长久以来,有关汽车造型设计的合理化研究一直是相关领域的研究人员以及广大汽车设计工作者热衷探讨的一个话题。如何更好地在众多纷繁复杂,富有艺术魅力的汽车造型设计中探究其内在的规律性,找寻其隐藏在美学表面下与车身工艺、结构、性能等方面的内在联系,是在新的市场环境下,汽车造型设计工作实现更新发展的主要手段之一。本文通过对以上问题的思考,将设计美学、车身工程以及人工智能三个领域的前沿知识相融合,对汽车造型设计的合理性进行了系统地研究,以达到规避前期造型阶段的设计风险,提高造型方案的附加价值的目的。与同类研究相比,本文所提出的汽车造型设计方法,其独特性主要体现在以下几个方面:（1）提出了基于人工神经网络图像识别技术的汽车造型设计趋势分析方法。不同于以往针对市场及用户进行数据分析的前期设计调研,本文利用人工智能领域的深度学习理论,创建了应用图像识别技术实现对汽车造型风格量化分析的计算机分类模型,通过将批量同类车型图片导入模型进行分析预测,从而直接确立较为合理的造型美学设计原则,用于指导前期造型方案设计。（2）针对越野车的结构及功能特点,特别是车头部分的造型处理方式给出了更有针对性的设计原则,包括基于越野车头部造型特征线的行人保护优化设计方法,基于算法思维的越野车头部改型设计方法,并依托一款越野车实际改型课题项目,对上述两种方法的结合及应用情况进行了研究。（3）进行了将现有汽车造型风格分类模型应用于实际造型方案评审的可实现性研究,提出了基于计算机图像识别的汽车造型设计方案评价方法,以实现对多个造型方案的智能化快速评价,并且将其有效性与传统的人工评价进行了比对验证,结果表明采用分类模型的评价方法对项目前期造型方案的确立具有重要的应用价值。