核心产品
SLM AI Studio
服务对象
主机厂 / Tier1 / 设计院校
交付形态
公有云 · 私有化 · 设计软件插件
上线周期
2–8 周（视部署形态）
面向整车外观的 AI 造型引擎，支持从品牌调性到工程约束的完整表达。
座舱是新能源车型的差异化主战场，AI 让内饰主题迭代速度提升数倍。
轮毂、车灯、方向盘等高频零部件专项模型，兼顾造型与工程可行性。
把设计意图快速可视化，减少等待渲染的时间成本。
面向主机厂与大型 Tier1 的数据安全要求，模型可完全本地化。
把一次性创意转化为可复用的企业资产，避免人走经验走。
基于 1.2B+ tokens 汽车造型语料训练，懂造型语言而非通用画图。
企业品牌 DNA 可固化为专属风格模型，输出天然带品牌气质。
融合二十年汽车工程经验，生成时即考虑可行性约束。
本地化推理执行，无需上传云端，毫秒级响应设计操作。
需求输入
品牌调性 / 参考图 / 约束AI 生成
多方案并行产出工程校验
可行性规则自动筛查评审迭代
人机协同快速收敛数模交付
对接下游建模与渲染资产沉淀
风格库持续增强数据来源：适途 SLM AI Studio 平台统计及典型客户项目实测，实际效果因项目而异。
传统造型流程的瓶颈
一套造型主题从概念到锁定往往要 3–6 个月：草图反复手绘、效果图排队渲染、评审一次推翻一批、工程可行性到最后才发现冲突。设计师 70% 的精力消耗在重复劳动上，真正用于创意的时间被严重挤压，团队产能成为车型迭代速度的瓶颈。
新车型预研、改款、系列化延展，多方案并行探索，缩短造型锁定周期。
座椅、轮毂、车灯等零部件方案快速产出，同时服务多家主机厂的不同风格需求。
教学与科研场景的 AI 造型实验平台，助力设计人才培养。
小团队也能建立完整造型能力，快速建立品牌视觉识别。
STEP 01
根据企业 IT 环境完成公有云开通或私有化部署，配置账号体系、算力资源与设计软件对接。
STEP 02
基于企业历史方案与品牌规范训练专属风格模型，建立提示词库与优质方案库。
STEP 03
面向造型团队开展 AI 辅助设计方法培训，让设计师掌握提示词设计与方案筛选技巧。
STEP 04
首个真实项目由适途专家陪跑，后续提供模型迭代、风格库扩充与季度运营 review。
私有化部署方案下，全部模型推理与数据存储在企业内网完成，CAD、造型数据不出厂。公有云版本也支持企业级隔离空间与权限管控。
通常 200–500 张企业历史优质方案即可训练出可用的品牌风格 LoRA，数据量越大风格还原度越高，适途会先做小样本验证再决定是否扩充。
支持插件形态接入主流设计软件，设计师无需切换工具即可调用 AI 能力，生成的方案直接进入现有工作流。
平台内置汽车工程规则知识库，生成阶段即进行可行性筛查；最终数模仍由工程师确认，AI 定位是「把方案从 0 推到 70 分」的效率工具，而非替代工程判断。
