岚图AI研发突破：效率提升21倍，开启智能造车新时代

岚图AI研发取得里程碑式突破，效率提升21倍，开启智能造车新纪元

在人工智能技术加速赋能产业升级的浪潮中，岚图汽车通过深度布局 "AI+" 战略，实现了从研发到设计的全方位智能化突破。据内部人士透露，其智能电子电气团队成功开发 4 类 "AI 虚拟工程师"，在软件前期开发、测试等环节展现出颠覆性效率，开发效能较人工提升 21 倍，标志着智能造车进入全新阶段。

AI 虚拟工程师：重构研发流程

岚图智能电子电气团队自主研发的 AI 大模型应用，创新性推出底软开发 AI 工程师、功能安全 AI 工程师、底软测试 AI 工程师、BCM 测试 AI 工程师四大职能类别。这些 "数字员工" 通过机器学习算法，能够自动完成代码审查、风险识别、测试用例生成等核心工作，将原本需要人工数周的工作量缩短至小时级。例如在功能安全分析环节，AI 工程师可在 2 小时内完成传统工程师需要 3 天才能完成的 FMEDA 分析，准确率提升至 99.7%。

这种革命性的效率提升，源于 AI 系统对历史数据的深度挖掘。通过分析过去 5 年积累的 12 万份软件测试报告，AI 工程师建立起精准的风险预测模型，提前识别潜在缺陷，使开发过程中的问题发现率提升 40%。更值得关注的是，这些 AI 系统具备持续进化能力，每周通过 2000 + 次模拟训练优化算法，形成 "开发 - 测试 - 优化" 的闭环进化体系。

设计革命：AI 重塑汽车美学

在造型设计领域，岚图同样展现出前瞻性布局。通过将 AI 技术融入工业设计全流程，设计师可在 15 分钟内生成 100 组线稿方案，较传统手绘效率提升 8 倍。AI 辅助系统不仅能完成曲面优化、比例调整等基础工作，还能根据用户画像自动生成符合目标人群审美的设计方案。例如在全新岚图梦想家的设计中，AI 系统基于对 3000 份用户调研数据的分析，提出了 "流动雕塑" 的设计理念，最终助力车型斩获 2025 美国 MUSE 设计奖铂金奖，这也是汽车行业首次包揽该奖项最高荣誉。

这种效率革命并未止步于设计阶段。AI 系统还深度参与工程可行性验证，通过模拟风阻系数、结构强度等核心指标，将设计方案的工程适配周期缩短 60%。在岚图知音车型开发中，AI 系统发现并优化了 12 处潜在结构问题，使开发周期较传统流程缩短 3 个月。

全产业链智能化布局

岚图正通过 "技术 + 人才 + 生态" 的立体布局，构建智能化核心竞争力。目前已与清华、复旦等 17 所高校建立联合实验室，智能化岗位扩招至 1500 人，形成从算法研究到工程落地的完整人才梯队。在技术生态方面，与华为深度合作开发的乾崑智驾系统，将实现全品类车型搭载，其中 L3 级智驾量产车预计年内上市。同时，基于 Deepseek 大模型的智能座舱已在岚图知音车型上实现 "秒级响应"，支持多模态交互和场景化服务推荐。

这种战略布局正在产生显著成效。数据显示，岚图 AI 研发投入每增加 1%，产品迭代速度提升 1.8%，用户满意度提高 2.3%。随着智能化能力的持续升级，岚图正从传统车企向 "软件定义汽车" 的新物种进化，为行业提供智能造车的创新范本。

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