师经常会想，如果我进行这个设计的更改，能否让车或飞机更省油？想象一下，你有六个月的时间为一架飞机设计一个部件，考虑到模拟实验所需要的时间，你可能在半年内，只有20次尝试的机会。但如果能够利用AI，设计师想到一个点子，就能在几秒钟或几分钟内得到结果，那么在同样的六个月里，你可能进行一百万次的改变和调整。”

当然，这么快的速度，精度肯定有所下降。
据说是F1车队的反馈，精度比传统的仿真方式，低了0.8%。
几倍几十倍的速度提升 VS 不到1个点的精度下降。
这笔账应该谁都会算吧，这其实意味着：

费用、开发周期、精度（多轮迭代后），全面提升的银弹啊

引用一段英国媒体对他们专访中的内容：
“奥本海默花了很多时间研究宇宙的奥秘，手里只有一块黑板和他的头脑，用于分裂和计算原子。现在想象一下，如果他有一个超智能的伙伴，能够理解所有已知的物理问题，并在几秒钟内完成复杂的计算，电影《奥本海默》就会短很多了。

说回他们在与F1车队合作，在赛季中帮助车队优化空气动力学。
F1可是汽车的金字塔尖了，尤其对空气动力学的诉求，对赛车性能所占的权重极高。

而，现在赛制下。
每个车队的预算是有上限的，车队再有泼天的富贵也没辙。
而且，开发空气动力学所需的风洞，时长是固定的。如果研发费用超标，还会被罚时长。

BeyondMath的理念，对F1车队简直是雪中送炭。
如果BeyondMath能够在F1的赛场证明自己的话。
那放到民用车领域，不得Kill 疯了呀。

而在民用车领域，放眼全球咱们这属于空气动力学狂魔啊。
应该有更广阔的土地和市场，什么时候过来发展啊。
或者，有没有本土的谁，将这种模式快速的Copy to China啊。

不知道底层的技术有多难。
但是，参照大语言模型的路子
ChatGPT出来，技术线路被证明可行。国内的各种模型就如雨后春笋，而且表现上也在短时间内快速逼近。

以后，关于造车。
AI能做的应该也不止这些吧。