GM сокращает разработку автомобилей с помощью искусственного интеллекта до двух лет

General Motors объявила о новой системе разработки, поддержанной искусственным интеллектом, которая должна сократить цикл создания автомобилей с традиционных четырёх-пяти лет примерно до двух лет. Программа, представленная на втором ежегодном мероприятии GM Forward, прошедшем 21 октября в Нью-Йорке, сокращает аэродинамическое моделирование с 60 часов до 60 секунд, а структурный анализ - с месяцев до часов. Компания представляет эту цель не как пустое обещание, а с уже измеренными показателями экономии времени.

Что обещает план, представленный на мероприятии GM Forward?

Второе по счёту мероприятие Forward в этом году стало площадкой для объявления о глубоких переменах в инженерной культуре компании. Суть объявления, сделанного 21 октября в Нью-Йорке, такова: цикл разработки автомобилей будет сокращён с традиционного последовательного процесса в четыре-пять лет примерно до двух лет. В основе лежит идея, которая кажется не новой, но так и не была реализована в полной мере: параллельная инженерия. Команды дизайна, инженерии и производства будут работать вместе на единой цифровой линии с первого дня; классическая схема эстафеты, где дизайн передаётся инженерам, а инженерия - производству, уходит в прошлое.

В центре этой системы - внутренние системы искусственного интеллекта, обученные на собственных данных GM, машинное обучение, виртуализация и подход, который компания называет agentic engineering. GM позиционирует это как превращение корпоративного опыта, накопленного за десятилетия - дизайн-решений, краш-тестов и истории цепочки поставок - в преимущество в эпоху искусственного интеллекта. Таково же и мнение вице-президента компании по продуктам Стерлинга Андерсона: у крупного автопроизводителя не просто большой объём данных, а преимущество в данных; а быстрая итерация означает лучший продукт.

Конкретное воплощение этой стратегии тоже не остаётся загадкой. Цифры, представленные на мероприятии, по пунктам показывают, за счёт каких именно процессов будет достигнута двухлетняя цель.

Результаты CFD сокращаются с 60 часов до 60 секунд

Как сразу поймут те, кто closely следит за этой сферой, реальное узкое место в разработке автомобилей - это, как правило, не фантазия дизайнера, а скорость проверки дизайна. GM привела самый впечатляющий пример именно из аэродинамики. Запись в аэродинамическую трубу занимает недели; а традиционное вычислительное гидродинамика, то есть CFD-моделирование, длится до 60 часов за один прогон. На практике это означает лишь одну итерацию дизайна в день для инженера.

Именно здесь в игру вступает инструмент на основе машинного обучения, обученный на собственных данных GM. Запатентованный инструмент под названием Themed aero выдаёт поразительно схожие с CFD результаты примерно за 60 секунд. Раньше дизайн-идею можно было проверить один раз в день, теперь её можно тестировать сотни раз в день. Для человека, который следит за этой отраслью более тридцати лет, это означает изменение самой сути работы: аэродинамика больше не последовательный процесс согласований, а инструмент проектирования с мгновенной обратной связью.

Достижения в структурном анализе и батарее LMR

Аэродинамика - не единственное. Достижения в экономии времени, представленные GM в цифрах, охватывают почти все этапы разработки. Согласно опубликованным данным, машинное обучение, например, способно сократить анализ смятия крыши с расчётов, занимавших 8-40 часов, до менее 5 минут. Структурные анализы, которые в традиционном процессе занимали четыре месяца - жёсткость передней части, динамические нормативы, требования к долговечности, - в новом процессе на базе искусственного интеллекта решаются за несколько часов.

Батарея LMR: 300 000 дизайнов, один прототип

Пожалуй, самый впечатляющий пример - батарея. Разработка батареи LMR (с высоким содержанием лития и марганца), не содержащей кобальта и обеспечивающей примерно на 33 процента более высокую плотность энергии по сравнению с химией LFP, благодаря молекулярному моделированию и машинному обучению сократилась с работы, обычно требующей более 60 000 лабораторных часов, до 256 лабораторных часов. GM виртуально протестировала более 300 000 дизайнов батарей до изготовления физического прототипа, а первый пакет LMR прошёл путь от концепции до официального утверждения программы за один месяц. Как было объявлено в сентябре прошлого года, ячейки LMR впервые в мире будут производиться в промышленных масштабах на предприятии в Спринг-Хилл, штат Теннесси, переоснащённом в партнёрстве с LG Energy Solution.

V8 Silverado и точность, продемонстрированная Corvette ZR1

Было бы ошибкой думать, что виртуальная инженерия работает только в сфере электромобилей. Шести литровый V8 двигатель Chevrolet Silverado 2027 был разработан за одну треть типичного времени разработки двигателя и при 80 процентах стоимости прототипирования. Доказательством точности стал Corvette ZR1: виртуальная инженерия предсказала тестовую скорость 233 миль в час; калибровка была в тот же день переписана, на следующий день отправлена тестовой команде, и автомобиль действительно достиг 233 миль в час. Отклонение в одну милю в час - впечатляющая точность в этом масштабе.

Обещанные 30 процентов на производственной линии

Зная, что сокращения времени разработки недостаточно, GM чётко определяет и производственную составляющую стратегии. В роботизированных функциях, таких как штамповка, литьё, сварка, покраска и сборка, будут внедрены улучшения с поддержкой искусственного интеллекта; в сборке батарей обещано ускорение на 30 процентов. Платформа PlantBrAIn компании ставит цель проводить аккумуляторные пакеты по производственной линии настолько же быстрее. Было бы противоречием, если бы автомобиль, спроектированный за два года, из-за медленной линии выходил на дороги два с половиной года, сводя на нет выигранное время; похоже, GM закрыла и это звено.

Является ли это ускорение ходом против китайских производителей?

Именно этот вопрос вызвал самые жаркие споры после анонса. Темп китайских производителей, которые быстро и с низкими затратами выводят на рынок подключённые автомобили, давно является проблемой для опытных западных производителей; распространено мнение, что стремление GM к ускорению - прямой ответ на эту гонку. Эта рамка небезосновательна: двухлетний цикл приближает GM к скорости производства китайских конкурентов на значительном уровне.

Однако аналитик отрасли Стефани Бринли из Mobility Global читает ситуацию иначе. По её мнению, этот шаг - не реакция на китайскую угрозу, а этап эволюции эффективности, которую GM ведёт уже многие годы; выигранная скорость повысит конкурентоспособность против любого конкурента. И тайминг сам по себе не подтверждает китайскую версию: анонс вышел через день после заявления, что результаты компании за третий квартал соответствуют ожиданиям Уолл-стрит.

На стороне внедрения пока есть неизвестные. GM ещё не объявила, когда именно двухлетний процесс заработает и с какой моделью он будет связан; указывается, что за целью стоит снижение стоимости оборудования и сложности. Эта неопределённость - оправданное сомнение для тех, кому интересно расстояние между целью в анонсе и конкретным продуктом.

Другие темы мероприятия: центральный компьютер, система вождения «глаза свободны» и OnStar AI

Разработка с поддержкой искусственного интеллекта не была единственной темой мероприятия Forward. GM также представила архитектуру с новой центральной вычислительной единицей (CCU), обещающую 40-кратную вычислительную мощность на автомобиль, на 30 процентов меньше кабелей и сотовую связь до 50 раз быстрее. Четвёртое поколение EV-платформы пришло с такими пунктами, как аэродинамика на 25 процентов лучше, конструкция на 15 процентов легче, аккумуляторный пакет на 20 процентов компактнее, химия LMR и двунаправленный поток энергии.

Были анонсированы система вождения «глаза свободны», которая дебютирует в 2028 году с Cadillac ESCALADE IQ, и OnStar AI Assistant, стартующий с беспроводного обновления на Cadillac LYRIQ 2027 года. Указано, что существующие варианты ассистентов, включая Google Gemini, останутся на месте как опции, а новый ассистент станет им альтернативой.

Оценка: скорость - не цель, а процесс, движущийся выверенно

В истории автомобилестроения обещания сократить время разработки делались всегда; двухлетние циклы на бумаге существовали всегда. То, что отличает этот анонс GM, - подтверждение заявления уже свершившимися выигрышами времени. Аэродинамическое моделирование за 60 секунд, подтверждение аккумулятора за месяц, V8, разработанный за треть срока - это не цель, а измеренные результаты. Когда и с какой моделью произойдёт полный двухлетний цикл, пока не объявлено. Те, кто годами следит за этой отраслью, знают: изменения в инженерной культуре проверяются не в презентационном зале, а на серийной производственной линии. У GM на своей стороне сильная стартовая позиция; остальное покажут дороги.

Источники

• GM Forward: конструируем транспортное средство, определяемое интеллектом, для всех
• Как General Motors планирует ускорить разработку автомобилей с помощью ИИ - Road & Track
• GM обращается к ИИ, чтобы сократить время разработки автомобилей - Detroit Free Press
• GM стремится разрабатывать автомобили всего за два года с помощью ИИ - CNBC
• GM смоделировала 300 000 конструкций аккумуляторов для электромобилей до создания первого прототипа - Fortune