近日，在動力總成事業部第二屆“數智賦能”低代碼開發大賽決賽中，動力總成產品開發部劉少鵬團隊憑借《基于Python和AI應用的發動機缸蓋沸騰傳熱跨平臺算法開發》項目，在14支晉級隊伍中脫穎而出，以第一名的成績榮獲大賽一等獎。

該項目聚焦于發動機研發中的關鍵瓶頸——缸蓋沸騰傳熱精準仿真問題，通過自主開發跨平臺算法，結合AI技術實現沸騰傳熱分析的高效精準計算，為事業部數智化轉型提供了具有重要業務價值的創新解決方案。

發動機缸蓋作為熱管理的關鍵部件，其內部冷卻水套存在的沸騰傳熱現象，因涉及復雜的相變潛熱與多相場耦合效應，傳統仿真方法往往忽略沸騰影響，導致計算結果存在偏差，制約了發動機熱管理的精準設計。

面對這一行業難題，項目團隊直面兩大挑戰：一是國際軟件技術壁壘，國外成熟插件難以直接賦能本土研發體系；二是傳統代碼開發模式效率低下，手動編碼開發周期長、復用率低。

為解決“網格單元”與“節點坐標”數據結構不匹配的核心瓶頸，團隊創新性地開發了空間映射算法，成功實現了沸騰傳熱關鍵數據從流體軟件到結構軟件的高精度、自動化傳遞。同時，項目深度融合AI技術，實現了研發模式的智能化革新，構建了“需求語義解析—代碼自動生成—智能調試優化”的自動化流程。實踐表明，該模式使常規腳本開發效率提升約40倍，人工調試成本降低70%，單一功能模塊的開發周期從一周壓縮至一天，讓研發人員能將主要精力聚焦于核心算法創新。

該項目成果顯著，不僅打破了國外技術壟斷，實現了核心算法的自主可控，更帶來了可觀的經濟與時間效益。每臺機型的委外計算費用可節省數十萬元，邊界條件處理效率提升92%，數據映射準確率提升至99%，跨平臺耦合計算周期縮短65%。

該項目獲獎，既是事業部“以業務為導向、以價值為核心”創新理念的卓越體現，也為研發體系的全面智能化升級提供了可復用的寶貴經驗，有力推動了企業數智化轉型發展。

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