1、利用车辆真实测试数据，通过AI算法反推车辆动力学模型参数（如轮胎刚度、悬架阻尼、转动惯量等），提升数字孪生模型的精度与泛化能力； 2、基于Simulink、CarSim/CarMaker等工具，搭建车辆PlantModel与闭环仿真环境，开展冰雪路面、紧急变道、坑洼路面等场景的仿真验证； 3、协助构建“真实数据采集—模型参数反推—仿真验证—模型更新”的数据闭环，打通标注数据、算法训练与仿真测试的反馈链路； 4、与车辆动力学专家、控制算法团队、测试团队协作，推动数字孪生能力在实际量产项目中的应用。