人工智能能为轮胎企业带来什么？更高的制造效率。

这种效率提升不仅体现在黑灯工厂的高效运转中，更延伸至轮胎设计与研发环节。近日，住友橡胶放出重磅消息——借助人工智能，他们成功将结构分析时间从45分钟缩短至5分钟。

轮胎结构分析时间缩短90%

作为邓禄普和飞劲轮胎的母公司，日本轮胎巨头住友橡胶于6月初发布了一项技术声明。声明内容虽简短，但技术含金量十足。

具体来说，住友橡胶与日本ICT巨头富士通合作，共同研发出名为“人工智能替代模型”的新技术。该技术的核心亮点在于：在确保轮胎结构分析精度的同时，将处理时间压缩约90%。这是什么概念？传统方法完成一次分析需45分钟，而借助该模型仅需5分钟即可完成。更令人瞩目的是，住友橡胶特别指出，在这短短5分钟内，模型分析了约60万个元素。

这套技术是如何实现的？原理其实并不复杂：住友橡胶将自身积累的有限元法（FEM）分析结果作为训练数据“喂”给模型。海量的历史数据，结合对目标数据的精准抓取，使模型能够在短时间内实现高精度的性能预测。本质上，这是用过去的“经验”训练未来的“判断力”，在轮胎设计领域，这一技术路径完全可行。

值得注意的是，这套“人工智能替代模型”并非一时兴起，而是住友橡胶轮胎设计长期数字化转型战略的重要一环。早在概念验证阶段，技术逻辑就已打通，如今不过是正式对外公布成果。

强强联合，轮胎性能表现再突破

具体到技术实现层面，住友橡胶将其轮胎设计专业知识与实际设计数据，与富士通的人工智能能力进行了深度整合。双方联合开发了一种基于“图形神经网络”（Graph Neural Network, GNN）算法的人工智能模型。本次概念验证的核心，聚焦于轮胎与路面接触形状及压力分布分析——通俗而言，就是精确计算轮胎接触地面瞬间的变形状态与受力情况。

富士通方面公布了一项关键数据：与传统有限元分析相比，该新技术预测轮胎与路面接触形状的平均精度达到87.7%。这一数字不容小觑——在工程实践中，87.7%的预测精度意味着大量原本需要反复“试错”的设计迭代，如今可以放心交由模型处理。这将直接加速整个数据驱动的轮胎开发流程。

住友橡胶明确表示，该技术能够减少确定轮胎结构与材料规格所需的设计迭代次数。换句话说，以往每次调整配方或结构后都需要反复上机验证，而如今模型可提前“算出”大概率方向，节省的时间和成本十分可观。

根据当前规划，两家公司计划在2027年4月前开发出一套轮胎设计支持工具，使住友橡胶能够真正将这项技术投入实际应用。与此同时，富士通也在积极推进，计划在2026年12月前，在下一代基于Arm架构的富士通Monaka处理器原型版本上测试该技术。目标明确：优化推理速度、准确性与能效，为未来大规模部署奠定基础。