宝马集团（BMW Group） 与 Mistral AI 宣布达成合作，共同推动人工智能（AI）在车辆碰撞仿真中的应用，旨在提升复杂工程任务的质量、准确性和开发效率。此次合作也是双方推动行业专用 AI 在车辆研发及宝马集团价值链更多环节规模化应用的重要一步。
宝马集团首席信息官（CIO）兼高级副总裁 Franz Decker 博士表示：
“对于宝马集团而言，工业数据是将人工智能真正转化为价值创造能力的关键。通过将我们的工程数据集与 Mistral AI 的模型训练能力相结合，我们正在打造面向专业工程领域的 AI，帮助工程师高效完成复杂的研发任务。”
碰撞仿真的复杂性与海量数据
宝马集团车辆碰撞仿真的规模和复杂程度，充分体现了行业专用 AI 的重要价值。
目前，宝马集团每周都会开展数千次虚拟碰撞仿真，由此产生海量工程数据。长期积累下来，其碰撞仿真历史数据规模已超过 1 PB。
这些数据详细记录了车辆结构响应、材料性能变化等关键信息，为训练工业 AI 模型提供了独一无二的数据基础。
Mistral AI 首席营收官 Marjorie Janiewicz 表示：
“随着工业 AI 成为人工智能发展的新前沿，我们非常荣幸能够与宝马集团展开合作。此次合作充分展示了行业专用 AI 模型如何帮助企业解决碰撞仿真等复杂工程挑战。”
大型行业模型（LIM）构建技术基础
为了推动这一能力进一步规模化应用，宝马集团正重点布局大型行业模型（Large Industry Models，LIM）。
LIM 是基于汽车研发、安全测试以及工程仿真等行业专属数据训练而成的人工智能模型。
与通用人工智能模型不同，LIM 将行业专业知识直接融入 AI 模型，使其能够理解和处理汽车工程领域的复杂问题，而不仅仅依赖通用知识。
实现这一目标，不仅需要丰富的工业数据作为支撑，还需要深厚的行业专业知识，以及能够让 AI 系统直接学习宝马研发流程的技术环境。
此次合作进一步凸显了工业数据在下一阶段数据驱动价值创造中的重要作用，同时也进一步强化了宝马集团在人工智能与技术创新领域的生态布局。
