人工智能可以为轮胎企业带来什么？更高的制造效率。
这些效率不仅体现在黑灯工厂的高效运转，更体现在轮胎设计和研发的过程中。近日，住友橡胶就宣布通过人工智能，其将轮胎结构分析处理时间从45分钟缩短到5分钟。
配资炒股轮胎结构分析时间缩短9成
邓禄普和飞劲轮胎品牌的母公司，日本轮胎制造商住友橡胶于2026年6月3日发布了一篇技术声明。
证明显示，住友橡胶通过与日本的全球性信息通信技术公司富士通合作，其开发了一种基于人工智能的技术——“人工智能替代模型”。该技术可以在保持对轮胎结构精准分析的同时，将时间缩短约90%。
住友橡胶介绍，“人工智能替代模型”是作为其轮胎设计长期数字化转型战略的一部分，此前已通过概念验证项目进行了验证。该技术被住友橡胶应用于道路接触条件下轮胎变形的结构分析。传统的轮胎变形结构分析往往需要45分钟左右，但是在“人工智能替代模型”的帮助下，整个过程只需要5分钟。住友橡胶特别强调，这5分钟，“人工智能替代模型”分析了约60万个元素。
住友橡胶表示，“人工智能替代模型”之所以可以实现短时间内对大量的数据处理分析，即“在短时间内高精度”预测轮胎性能，是住友橡胶对该技术“投喂”了累积的有限元法（FEM）分析结果作为训练数据。
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强强联合，更强轮胎性能表现
住友橡胶的轮胎设计专业知识和实际设计数据结合富士通的人工智能能力共同开发了“图形神经网络”（GNN）算法的人工智能模型。两家公司表示，概念验证侧重于评估变形行为和接触特性，包括轮胎和路面之间的接触形状和压力分布。
富士通介绍，与传统的有限元分析相比，该技术预测轮胎与路面接触形状的平均精度为87.7%。
住友橡胶表示，该开发可以通过减少确定轮胎结构和材料规格所需的设计迭代次数来加速数据驱动的轮胎开发进程。根据研究结果，两家公司计划在2027年4月之前开发一个轮胎设计支持工具，以便住友橡胶可以实际应用该技术。
富士通还计划在2026年12月之前开始在富士通下一代“基于Arm”的富士通Monaka处理器的原型版本上测试该技术投资理财综合服务平台，目的是优化推理速度、准确性和能效。
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