AI賦能 “十五五”期間混合動力協同創新就這么干！

汽車評價：技術迭代更快、市占率持續上升、自主品牌崛起……近兩年來，中國混合動力技術正步入一個從“并跑”邁向“領跑”的新時代。在這一新時代中，日新月異且充滿想象與創新空間的AI技術與混合動力技術深度融合，必將進一步豐富混合動力的發展內涵。

9月11日，在“2025中國混合動力技術持續創新與市場趨勢研討會”期間，多位業內專家和企業人士就“‘十五五’混動技術協同創新”展開了深入的圓桌對話。

主持人：中國汽車自動變速器創新聯盟秘書長 李盛其

北京航空航天大學交通科學與工程學院教授、院長助理 王書翰

上海交通大學智能網聯電動汽車創新中心主任 殷承良

蜂巢汽車科技集團有限公司系統仿真部部長 韓川波

珠海華粵傳動科技有限公司董事長 倪川

AI技術全面賦能混合動力技術發展

殷承良：AI技術賦能混動技術可從兩方面探討：一是對混合動力系統本身的賦能；二是對整車應用的賦能。

在動力系統方面，發動機研發的傳統做法依賴試驗科學，需通過大量試驗標定排放、動力與油耗。企業雖積累了大量數據，但傳統方法效果有限。多目標優化在數學上頗具挑戰，常需加權處理，而人工智能可在此領域提供更優解決方案。通過海量數據訓練，AI技術可構建深度學習模型，輸出關鍵參數優化結果，大幅提升研發效率。目前，電機控制方面的AI應用尚處探索階段。

在整車層面，車輛運行涉及復雜環境與實時數據。通過網聯技術獲取周邊信息，結合交通模型與車端數據，可顯著提升運行效果，但需以歷史數據為基礎構建模型。此外，自動駕駛與智能座艙亦是AI重點應用領域，如：特斯拉近期推出的MOTO Home智能座艙，值得行業關注。

韓川波：從產品開發角度，AI技術應用仍面臨挑戰。用戶購車需求已從日常通勤擴展至非鋪裝路面與長途旅行等多場景，需在硬件基礎上實現全場景匹配。軟件策略決定動力總成性能上限。傳統基于歷史數據的規則化訓練與優化方法局限明顯，難以適應多場景需求。因此，我們正通過車-路-云協同，整合高精地圖與實時路況數據，對發動機、變速器與電機等工作點進行動態調節，實現全局優化。未來，擬借助AI與強化學習，構建車云、車車數據傳遞機制，實現動態學習與策略更新，兼顧節能與用戶差異化駕駛需求。

王書翰：在數據可獲取領域，人工智能算法具有廣泛應用潛力。混合動力領域重點包括智能能量管理策略，需依賴大量數據訓練與算力支持。當前策略采用雙盒架構：在線執行盒與高算力盒。高算力盒負責運算，結果輸入至實時盒執行，結合規則與局部優化算法。隨著算力提升與數據積累，AI技術的優勢將愈發顯著。

此外，AI技術在多目標優化設計、軟件開發與測試標定等方面均具應用潛力。例如，通過歷史數據指導標定工作，可縮減研發周期與成本，提升效率。

“十五五”期間 混合動力技術向全能方向演進

倪川：目前，混合動力行業正處于新老交替階段。各大汽車集團已形成相對穩定的混合動力技術構型，如吉利、東風、上汽等。國內技術輸出歐洲趨勢明顯，插電式混合動力與增程式混合動力技術細節持續優化。例如，上汽智己發布針對上海市場的大電池方案，續航里程超400公里。

韓川波：從用戶全場景需求出發，混合動力技術發展正向全能方向演進。長城汽車Hi4產品基于插電式多模混動變速器，集成串聯發電、發動機直驅與混動驅動模式，適用性廣泛。通過多擋位設計滿足MPV等車型長途需求，同時開發強越野版本，兼顧節能與越野性能。插電式多模混動變速器與純電橋產品將是未來技術發展的重點。

殷承良：我認為，“十五五”期間，混合動力技術發展趨勢包括：電驅強化與機械結構簡化，這得益于電驅成本下降與控制優化；智能化深度應用，通過自學習提升系統適應性；大規模互聯支持實時感知與決策。強電驅、智能加持與多信息融合將是主導方向。

王書翰：混合動力技術將堅持以電為主、精準用油方針。插電式混合動力與增程式混合動力并行發展，依據車型需求采用單擋、兩擋或三擋結構。高效、高壓、高速、高集成與高智能是未來方向。