多材料车身连接接头（钢/铝、铝/镁、金属/复合材料等）的服役性能是整车结构安全与耐久性的基础，但其预测长期受制于双重瓶颈：界面脆性相演化、电偶腐蚀、疲劳耐久等关键机制尚未充分参数化，机理模型难以闭合；高保真试验成本高、周期长，训练样本稀缺。AI的引入提供了新路径，也引出根本追问：数据稀疏且物理机制认知不完备时，AI预测的能力边界何在？可信度由样本数量与质量决定，还是由物理认知深度与精度决定？ 论坛围绕两个递进问题展开：稀缺数据下，应优先高保真低效率样本还是低保真高效率样本？物理机制不完备时，应选择纯数据模型还是融入简化机制的混合模型？论坛汇聚青年学者与产业专家，深度思辨样本与模型策略的能力边界，为多材料车身接头性能预测的智能化演进提供参考。

主办方：中国汽车工程学会

会议时间：2026年11月20日

会议地点：

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