Nowe standardy projektowania pojazdów
Ford wykorzystuje sztuczną inteligencję do przyspieszenia projektowania samochodów, znacząco skracając czas od pomysłu do gotowego modelu. Integracja AI z tradycyjnymi metodami, takimi jak rzeźbienie w glinie, umożliwia szybsze dopracowanie prototypów i pozwala nadążyć za tempem chińskich producentów.
Tradycja i nowoczesność w jednym procesie
Choć metody manualne wciąż odgrywają ważną rolę w tworzeniu modeli samochodów, to systemy AI umożliwiają analizę aspektów konstrukcyjnych i aerodynamicznych bez potrzeby długotrwałych testów fizycznych. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie efektów testów w kilka sekund, co dawniej wymagało wielu godzin symulacji.
DeepSeek jako wsparcie konstrukcyjne
Ford wykorzystuje platformę DeepSeek do szybkiego wykrywania potencjalnych wad w projektach, zanim te trafią do seryjnej produkcji. Narzędzie to pozwala na błyskawiczne przetwarzanie rysunków 2D w modele 3D i analizę wytrzymałościową, skracając znacząco czas prac przygotowawczych.
Inwestycje w niezależność obliczeniową
Firma rezygnuje częściowo z chmury publicznej, inwestując w własne centra danych oparte na kartach Nvidia. Wysokie koszty oraz ograniczenia dostępności zasobów w chmurze skłoniły Forda do budowy własnej infrastruktury IT, zapewniającej stabilność i wydajność.
Otwartość i elastyczność rozwiązań
DeepSeek udostępnia swoje rozwiązania w formule open source, co daje inżynierom większą swobodę w rozwijaniu algorytmów. Dla Forda to szansa na dostosowywanie narzędzi do konkretnych wyzwań projektowych i integrację z innymi systemami AI.
Nowa generacja hardware’u
Wprowadzenie chipów Nvidia Blackwell oznacza wzrost wydajności obliczeniowej, ale również większe zapotrzebowanie na energię i konieczność modernizacji infrastruktury. Szybkie tempo rozwoju rynku sprawia, że planowanie przyszłości staje się wyjątkowo trudnym zadaniem.
Konkurencja wymusza innowacje
Presja ze strony azjatyckich producentów samochodów i wymagających konsumentów powoduje, że firmy muszą wdrażać nowe technologie szybciej niż kiedykolwiek. Klienci oczekują pojazdów bardziej zaawansowanych i dopasowanych do indywidualnych potrzeb.
Agenci AI w praktyce
Zespół Forda, kierowany przez Bryana Goodmana, koncentruje się na tworzeniu autonomicznych agentów AI, zdolnych do wykonywania zadań projektowych bez ingerencji człowieka. Integracja tych systemów z klasycznymi metodami może znacznie zwiększyć wydajność całego procesu projektowego.
Balans między kreatywnością a automatyzacją
Mimo rozwoju AI, kreatywność ludzka pozostaje niezastąpiona. Sztuczna inteligencja nie wyklucza potrzeby fizycznych testów, lecz ułatwia eliminację kosztownych błędów i pozwala efektywniej planować działania projektowe.
Motoryzacja w cyfrowym przyspieszeniu
Firmy z sektora edukacji i szkolnictwa również obserwują zastosowanie AI w przemyśle motoryzacyjnym jako modelowy przykład wdrożenia innowacji. Automatyzacja linii produkcyjnych oraz analiza danych z pojazdów stają się nieodzownymi elementami nowoczesnej inżynierii.