AI 气动仿真的主要瓶颈之一是数据质量。工业 CFD 依赖几何、网格、湍流模型、边界条件和 solver setup。没有透明数据集，AI 模型很容易停留在 toy problem。
DrivAerNet、DrivAerNet++、AhmedML、WindsorML 和 DrivAerML 让 surrogate、drag prediction、field prediction 和 benchmark 更接近工程现实。
评估数据集时要看 geometry diversity、solver fidelity、mesh/domain、输出字段、validation、license 与 reproducibility。