随着硬件算力的提升,近年来人工智能在生活中的运用逐渐广泛,对人类生产生活产生改变,随着技术的功能越发专业,应用场景越发广阔,人工智能具有研究价值。在大力推动人工智能技术冲击高附加值制造业的背景下,设计作为制造业过程中的一个环节受到了国内外的关注,其研究方向主要集中在神经网络基础算法的发展和应用场景的技术开发。然而,这些研究成果中仍存在有待解决的问题,体现在人工智能适合何种设计工作,人工智能在设计环节应该有什么的具体功能;具体的设计环节适合何种人工智能算法;人类如何使用人工智能进行可控设计。在充分考虑以上问题的前提下进行基于StyleGAN2的汽车造型要素分析与设计实践研究。汽车的设计历史中人类对汽车造型的设计方法已有一套成熟的理论,统计专家对人类设计汽车造型的指标,分析深度学习技术介入部分设计工作的发展程度,总结深度学习介入设计的特点,匹配以上两个方面的特点得到基于深度学习的汽车设计造型要素,根据造型要素构建基于造型要素的标签体系,使用标签体系为数据集标记标签形成全标签数据库。通过实验选择合适的深度学习算法构建基于StyleGAN2的汽车图片生成模型。通过StyleGAN2生成汽车图像达到设计汽车造型的目的,将全标签数据库和生成模型结合构成基于深度学习的汽车造型设计工具,并通过实际使用检验工具的可用性。研究方向主要集中在造型要素的探寻和基于深度学习的汽车造型设计工具的研发,研究结果是研发了一种设计汽车造型的新工具,新工具通过StyleGAN2生成汽车图像达到设计汽车造型的目的。研究结论是人工智能辅助设计师设计汽车造型的功能可实现,为其他产品的造型研发提供新的路径。