虚拟技术在汽车产品研发、软件算法，及工作站硬件配置推荐

虚拟技术是现代汽车研发的核心，有助于缩短开发周期、降低成本、提高产品质量，虚拟技术在汽车产品研发的主要应用、涉及的算法与软件，以及这些算法特点对硬件配置的需求。

一、虚拟技术在汽车研发的主要应用

整车结构与碰撞仿真--碰撞安全性、车身强度、轻量化设计。

空气动力学与风噪仿真--整车气动优化、风噪预测与NVH（Noise-Vibration-Harshness）改善。

热管理与流体仿真--发动机/电池/冷却系统散热、车内热舒适性。

电驱动与控制系统仿真--电机、电控策略验证、整车控制策略虚拟验证。

虚拟样机与多体动力学--悬架、转向、制动系统性能与耐久性验证。

虚拟驾驶舱 / HMI / 人因工程--人机交互、驾驶模拟、UI/UX体验。

智能网联与自动驾驶仿真--感知、决策、控制算法验证；虚拟道路测试。

制造与装配虚拟仿真--工艺可行性、装配可达性、虚拟工厂布局。

二、涉及的主要算法

应用方向 主要算法 特点

碰撞仿真 有限元法（Explicit FEM）、接触算法、材料本构模型，非线性大变形，时间步长小，计算量巨大

气动/风噪 RANS、LES、DES（湍流模拟）、声学边界元（BEM）、有限体积法（FVM），网格规模大，适合GPU加速（LES、声学）

热管理 CFD（稳态/瞬态）、多物理场耦合（热-流-电-磁），对内存带宽敏感

电驱动/控制 电磁场有限元（FEM）、电机损耗计算、控制系统仿真（ODE、DAE 数值积分），控制仿真偏CPU；电磁场求解偏CPU/GPU混合

多体动力学 矩阵刚体动力学求解、约束方程、时域积分，计算量中等，对CPU并行友好

HMI/驾驶模拟 3D渲染、实时物理引擎（Unity/Unreal）、光线追踪，GPU主导，对显存和渲染性能要求高

自动驾驶 机器学习/深度学习（CNN、Transformer）、SLAM、路径规划（A*、RRT）、控制优化（MPC），强烈依赖GPU（训练）、CPU/GPU混合（推理）

工厂/装配仿真 CAD几何计算、运动学、数字孪生引擎，对显卡要求中等，几何运算依赖CPU

三、主要软件工具

碰撞/结构：LS-DYNA、Abaqus Explicit、Pam-Crash

气动/热流：Ansys Fluent、Star-CCM+、OpenFOAM

NVH/声学：Actran、VA One、LMS Virtual.Lab

电驱动/电磁：Ansys Maxwell、JMAG、Motor-CAD

控制/整车：Simulink、AMESim、CarSim、IPG CarMaker

多体动力学：MSC Adams、RecurDyn

虚拟驾驶舱/HMI：Unity、Unreal Engine、CATIA VR

自动驾驶仿真：PreScan、dSPACE、Carla、LGSVL、百度Apollo仿真平台

制造仿真：DELMIA、Tecnomatix

四、硬件配置需求

算法类别 CPU需求 GPU需求 内存需求 硬盘/IO需求

显式有限元（碰撞） 极度依赖CPU核心数（≥64核效率好），时钟频率次要，GPU支持有限（部分后处理加速），每百万单元需几十GB，输出文件大（TB级），I/O关键

隐式有限元（结构/NVH） 对单核性能敏感，多核扩展有限，GPU支持逐步增加（矩阵求解），内存/带宽要求高，中等

CFD（RANS/LES） 高核数CPU效率好，LES更适合并行，LES/DNS适合GPU强加速，大规模网格需>128GB，中高，检查点文件数百GB

多体动力学 CPU多核并行可加速，GPU作用小，中等（32–128GB），中等

控制/系统仿真 CPU为主，单核速度重要，GPU仅用于AI模型，低（16–64GB），低

自动驾驶AI 数据预处理CPU为辅，训练强依赖GPU（A100/4090级别），显存64–80GB优选，数据集I/O极高（TB级）

VR/虚拟驾驶舱 CPU一般（8–16核足够），GPU决定体验（RTX系列），显存/系统内存均需大，低~中

制造/装配仿真 CPU主导（几何、运动学），GPU次要，中等，低

五、总结

高强度结构/碰撞仿真 → CPU多核+大内存+高I/O

气动/热流/声学 → CPU+GPU混合、大内存（>128GB）

电磁/电驱动 → CPU为主，部分GPU加速

控制/多体动力学 → 中等CPU并行，内存适中

AI/自动驾驶 → GPU显存为核心瓶颈，数据I/O大

VR/HMI → 高性能GPU，CPU次要

制造仿真 → CPU几何计算，GPU次要

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