3月25日消息（趙婷婷）日前，在“昇思人工智能框架峰會2024”上，中國科學院院士、中國空氣動力學會理事長唐志共表示，近年來，隨著人工智能技術的高速發展，人工智能與科學計算的融合不斷迸發出新的火花，形成AI的新范式。這種范式以物理驅動、物理+數據融合驅動、及數據驅動為特征，涌現出大量的高價值研究成果和應用成果，有力推動了空氣動力學的研究和發展，也催生了智能空氣動力學這一新興交叉學科。

智能空氣動力學是運用智能科學方法和范式開展空氣運用學研究，解決空氣動力學的新型學科交叉問題。主要研究范疇包括機理分析、智能控制、智能設計、智能飛行等。經過國內外專家學者共同努力，目前智能空氣動力學已在研究方法、流場預測、模型構建等領域取得了重要進展。

唐志共指出，在飛行器氣動外形設計上，傳統方法強烈依靠專家經驗，僅能針對特性構形，進行迭代優化設計，存在初始方案提出難、參數化設計局限多、及氣動設計耗時長等問題。AI的出現為氣動設計帶來了新的機遇，通過AI模型的高效、多樣化并行能力，為氣動外形方案設計提供了快速多樣化靈活生成可能。

他介紹其團隊首創“生成式氣動設計大模型平臺”，基于昇思AI框架和自主創新開發，在模型開發階段和流體力學套件提供了模型接口，面向多種應用場景，提升飛行器外形設計效率。平臺采用點名實現了氣動外形的通用模型，研發了三維預訓練基礎模型，并以此為基礎開發了氣動性能預測模型和氣動外形生成模型。突破了復雜的三維氣動外形非結構的重構技術，兼顧泛化性和表達性。

在模型訓練階段，使用MindSpore多維結合，基于成都智算中心算力的支撐，模型得到了高效的部署；在模型部署階段，將專業知識融入氣動設計大模型平臺，并將其與大語言模型、氣動外形設計模型、氣動預設模型及其他非AI工具串聯，打造出支持多元化氣動外形設計的解決方案。

場景上，可匹配多層級、多類型的氣動外形設計；效率上，可分鐘級快速生成，效率提升1萬倍以上；架構上，提供AI賦能的一站式外形生成，方案優選及性能體驗服務；協同上，可進一步關聯仿真工具，實現AI和傳統設計的協同。

唐志共最后表示，未來，將進一步提升平臺的能力，將“生成式氣動設計大模型”拓展到航空航天以外的領域。