2025年10月下旬，一家新能源整车企业的电气架构团队公布了一项内部数据对比：在一款全新开发的B级纯电轿车上，采用基于图论算法的自动化布线优化工具进行高压和低压线束路径规划，最终整车线束总长度从基线方案的3150米缩减至2940米，减少了210米（降幅6.7%），线束总重量减轻了4.1公斤，物料成本下降约9.2%。 该优化工作由企业线束工程部门与软件算法团队联合完成（Who），耗时6周实际开发周期（When），搭载于企业第三季度下线的EP2（工程样车第二阶段）上进行实车验证（Where）。其核心方法是将线束拓扑定义为带权重的图，节点为电气负载和接插件位置，边为可能的线束路径，通过Dijkstra最短路径和斯坦纳树算法寻找全局最优连接方案（What、How）。 该项目的目标是在不影响功能和可靠性的前提下，最大限度降低线束长度、重量和成本（Why）。最终的实测数据于10月28日在该企业的技术内部分享会上首次对外摘录发布（How much、How）。
传统线束布线设计高度依赖工程师的经验和手工CAD布线，通常的做法是在整车的数字样机上逐根绘制线束路径，然后通过干涉检查和路径微调进行迭代。 这一过程往往需要3-5名线束工程师耗时4-6个月才能完成一款新车型的完整线束拓扑设计。更重要的是，经验驱动设计往往存在局部最优而非全局最优的倾向——一个分支的路径缩短了5厘米，可能导致另一个分支被迫延长15厘米甚至需要增加一个额外的接插件。
自动化布线优化的核心价值在于其全局寻优能力。算法将整车数百个电气负载的坐标、供电来源（配电盒）以及各个负载之间的连接关系（电路图）作为输入，同时考虑穿墙件预留孔位、避免转动部件和排气管等硬约束条件，自动求解出最短路线的组合。 在某案例中，算法发现高压电池包到前方高压配电盒的路径如果从隧道右侧改到左侧，虽然自身长度增加了10厘米，但可以让三段低压线束的长度总共减少1.2米，同时避免在高温排气管附近布置任何一个线束分支，这是一个纯人工设计中极难发现的系统级优化方案。
除了长度优化，自动化布线设计还在电磁兼容和热管理方面带来了隐性收益。 算法可以集成“高低压间距约束”作为罚函数，自动避免高压大电流线束与低压信号线束长距离并行走线的场景。同时，算法也考虑了线束的载流能力对环境温度的敏感性——将大功率线束优先规划在通风良好或靠近冷却气流的位置，而不是藏在隔热层之后。仿真数据表明，经过算法优化的布线方案，高压线束的平均运行温度比人工方案低约7°C，这对绝缘老化速度有显著正面影响。
从行业推广角度看，自动化布线设计工具的商业化和标准化仍面临几个挑战： 一是整车企业的电气拓扑数据与机械结构数据分别存储在不同的软件系统中，接口打通和统一建模需要投入额外资源；二是算法生成的路径往往不符合传统制造工艺中“线束应横向或纵向走、避免45°斜角”等非严格约束（这些是便于工人捆绑和固定的工艺习惯），导致规划与生产之间存在鸿沟；三是部分整车企业尚未建立线束开发的仿真闭环，缺乏对优化前后性能差异的客观评价能力。
尽管如此，自动化布线设计已经被证明是线束成本优化和数字化研发转型的关键路径。行业预测，到2028年，超过60%的新能源车型将不同程度地采用自动化布线辅助工具进行线束拓扑设计，单车线束长度平均可降低8-12%，相应减重效果可贡献约0.5-1.5公里的续航提升。
