在汽車行業(yè)邁向智能化、電動(dòng)化的過程中，混合動(dòng)力技術(shù)正迎來新一輪升級(jí)。Aurobay（極光灣）作為吉利動(dòng)力全球化布局的重要支柱，已累計(jì)生產(chǎn)超過2000萬臺(tái)動(dòng)力總成，并率先在雷神電混系統(tǒng)中深度融合AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)駕駛場(chǎng)景的智能預(yù)判和能量管理的優(yōu)化。這一突破不僅提升了混動(dòng)系統(tǒng)的智能化水平，也在節(jié)能與性能之間找到了新平衡。

Aurobay的EM-P超級(jí)電混系統(tǒng)，已廣泛應(yīng)用于吉利旗下的銀河、領(lǐng)克等品牌。其核心在于AI驅(qū)動(dòng)的“預(yù)判式智能決策模型”，不同于傳統(tǒng)混動(dòng)系統(tǒng)的固定油電分配規(guī)則，EM-P能夠融合導(dǎo)航數(shù)據(jù)、駕駛習(xí)慣和實(shí)時(shí)路況，動(dòng)態(tài)調(diào)整能量管理策略。例如，在阿爾卑斯山高海拔測(cè)試中，系統(tǒng)能自主調(diào)整油電混合比例，以保持穩(wěn)定動(dòng)力輸出；在德國高速測(cè)試時(shí)，則能預(yù)判駕駛員的加速需求，提前儲(chǔ)備電能，提升超車性能。

EM-P還具備“無圖決策”能力，不僅依賴導(dǎo)航數(shù)據(jù)，更能學(xué)習(xí)用戶日常出行習(xí)慣和充電設(shè)施分布，自主規(guī)劃最優(yōu)混動(dòng)策略。例如，在城市通勤場(chǎng)景下，它會(huì)優(yōu)先使用純電模式，減少發(fā)動(dòng)機(jī)介入，從而提升整體能效。這一能力得益于吉利星睿智算中心的計(jì)算支持，使系統(tǒng)能在毫秒級(jí)內(nèi)完成動(dòng)態(tài)調(diào)整。

在駕駛體驗(yàn)上，AI優(yōu)化的智慧運(yùn)動(dòng)控制功能能根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整動(dòng)力輸出。例如，在濕滑路面上，它可在毫秒級(jí)內(nèi)完成防滑控制，降低50%的打滑量；在高速過彎時(shí)，智能扭矩分配技術(shù)能提升15%的循跡性。這些改進(jìn)不僅增強(qiáng)了安全性，也提升了駕駛質(zhì)感。

在混動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，如何平衡性能、節(jié)能和續(xù)航，一直是技術(shù)挑戰(zhàn)。Aurobay的EM-i混動(dòng)系統(tǒng)專注于節(jié)能優(yōu)化，并通過AI賦能提升整體效率。

首先，EM-i采用全局能量管理系統(tǒng)，避免了傳統(tǒng)混動(dòng)方案的“局部最優(yōu)”問題。例如，在川藏線長爬坡測(cè)試中，系統(tǒng)能提前預(yù)測(cè)高能耗路段，在低海拔地區(qū)主動(dòng)儲(chǔ)備電能，從而提升20%動(dòng)力輸出，同時(shí)降低發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，減少噪音和震動(dòng)。

AI驅(qū)動(dòng)的熱管理策略可根據(jù)行駛需求動(dòng)態(tài)調(diào)整電池、電機(jī)和座艙的熱能分配。在短途通勤時(shí)減少不必要的能耗，而在長途駕駛前通過電網(wǎng)電能預(yù)熱或預(yù)冷，從而降低整體能耗。相比傳統(tǒng)方案，這種智能管理降低了30%以上的熱管理功耗，使車輛在極端溫度下仍能保持高效運(yùn)作。

此外，EM-i的智能保電策略能在高能耗場(chǎng)景下預(yù)測(cè)即將到來的動(dòng)力需求，提前儲(chǔ)備電能，避免發(fā)動(dòng)機(jī)頻繁啟停。例如，在青藏高原的測(cè)試中，該系統(tǒng)確保電池電量始終保持在安全閾值以上，避免因電量耗盡導(dǎo)致的動(dòng)力損失，同時(shí)提升駕乘舒適性。

從EM-P到EM-i，Aurobay的AI混動(dòng)技術(shù)不僅提升了市場(chǎng)競爭力，也展示了混動(dòng)系統(tǒng)未來的發(fā)展趨勢(shì)。高端用戶需要性能和節(jié)能的平衡，而主流市場(chǎng)則更關(guān)注綜合使用成本。AI的介入，使動(dòng)力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)優(yōu)化”的智能升級(jí)。