超级智算中心及面向汽车研发领域应用新一代AI数字化平台建设项目
思瀚产业研究院 阿尔特    2023-08-28

1、项目基本情况

项目名称：超级智算中心及面向汽车研发领域应用的新一代 AI 数字化平台建设项目

实施主体：公司及其拟设立的子公司

项目投资额：58,000.00 万元

项目概况：本项目计划建设落地 1个超级智算中心、训练 1个汽车研发领域大模型、开发 1+N 个智能设计和预测的 AI 算法工具集，结合数字化建设，最终实现智能业务场景生态层的全面落地。

2、项目建设必要性

（1）本项目有利于提升数据处理能力，支撑人工智能应用落地

随着汽车产业从传统制造向智能化、数字化转型，智算中心作为一种面向 AI技术研发与应用的数据中心，正在逐步成为汽车行业的必备基础设施。智算中心不同于传统的数据中心，它不仅提供存储和计算服务，还提供 AI 模型训练、推理、优化等服务，以及多种 AI 应用场景的支持。智算中心可以有效地降低 AI 技术开发和部署的门槛和成本，提升 AI 技术的性能和效率，促进 AI 技术的创新和应用。

公司积极探索人工智能技术在汽车研发设计领域的运用，努力构建数字化研发的生态，而这离不开巨量的智能算力支撑。本项目拟以“高性能 AI 服务器+IB网络交换机+存储系统”为核心架构，建设成 200PFlops 算力的智算中心，打造智能算力枢纽，成为全国规模及效能领先的汽车行业智能算力底座。该算力底座建设完成后，自用的同时，也可面向国内通用智能汽车市场需求提供基础算力供给服务支持。

智算中心将与公司业务需求深度结合，提供针对汽车研发设计的算力集群、性能加速工具和 AI 大数据平台，使得模型训练性能、GPU 资源利用率和算法研发效能都大大提升；通过数据管理、高速网络、统一存储、高性能计算、模型和服务管理来全方面支撑数字化建设及人工智能应用落地。

同时，智算中心也将加快其他 AI 大小模型和行业快速对接，带动专业化大数据应用崛起，驱动创新加速成长。未来，公司智算中心以强大算力驱动 AI 模型对数据进行深度加工，使算力、数据、算法三个基本要素成为一个有机整体和融合平台。

（2）本项目有利于提高研发效率，降低研发成本

在汽车研发过程中，人机交互的场景非常丰富，每个岗位与岗位之间的认知差别导致沟通效率低、误差一致性问题较多，AI 大模型应用和算法工具集的集成，可以起到降本增效和减少人为出错率的作用。汽车造型设计方面，生成式 AI能够可以辅助设计师快速生成和迭代设计方案，在模型的基础上仅需提前做一些预处理，便能在短时间内生成不同风格的概念设计和方案设计；汽车工程设计方面，当工程师设计一个产品时，只要输入基本参数，软件工具就可以根据储存在云端的数据库推荐最优参数供工程师参考。

此外，在需要大量简单设计图的场景中，通过自动化和 AI 模型参与开发，设计研发人员能够从繁琐的日常任务中解放出来，从而能够专注于更高价值的工作。工程师可以在虚拟环境中测试汽车材料与部件、利用计算流体力学完善空气动力学设计、基于虚拟碰撞仿真提升车辆安全性等。

因此，本次募投项目可以通过实现预定的数字化建设和 AI 辅助工具开发，极大提升汽车设计效率并减少重复工作的时间成本，缩短研发周期，降本增效，从而提高利润。

（3）本项目有利于准确把握客户需求，提升市场竞争力

AI 技术可以帮助分析社交媒体数据，获取用户偏好和产品需求信息，从而进行流行趋势预测等。利用深度神经网络模型，根据储存在云端的数据库，利用用户偏好大数据训练深度神经网络模型，训练完成后模型可预测出汽车造型中流行的造型因素、特征属性等，并按这些参数生成推荐设计，供设计师参考。AI 的能力将增强分析活动，使公司能够将数据驱动的决策内化，将能够提高产品和服务质量，更快和精准找到客户需求，更有效地优化产品设计过程。

当前，阿尔特已经成立了 UERC(User Experience Rsearch Center)中心，专门从事行业研究、产品策划、用户研究、体验定义、测试评价、软件数据开发、新技术研发应用等用户体验全链路研发与咨询服务，并将上线用户体验测评系统。

本次项目拟关联 UERC 用研模块大量数据积累，在使用近 10 年的市场用户数据、行业用户普适性数据、外部用户数据、合作企业用户数据等传统海量用户数据的同时，灌入 UERC 用研模块独有的上千种用户标签、数百种用户画像分类模型、用户全量大数据（特征类、喜好类、行为类、消费类）、优异 X 平台用户厚数据、数字化深度用研分析报告等多个核心数据群，进行二次针对性综合学习训练，打造基于 UERC 的数字化用户体验模型下的 AI 研发数据中台及关联 AI 大模型应用。

项目的实施有利于训练搭建市场研究分析、产品分析和用户研究的 AI 模型，实现行业、市场、用户、产品、设计等多维数据深度融合，帮助设计师快速响应市场变化，推出具有竞争力的产品；还可以通过对用户行为的分析和反馈，不断优化产品的外观设计，提高用户的满意度和使用体验，提升市场竞争力。

（4）本项目的建设有利于构建新的创新体系，推动公司高质量发展

为更好实现公司发展战略，公司在保障业务稳健发展的同时，不断提升企业价值创造能力和创新发展引擎。数字经济时代下，大模型等人工智能技术已成为汽车设计行业发展的重要抓手。目前，公司已将AI模型和数字化研发工具等新技术应用到造型、工程、仿真建模分析测试、性能开发、试验等研发产业链的各个环节，实现研发技术升级。

通过以上手段构建数据中台，并以其作为业务驱动的引擎，不但可以实现汽车研发业务的重组，还能极大提升研发效率和企业价值。本次募投项目拟基于AI大模型和专业知识库，形成公司的智慧大脑。训练后的大模型应用创新能力将成为公司持续创新发展的核心能力，形成认知自动化+业务驱动创新+研学用高效协同的新创新体系。

在未来，公司AI技术还可应用于更多领域，如多物理场仿真试验、能量管理平台、软件代码生成、用户研究画像生产、痛爽点分析、车队管理等，随着公司数字化和AI平台化发展的进程，将与更多学科进行直接耦合发展，进而形成基于数据和大模型的新业务模式。

3、项目建设的可行性

（1）国家政策的大力支持

人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。2023年2月，国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，指出系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。

2022年8月，科技部印发《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。

2021年12月，工信部等发布《“十四五”智能制造发展规划》，强调加强关键核心技术攻关。聚焦设计、生产、管理、服务等制造全过程，突破设计仿真、混合建模、协同优化等基础技术，开发应用增材制造、超精密加工等先进工艺技术，攻克智能感知、人机协作、供应链协同等共性技术，研发人工智能、5G、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术。

11月，工信部发布《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》，支持人工智能算法库、工具集等研发。加快发展新型机器学习、生物特征识别、自然语言理解、新型人机交互、智能控制与决策等产品和服务。推动人工智能开放平台建设。

地方层面，2023年2月13日，北京市经信局发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，系统性展示北京在构筑全球人工智能创新策源地和人工智能领军城市过程中的创新成果和实践经验。

（2）深厚的数据库积累

公司深耕汽车设计领域20余年，在造型设计、工程设计、性能仿真、试制试验等一体化方面具有显著优势，已为超过80家客户成功研发接近400款车型，包括从轿车（A00级到C级）、SUV、MPV到商用车的多种车型。基于此，公司积累了高数量级且高质量的数字资产，建立了从零部件到整车完善的不同标准下的模型数据库和仿真试验测试结果数据库，包括NVH、碰撞安全、强度耐久、空气动力学、热管理标定等；同时已形成完善的法规标准数据库，覆盖国内外超10,000项整车研发设计标准。数据库还包括了用户的购车行为、驾驶习惯、满意度等信息，这些信息有助于更好地理解用户需求和产品定义输入，为OEM提供更好的产品和服务。

此外，依托多年积累的技术及业务优势，公司已在开展数字集成管理平台的开发。该平台打通了从用户体验、造型设计、工程设计到性能试验的数据流和业务流，构建产业大数据和行业知识库，具备标准化SaaS应用快速开发和个性化解决方案规模化交付的能力，将为围绕研发全过程的多方业务赋能。

（3）强大的技术研发团队

公司建有人工智能与数字实验室（AI.XLab），是公司专门设立从事人工智能领域研究与应用的组织，牵头软硬件架构、AI平台研发和AI模型算法开发，实现产品研发路径上上AItoX的垂直类研发应用。

当前实验室有智算中心、算法模型、数字数据、赋能应用四大模块，团队包括AI解决方案工程师、算法工程师、数据分析工程师、测试开发工程师及各技术领域应用工程师。此外，公司与多家知名企业和研究机构建立了长期的战略合作伙伴关系，包括OEM、零部件供应商、科研机构、海外独立专家、知名大学和智库等，通过与合作伙伴共享数据，共同研发新的AI技术，共同探索新的应用场景，能够有效推动公司AI技术的应用落地。

综上，强大的技术研发实力，为公司持续发展以及本项目的顺利实施提供了保障。

（4）丰富的AI技术应用经验

公司积极探索AI技术，目前在人工智能的结合上，已经开展了一些具体模块上的应用，包括标准数据化建设、数据标注及处理、效果图生成及渲染、参数化建模设计分析、软件代码生成以及机器学习和深度学习的一些多学科应用。

基于历史项目，已建立从零部件到整车完善的不同标准下的作业程序文件，形成丰富的2D/3D模型和仿真试验测试结果数据库，包括NVH、碰撞安全、强度耐久、空气动力学、整车及系统标定等。同时公司已形成丰富的AI技术应用经验，例如公司造型研发人员已在应用基于AIGC的多种AI软件来辅助项目研发，对丰富创新灵感，提升研发设计效率方面起到了较好的推动作用，尤其在造型创意参考、画质优化、三维动画逻辑等图形图像处理方面取得了良好的效果。

同时，公司已利用AI机器学习辅助于CAE仿真在整车轻量化和空气动力学参数化模型的优化，以提高效率和前移预测；在碰撞耐撞性和行人保护上已经使用了AI算法训练模型，来快速预测结果，同时在热管理智能标定、CAD和CAE自动化系统编程，以及用户体验需求研究中也运用了AI技术来提升效率。

公司未来将继续在更多整车研发设计环节探索AI技术的应用及落地，并将数字化、智能化转型作为重要的发展战略，积极探索公司汽车设计知识库、汽车设计数据库与AI大模型相结合的模式和创新路径，逐步实现降本增效，打造汽车研发设计新模式、新业态，为客户提供更高质高效的服务。

4、项目投资计划

本项目总投资为58,000.00万元，拟使用前次募集资金4,081.91万元，拟使用本次募集资金53,918.09万元。

5、项目实施主体

公司及其拟设立的子公司

6、项目备案情况

本项目涉及备案及环评事项尚未办理完毕，公司将根据相关要求履行审批或备案程序。