需要 4-6 小时的计算时间，而完整的设计迭代往往需要进行数十次这样的 仿真。更关键的是，设计参数（如胎冠中心弧（R1）、胎冠总弧高 （H）和行驶面宽（W））与印痕性能指标（包括左右胎肩长轴 L1/L2、 中心长轴 L0 和 F 值）之间存在着复杂的非线性关系，使得传统的正 交试验设计方法越来越难以满足现代轮胎多目标优化的需求。 针对这些行业痛点，案例创新性地构建了一套完整的解决方案。 真流程，确保数据的高质量和可复用性，为代理模型训练奠定基础。 模型架构层面，案例创新性地提出双模态预测体系。一是参数- 数值回归模型，基于径向基函数（RBF）的 SVR 模型，精准预测 5 项关键印痕指标（如 L1/L2、L0、F 值），误差控制在 2%以内。二 是参数+点云-点云预测模型：采用 XGBOOST 算法构建双输入架构， 结合设计参数（R1、H、W）和原始点云数据，实现变形后点云坐标 及应力分布的同步预测。测试显示，变形预测

为支持上述目标实现，C-V2X 直连通信技术将围绕通信技术与 业务演进、网联数据质量提升、网联与单车智能融合三大方向发展。 在通信技术与业务演进方面，大力推动 LTE-V2X 直连通信技术 规模化应用，支撑 L0/L1/L2 车辆的状态共享类网联协同场景。面向 车载后装市场，设计大规模设备发行及维护机制。通过分场景、分业 务设计传输路径，终端双发选收等方式，深化直连通信与蜂窝通信的 业务协同。开展意图共享类、协同决策类、协同调度类等增强类别的

工业大模型产品系统结构 (1) 路由分发架构模式 路由分发架构模式作为一种高效的大模型应用架构，其核心在于通过智能 路由系统对输入进行精准的分类和分发。该架构采用分层缓存结构，包括：内 存级的 L1 缓存用于存储最热门查询结果，分布式的 L2 缓存存储常用查询模式， 持久化的 L3 缓存保存历史训练数据和模型参数。随后，通过规则引擎进行初步 分类，结合意图识别模型进行深度分析，并利用历史数据进行模式匹配，最终 (3) 基于缓存的微调架构模式 基于缓存的微调架构模式是一种高效的 AI 系统架构设计，它通过建立多层 级的缓存体系和持续的模型微调机制来提升系统性能。该架构采用分层缓存结 构，包括内存级的 L1 缓存用于存储最热门查询结果、分布式的 L2 缓存负责存 储常用查询模式，以及持久化的 L3 缓存保存历史训练数据和模型参数。系统的 核心组件包括查询分析器、缓存管理器和微调优化模块。查询分析器负责对输

深度学习 +V2X+ 高精度地图 实施路径 1. 选取市场渗透率高的 ADAS 系统立项，后续通过硬件（雷 达、摄像头、识别芯片等）的升级及更高精度程序算法实现核心项 目系统间与其他系统间升级（ L1L4 ） 2. 基于云技术数据采集，构建车队学习网络，利用现有车辆作 为道路测试样本 3. 前期积极参与 V2X 标准制定，与国内 LTE-V 的主推公司建立 合作关系。在标准落地后推动 V2X