AI 能量管家
整合座舱域控制的自适应驾驶与智能热管理功能,破解续航焦虑
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业务挑战
续航焦虑突出,能源利用低效
新能源车续航衰减问题频发,高速、低温等工况下能耗飙升,且能量回收策略僵化,无法适配复杂场景,导致实际续航与标称差距大,补能频繁,严重影响用户长途出行体验。
驾驶模式单一,难以适配多元需求
多数车型驾驶模式需手动切换,无法精准匹配用户实时需求。赶时间时动力响应不足,接待乘客时缺乏平稳性,拥堵路况下又因模式不当增加能耗,个性化体验缺失。
热管理效率低,续航与电池难兼顾
传统热管理依赖固定阈值调节,座舱与电池温控割裂,响应滞后。低温时电池保温耗电多,高温时散热不及时,既加剧续航损耗,又可能影响电池寿命与使用安全。
方案优势
全场景智能适配,能耗显著优化
依托多源数据融合与深度学习算法,精准预测路况与用户需求,动态调整驾驶及能量管理策略。实现整体节能提升8%,有效缓解续航焦虑。
数据驱动决策,适配性更强
整合车辆、路况、环境等多维度数据,通过Transformer及LightGBM等模型分析处理。结合历史驾驶数据与实时状态,为载重预估、能量回收等提供精准参数,适配复杂工况。
系统协同联动,能效全面提升
打破座舱域与三电系统壁垒,实现自适应驾驶、动态热管理等功能协同。整车热系统联动利用废热,控制精度与响应速度远超传统方案,兼顾节能与体验。
亮点功能
长短期路况预测,提前优化策略
短期预测30秒-5分钟交通信号与车速变化,长期预判5-60分钟道路坡度与速度轨迹。基于预测提前调整驾驶模式,让能源利用更高效,驾驶更贴合路况。
精准载重预估,动力能耗双平衡
以10-200Hz高频采集多类数据,经物理模型计算与机器学习补偿,输出稳定载重数据。据此动态适配动力输出与能量回收策略,让动力更合理,能耗更经济。
动态能量回收,效率体验两不误
根据载重与路况智能调节回收强度:轻载保平顺,中载求平衡,重载提效率,最高提升40%回收能量。不同工况匹配对应策略,兼顾节能与驾驶舒适性。