引言
達梭系統（Dassault Systèmes）與台灣正新橡膠攜手，率先在輪胎研發流程中導入 AI 與 虛擬雙生（Virtual Twin）技術。雙方以數位建模與模擬為切入點，讓工程師在設計階段即可於虛擬環境驗證方案，縮短開發週期，提升研發品質。
背景與技術分析
AI 的定位
達梭系統 SIMULIA 執行長 Michelle Ash 強調，AI 並非萬能工具，最適合用於高複雜度工程模擬——例如需長時間運算、涉及多物理場分析的輪胎結構與熱傳模擬。此類模擬若僅靠傳統數值方法，往往耗時數日；引入 AI 後，可將計算時間壓縮至數小時，顯著加速設計驗證。相對地，簡單、短時間的模擬仍交由既有數位工具即可，企業應先判斷「哪些問題適合 AI」。
多模態 AI 協同
大型語言模型（如 ChatGPT）在工業環境仍存在幻覺（Hallucination）與答案不一致的風險。為降低此類問題，達梭採取多種 AI 協同的策略：結合大型語言模型、機器學習、虛擬雙生、物理模擬與電腦視覺，並注入產業知識與工程經驗，形成一套自我校正的 AI 生態系。
正新橡膠的數位基礎
正新橡膠資訊長 陳柏嘉 透露，過去的輪胎設計多以手繪稿為主，導入 AI 前必須完成研發資料的全面數位化。公司已建置一個連結美國、歐洲、台灣、中國與東南亞研發中心的全球統一平台，約 50 個部門共享同一資料來源，為 AI 訓練提供一致且高品質的數據。累積近 60 年的研發歷史與工程師經驗，正成為未來專屬 AI 模型的基礎。
虛擬輪胎的應用前景
技術長 陳秉豪 表示，正新已利用模擬與賽車數據建立虛擬資料庫，加速輪胎開發。未來目標是在產品設計階段提供「虛擬輪胎」給車廠，讓整車廠商先行進行整車模擬驗證，待確認無誤後再製作實體輪胎。此舉不僅縮短正新的開發流程，也能降低客戶新車研發的時間與成本。
未來展望與啟示
正新與達梭的合作示範了AI 與工程知識深度融合的可能路徑：先以數位建模奠基，再透過機器學習與 Agent AI（代理式人工智慧）協助設計決策，最終形成可直接串接研發流程的智能系統。對於其他製造業者而言，關鍵在於先行數位化、建立統一資料平台，並針對高複雜度問題選擇 AI 切入，避免盲目全面導入。隨著 AI 技術成熟與產業知識的持續注入，未來的輪胎研發將更趨於「虛實合一」的快速迭代模式。