本次论坛旨在搭建一个务实、前沿的交流平台，汇聚行业专家学者，共同探讨智能建模与仿真技术的前沿动态、核心挑战与实践路径，推动行业从“经验驱动”真正迈向“模型驱动”、“智能仿真驱动”。当前基于模型的汽车研发仍然面临以下挑战： 1. 模型开发的“碎片化”：整车开发涉及多学科、多物理场、多尺度模型，各子系统（如动力总成、底盘、车身、电子电气）的模型往往由不同团队使用不同工具开发，导致模型集成困难、数据标准不一，形成“模型孤岛”，难以支撑整车级的协同仿真与优化。 2. 仿真与物理试验数据的不匹配：如何高效、精准地利用海量试验场数据、车辆运营数据来校验、修正和赋能仿真模型，实现“数字孪生”的闭环迭代，仍是巨大挑战，模型预测精度与效率的平衡问题突出。 3. 智能算法的工程化落地难题：AI/ML技术在模型降阶、参数辨识、场景生成等方面展现出巨大潜力，但其在复杂工程系统中的可靠性、可解释性及与传统仿真工具的深度融合仍缺乏成熟的方法论和最佳实践。 4. 人才与知识体系的断层：行业亟需既精通传统车辆工具、又掌握先进建模与数据科学知识的复合型人才，现有的教育体系与企业的实际需求存在脱节。

主办方：中国汽车工程学会汽车模型数字工程分会

会议时间：

会议地点：江苏省·苏州市

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