CIKM 2024：AI辅助的先进空气动力学 · 优化汽车设计以实现最佳性能

这场竞赛适合谁

适合已有三维汽车几何数据、网格/点云建模或物理场机器学习经验的团队，尤其是能处理车辆表面压力预测与风阻系数建模的人。参赛以团队为单位，且需要能够在Colab中交付可复现的Notebook；飞桨使用者也有单独排行榜。

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   三维网格数据处理

2. 02

   点云或表面几何建模

3. 03

   CFD空气动力学基础

4. 04

   表面压力场预测

5. 05

   Jupyter Notebook与Colab

6. 06

   AtomGit与Python依赖管理

投入前确认：难点不只是拟合训练集，而是在ShapeNet车辆与更真实的匿名车辆、以及两套不同仿真场景之间保持泛化；测试车辆速度也可能与训练数据略有不同。最终模型还要兼顾表面压力预测、效率和内存成本，并成功部署为在线服务，否则不能参与评奖。