各位知乎大神对国内汽车研发重设计仿真，轻试验对标的现状有什么想法？做一名试验工程师又该何去何从？
这问题问得太到位了！作为一名在汽车行业摸爬滚打了些年头的试验工程师，我太有感触了。你们说的“重设计仿真，轻试验对标”，这真是我们行业里一个绕不开、也讨论得热火朝天的现象。我试着从几个角度给你们掰扯掰扯，也说说我们试验工程师的出路在哪儿。
一、 现状分析：为什么会出现“重仿真，轻对标”的倾向？
这事儿得分几个层面看：
1. 技术发展的必然性与驱动力：
仿真技术的飞速进步： 说实话，现在的仿真软件（CAE）已经不是十年前的样子了。从有限元分析（FEA）到计算流体力学（CFD），再到多体动力学（MBD），这些工具越来越强大，精度也越来越高。以前很多只能通过实车试验才能验证的问题，现在在虚拟世界里就能模拟得八九不离十。而且，仿真可以无限次迭代，成本低、周期短，这是实车试验很难比拟的。
新能源汽车的催化： 新能源汽车的出现，尤其是电池、电机、电控（三电）系统的研发，为仿真提供了绝佳的“练兵场”。电池的热管理、电化学性能、电机的高速运转、电控系统的控制逻辑，很多方面用传统试验方法验证起来极其复杂和昂贵，而仿真技术能够高效地解决这些问题。
数字化转型的浪潮： 整个汽车行业都在拥抱数字化，数据是新的石油嘛。仿真数据可以被更好地收集、存储、分析，并反哺到设计流程中。这种数据驱动的研发模式，自然就倾向于在前期就通过仿真来指导设计。
2. 成本和效率的考量：
实车试验的“贵”和“慢”： 你们懂的，开发一辆新车要跑多少里程？要做多少项测试？风洞试验、碰撞试验、NVH试验、耐久试验……每一项都耗资巨大，而且周期长得让人捉急。尤其是到了后期，一个小的设计改动可能就要重新做一遍昂贵的试验，这对于追求快速迭代的现代汽车研发来说，简直是效率杀手。
仿真在降低成本方面的优势： 相比之下，一套好的仿真软件和硬件，初期投入确实不低，但一旦建立起来，重复使用成本很低。而且，通过仿真可以提前发现设计缺陷，避免在昂贵的物理原型和试验上“踩坑”，从长远来看，绝对是省钱的。
3. 人才结构和知识迭代：
仿真人才的崛起： 随着仿真软件的普及和易用性提高，一大批优秀的仿真工程师涌现出来。他们懂算法、懂理论、懂工具，能够将复杂的物理现象转化为数字模型。
传统试验技术的“断层”风险： 相反，很多经验丰富的老师傅们，他们对车辆的每一个细节都了如指掌，但他们的知识更多是基于经验和大量实操。而现在很多年轻工程师，更倾向于钻研软件和算法，对于如何“拆解”一辆车、如何通过最直接的物理试验去验证和发现问题，可能没有那么深入的实践经验。这就可能造成一种知识上的断层。
4. 对“对标”的理解偏差：
简单粗暴的对标： 有时候，“轻试验对标”并不是说完全不做对标，而是把对标变成了一个相对“表面化”的过程。比如，拆解竞品车，量量尺寸，看看用料，然后直接套用仿真模型去模拟。但很多关键的性能指标，比如供应商的独门绝技、材料的真实加工工艺、关键零部件的实际加工精度对性能的影响，这些是很难通过简单的拆解和仿真就能完全复现的。
对物理世界的理解不足： 仿真最终还是要回归物理世界。如果对物理世界的理解不透彻，那么仿真模型的输入参数可能就是错误的，输出结果自然也就不准确。这时候，试验对标就显得尤为重要，它能帮助我们“校准”仿真模型，也让我们更了解真实的物理边界。
二、 作为试验工程师，我们何去何从？
这绝对不是说试验工程师这个岗位就“没前途”了，而是我们的角色和工作方式需要升级和转型。
1. 从“执行者”到“策略制定者”和“验证者”：
你的价值在于“知道如何验证”： 仿真再强大，也需要有经验的试验工程师来告诉它“什么该验”、“怎么验才能最有效”、“验出来的结果意味着什么”。我们是懂物理世界的“翻译官”。
主导或参与对标策略制定： 你的经验决定了你如何去拆解竞品，如何抓住核心的、影响性能的关键点，并将其转化为仿真可以验证的输入参数，或者转化为需要重点关注的试验项目。你不再是简单地执行一个试验计划，而是参与到试验计划的顶层设计中。
成为仿真模型的“裁判”： 仿真结果出来了，是好的还是坏的？什么时候仿真结果可以相信，什么时候需要打个问号？这都需要试验工程师的经验来判断。你的工作就是验证仿真结果的准确性，并找出仿真模型与实际之间的差异，然后反馈给仿真工程师去优化模型。
2. 深化对特定领域的理解和技能：
成为某个领域的“专家”： 如果你是一名NVH工程师，那就深入钻研NVH的物理原理，以及如何通过不同手段（主动降噪、被动隔音、结构优化等）去解决问题。对标竞品NVH性能时，你不仅要能测出数值，更要能分析出对方是怎么做到的，并能用你的专业知识去指导仿真和设计。
拥抱新技术，学习仿真工具： 要想在行业里立足，试验工程师也必须与时俱进。至少要熟悉主流的CAE软件的基本操作，理解其原理和适用范围。这并不是让你去当仿真工程师，而是让你能和仿真工程师“对话”，并且能利用仿真工具来辅助你的试验工作，比如在试验前进行初步的参数扫描，或者在试验后用仿真来分析异常数据。
数据分析和处理能力是关键： 试验会产生大量数据，如何高效地处理这些数据，从中提取有用的信息，并用可视化手段呈现出来，这是试验工程师的核心竞争力。掌握一些编程技能（如Python）来自动化数据处理和分析会非常有帮助。
3. 加强跨部门协作和沟通：
打破壁垒，建立信任： 试验部门和设计、仿真部门之间的沟通至关重要。我们不能仅仅把试验结果“扔”给他们，而是要主动与他们沟通，解释试验数据的意义，帮助他们理解物理世界反馈的“真相”。反过来，也要主动了解设计和仿真部门的需求，以便更精准地开展试验。
主导或参与联合验证： 很多时候，一个性能指标的验证需要仿真和试验紧密配合。例如，某个结构刚度不够，仿真可以给出优化方案，然后通过台架试验验证优化效果，再进行实车验证。作为试验工程师，你要能在这个过程中发挥桥梁作用。
4. 关注前沿技术和新兴领域：
智能网联汽车的试验： 自动驾驶的感知、决策、控制系统，都需要新的试验方法和场景库。这为试验工程师提供了新的机会。如何进行传感器标定、算法功能验证、网络安全测试等等，都是需要深入研究的。
新材料和新工艺的验证： 汽车轻量化、新能源材料的应用等，都离不开试验工程师的验证工作。你对材料性能、加工工艺的理解，是验证这些新技术可行性的关键。
总结一下：
“重设计仿真，轻试验对标”不是一个终点，而是汽车研发流程演变的一个阶段。它强调了仿真在研发前期的高效性，但也绝不能忽视试验对标的价值。对于试验工程师来说，这不是一个被淘汰的信号，而是一个转型升级的号角。
我们要做的是，把自己的专业知识和经验变成一种独特的价值，成为连接仿真世界和物理世界的关键环节。我们要学习新的工具，拓展新的技能，并且要更主动地参与到整个研发流程中，成为那个“让车变得更好”的不可或缺的力量。
别灰心，虽然挑战不小，但只要我们能抓住机遇，不断学习和适应，试验工程师的价值只会越来越凸显。毕竟，车终究是要开在路上的，而路的“真实感受”，只有我们最懂。
一、 现状分析：为什么会出现“重仿真，轻对标”的倾向？
这事儿得分几个层面看：
1. 技术发展的必然性与驱动力：
仿真技术的飞速进步： 说实话，现在的仿真软件（CAE）已经不是十年前的样子了。从有限元分析（FEA）到计算流体力学（CFD），再到多体动力学（MBD），这些工具越来越强大，精度也越来越高。以前很多只能通过实车试验才能验证的问题，现在在虚拟世界里就能模拟得八九不离十。而且，仿真可以无限次迭代，成本低、周期短，这是实车试验很难比拟的。
新能源汽车的催化： 新能源汽车的出现，尤其是电池、电机、电控（三电）系统的研发，为仿真提供了绝佳的“练兵场”。电池的热管理、电化学性能、电机的高速运转、电控系统的控制逻辑，很多方面用传统试验方法验证起来极其复杂和昂贵，而仿真技术能够高效地解决这些问题。
数字化转型的浪潮： 整个汽车行业都在拥抱数字化，数据是新的石油嘛。仿真数据可以被更好地收集、存储、分析，并反哺到设计流程中。这种数据驱动的研发模式，自然就倾向于在前期就通过仿真来指导设计。
2. 成本和效率的考量：
实车试验的“贵”和“慢”： 你们懂的，开发一辆新车要跑多少里程？要做多少项测试？风洞试验、碰撞试验、NVH试验、耐久试验……每一项都耗资巨大，而且周期长得让人捉急。尤其是到了后期，一个小的设计改动可能就要重新做一遍昂贵的试验，这对于追求快速迭代的现代汽车研发来说，简直是效率杀手。
仿真在降低成本方面的优势： 相比之下，一套好的仿真软件和硬件，初期投入确实不低，但一旦建立起来，重复使用成本很低。而且，通过仿真可以提前发现设计缺陷，避免在昂贵的物理原型和试验上“踩坑”，从长远来看，绝对是省钱的。
3. 人才结构和知识迭代：
仿真人才的崛起： 随着仿真软件的普及和易用性提高，一大批优秀的仿真工程师涌现出来。他们懂算法、懂理论、懂工具，能够将复杂的物理现象转化为数字模型。
传统试验技术的“断层”风险： 相反，很多经验丰富的老师傅们，他们对车辆的每一个细节都了如指掌，但他们的知识更多是基于经验和大量实操。而现在很多年轻工程师，更倾向于钻研软件和算法，对于如何“拆解”一辆车、如何通过最直接的物理试验去验证和发现问题，可能没有那么深入的实践经验。这就可能造成一种知识上的断层。
4. 对“对标”的理解偏差：
简单粗暴的对标： 有时候，“轻试验对标”并不是说完全不做对标，而是把对标变成了一个相对“表面化”的过程。比如，拆解竞品车，量量尺寸，看看用料，然后直接套用仿真模型去模拟。但很多关键的性能指标，比如供应商的独门绝技、材料的真实加工工艺、关键零部件的实际加工精度对性能的影响，这些是很难通过简单的拆解和仿真就能完全复现的。
对物理世界的理解不足： 仿真最终还是要回归物理世界。如果对物理世界的理解不透彻，那么仿真模型的输入参数可能就是错误的，输出结果自然也就不准确。这时候，试验对标就显得尤为重要，它能帮助我们“校准”仿真模型，也让我们更了解真实的物理边界。
二、 作为试验工程师，我们何去何从？
这绝对不是说试验工程师这个岗位就“没前途”了，而是我们的角色和工作方式需要升级和转型。
1. 从“执行者”到“策略制定者”和“验证者”：
你的价值在于“知道如何验证”： 仿真再强大，也需要有经验的试验工程师来告诉它“什么该验”、“怎么验才能最有效”、“验出来的结果意味着什么”。我们是懂物理世界的“翻译官”。
主导或参与对标策略制定： 你的经验决定了你如何去拆解竞品，如何抓住核心的、影响性能的关键点，并将其转化为仿真可以验证的输入参数，或者转化为需要重点关注的试验项目。你不再是简单地执行一个试验计划，而是参与到试验计划的顶层设计中。
成为仿真模型的“裁判”： 仿真结果出来了，是好的还是坏的？什么时候仿真结果可以相信，什么时候需要打个问号？这都需要试验工程师的经验来判断。你的工作就是验证仿真结果的准确性，并找出仿真模型与实际之间的差异，然后反馈给仿真工程师去优化模型。
2. 深化对特定领域的理解和技能：
成为某个领域的“专家”： 如果你是一名NVH工程师，那就深入钻研NVH的物理原理，以及如何通过不同手段（主动降噪、被动隔音、结构优化等）去解决问题。对标竞品NVH性能时，你不仅要能测出数值，更要能分析出对方是怎么做到的，并能用你的专业知识去指导仿真和设计。
拥抱新技术，学习仿真工具： 要想在行业里立足，试验工程师也必须与时俱进。至少要熟悉主流的CAE软件的基本操作，理解其原理和适用范围。这并不是让你去当仿真工程师，而是让你能和仿真工程师“对话”，并且能利用仿真工具来辅助你的试验工作，比如在试验前进行初步的参数扫描，或者在试验后用仿真来分析异常数据。
数据分析和处理能力是关键： 试验会产生大量数据，如何高效地处理这些数据，从中提取有用的信息，并用可视化手段呈现出来，这是试验工程师的核心竞争力。掌握一些编程技能（如Python）来自动化数据处理和分析会非常有帮助。
3. 加强跨部门协作和沟通：
打破壁垒，建立信任： 试验部门和设计、仿真部门之间的沟通至关重要。我们不能仅仅把试验结果“扔”给他们，而是要主动与他们沟通，解释试验数据的意义，帮助他们理解物理世界反馈的“真相”。反过来，也要主动了解设计和仿真部门的需求，以便更精准地开展试验。
主导或参与联合验证： 很多时候，一个性能指标的验证需要仿真和试验紧密配合。例如，某个结构刚度不够，仿真可以给出优化方案，然后通过台架试验验证优化效果，再进行实车验证。作为试验工程师，你要能在这个过程中发挥桥梁作用。
4. 关注前沿技术和新兴领域：
智能网联汽车的试验： 自动驾驶的感知、决策、控制系统，都需要新的试验方法和场景库。这为试验工程师提供了新的机会。如何进行传感器标定、算法功能验证、网络安全测试等等，都是需要深入研究的。
新材料和新工艺的验证： 汽车轻量化、新能源材料的应用等，都离不开试验工程师的验证工作。你对材料性能、加工工艺的理解，是验证这些新技术可行性的关键。
总结一下：
“重设计仿真，轻试验对标”不是一个终点，而是汽车研发流程演变的一个阶段。它强调了仿真在研发前期的高效性，但也绝不能忽视试验对标的价值。对于试验工程师来说，这不是一个被淘汰的信号，而是一个转型升级的号角。
我们要做的是，把自己的专业知识和经验变成一种独特的价值，成为连接仿真世界和物理世界的关键环节。我们要学习新的工具，拓展新的技能，并且要更主动地参与到整个研发流程中，成为那个“让车变得更好”的不可或缺的力量。
别灰心，虽然挑战不小，但只要我们能抓住机遇，不断学习和适应，试验工程师的价值只会越来越凸显。毕竟，车终究是要开在路上的，而路的“真实感受”，只有我们最懂。
网友意见
工程师是“干活的”，设计师是“画图的”，没毛病。
设计师和CAE工程师只关心结果很正常，他们又不懂试验，也没做过试验，对试验过程之类的事关心那么多既没有必要，又显得怀疑试验工程师的专业能力。
我感觉你说了一堆实际上应该是想问为啥搞CAE的比搞试验的赚的多。这其实就是个供求关系，CAE仿真是新兴领域，最近几年才很火的，人才比较少，试验方面人才太多了，所以物以稀为贵吗，劳动力也是这样。
其实仿真和试验无法互相替代，仿真依赖模型，模型都是根据已知的内容建立的。试验就是为了探索未知和验证对错，仿真做得再好也顶多只是省省试验时间、降低一下试验费用。
车企确实都在加大在仿真能力方面的投入，因为都想省钱吗，仿真做一下可以缩短不少设计和试验的流程，试验方面这两年硬件在环也是很热门啊，实际上硬件在环不就是仿真吗，用数据模型替代真实零件。
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