Neural Concept 高管称 AI 可助欧洲车「战胜中国」，实为推销自家平台

瑞士 AI 工程公司 Neural Concept 创始人兼 CEO 皮埃尔·巴克日前在《欧洲汽车新闻》大会上抛出激进观点：欧洲汽车制造商若大胆采用 AI 技术，有机会在产品研发领域追赶甚至超越中国对手。该言论随即引发争议，被认为与其推广自家 AI CAE 平台的目的高度相关。Neural Concept 成立于 2018–2019 年，核心产品为面向工程团队的 AI 仿真平台，目前已服务于捷豹路虎、雷诺、通用汽车、多支 F1 车队以及伊顿、GE Vernova 等供应商与航空航天企业。

Neural Concept 平台的能力与卖点

Neural Concept 的核心思路是利用企业过往 CAE 数据训练 AI 模型，以快速预测仿真结果，从而加速设计迭代。其最新 Copilot 功能包含以下亮点：

• 接入 LLM，支持将工程师的文字描述直接转化为可制造的 3D 几何模型，并支持对话式修改。
• 可一次性生成上千个设计变体供评估，远超传统逐个建模的方式。
• 覆盖热管理、流体动力学、碰撞、电磁等多物理场仿真，快速筛选有潜力的方案。

巴克披露的数据称，平台已为其 15 家汽车客户累计节省约 5000 万美元成本，并将产品上市时间缩短两年。他预测，到 2030 年 AI 将负责车辆 95% 的端到端设计，开发成本可降低 90%。

「战胜中国」论调的真实意图

巴克在演讲中将中国汽车描述为「不知道如何用 AI」的对手，并建议传统欧洲车企：

• 由领导层强制推动 AI 变革，不要从零自建一切。
• 建立专业 AI 能力中心，培训机械工程师直接解决工程问题。
• 以特斯拉为参照，加速 AI 在研发中的渗透。

他引述 MarketsandMarkets 数据称，汽车 AI 市场将从 2025 年的 188 亿美元增长至 2030 年的 385 亿美元。但这一番「欧洲不可战胜」的鼓吹，最终指向的仍是自家平台的商业推广。

中国车企的 AI 落地早已走在前面

原文列举了多家中国车企的 AI 应用案例：

• 江汽集团联合华为，基于盘古 CV 大模型整合 150 余个质检小模型，整车缺陷拦截率达 99.99%。
• 中国一汽构建「EOA」智能运营中枢，部署 20 个「数字员工」，使人工审批节点精简 60%，研发周期压缩 50%，制造成本降低 40%。
• 上汽智己部署 30 多个 AI 智能体辅助零部件 3D 模型生成，将单块加强板设计时间从 2–3 小时缩短至几秒。
• 伟本智能为一汽解放等提供「冲焊物流一体化」方案，实现冲压件立体库零人工装框，缺陷检出率达 100%。

在 To C 端，AI 大模型上车已进入智能座舱，并向智能驾驶延伸。文章认为，所谓「中国汽车与 AI 绝缘」的前提并不成立。

技术挑战仍未解决

即便对 Neural Concept 自身而言，从生成式设计到 AI 仿真的完整闭环也并不容易：AI 理解 CAD 模型难度较高，CAE 仿真部分相对成熟，而生成式建模仍是难题。Copilot 代表的 CAD/CAE 一体化方向值得关注，但要真正实现端到端智能设计工作流，仍有相当距离。

文章最终结论是：与其理会「AI 战胜中国汽车」的营销话术，中国车企更应踏实推进制造智能化与前沿 AI 探索。