國際信息與知識管理大會（Conference on Information and Knowledge Management，CIKM）自1992年起舉辦，是計算機科學領域的頂級學術會議。第33屆國際信息與知識管理大會將于2024年10月21日至25日在美國博伊西隆重舉行。

依托該會議，開放原子開源基金會攜手百度飛槳、阿爾特汽車，聯(lián)合舉辦了一場重量級賽事——“CIKM 2024：AI輔助的先進空氣動力學-優(yōu)化汽車設計以實現(xiàn)最佳性能”，并取得了令人矚目的成果。

汽車的空氣動力學性能對于提高燃油經(jīng)濟性、降低風噪聲、減少排放以及推動實現(xiàn)碳中和的目標至關重要。特別是在全電動車的時代，風阻直接影響到車輛的行駛續(xù)航里程。

解決汽車設計的真實痛點

汽車企業(yè)進行汽車設計時，工程師往往需要通過查看CFD流體仿真的速度云圖和壓力云圖尋找噪聲源，針對氣流分離點進行造型改進，從而有針對性地提出優(yōu)化方案。然而，傳統(tǒng)的氣動性能開發(fā)過程主要依賴工程師的經(jīng)驗進行模型更新和分析驗證，這在處理單一部件設計驗證時會導致大量重復性的模型處理工作，再加上計算時間，整體效率相對較低。同時，汽車設計廠商擁有大量的仿真實驗數(shù)據(jù)，但往往在新設計方案中未能得到充分利用。

為探索人工智能在汽車空氣動力學領域的前沿應用，解決實際的工業(yè)難題，開放原子開源基金會攜手百度飛槳、阿爾特汽車，依托即將召開的第33屆國際信息與知識管理大會（CIKM），聯(lián)合舉辦了一場重要賽事——“CIKM 2024：AI輔助的先進空氣動力學-優(yōu)化汽車設計以實現(xiàn)最佳性能”。通過向選手們提供一系列工具和汽車企業(yè)大量仿真實驗數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對流場信息以及風阻系數(shù)進行快速預測，從而加快汽車設計的迭代效率。

數(shù)據(jù)集與比賽項目

本賽題的數(shù)據(jù)集分為兩個部分，從兩個部分的數(shù)據(jù)集中各隨機取出500不同形狀的汽車數(shù)據(jù)和合并為完整的訓練集，隨機各取出50額外的汽車數(shù)據(jù)作為驗證集。

數(shù)據(jù)集1：ShapeNet

ShapeNet是一個大型的3D CAD模型庫，由斯坦福大學、普林斯頓大學和芝加哥豐田技術研究所的研究人員開發(fā)。該數(shù)據(jù)集包含了超過300萬個模型，其中22萬個模型被分類到3135個類別中。其中3D ShapeNet Car是ShapeNet數(shù)據(jù)集中一個專門的子集，它包含了1256輛不同類型汽車的3D模型，這些模型被用于各種計算機視覺和圖形學研究任務，如3D對象重建、語義分割和點云生成等。

數(shù)據(jù)集2：企業(yè)仿真實驗數(shù)據(jù)

百度公司和IAT公司基于真實的業(yè)務需求，共選取了2700組不同車型在通過不同尺寸的隧道時的場景，并從其中隨機采樣了550種不同的汽車數(shù)據(jù)。訓練數(shù)據(jù)包含500種不同類型汽車的幾何形狀以及對應的風阻系數(shù)，測試數(shù)據(jù)包含50種不同汽車數(shù)據(jù)。

比賽揭榜

本次比賽有326支隊伍報名參賽，歷經(jīng)兩個月的激烈角逐與精心籌備，最終有12支參賽團隊脫穎而出，并提交了最終技術報告及對應代碼。由開放原子開源基金會、百度飛槳、阿爾特汽車等機構的專家，以及傅立葉神經(jīng)算子領域的知名學者Zongyi Li老師組成的權威評審團，依據(jù)嚴格標準，對各團隊的最終加權得分進行了綜合考量與排名?，F(xiàn)正式揭曉本次比賽的優(yōu)勝名單。

以上獲獎隊伍將于2024年10月25日，與開放原子開源基金會、百度飛槳、阿爾特汽車共同參加第33屆國際信息與知識管理大會（CIKM）的AnalytiCup工作營并分享報告。更多精彩內(nèi)容，敬請關注開放原子開源基金會官方公眾號！