AI赋能 “十五五”期间混合动力协同创新就这么干！

汽车评价：技术迭代更快、市占率持续上升、自主品牌崛起……近两年来，中国混合动力技术正步入一个从“并跑”迈向“领跑”的新时代。在这一新时代中，日新月异且充满想象与创新空间的AI技术与混合动力技术深度融合，必将进一步丰富混合动力的发展内涵。

9月11日，在“2025中国混合动力技术持续创新与市场趋势研讨会”期间，多位业内专家和企业人士就“‘十五五’混动技术协同创新”展开了深入的圆桌对话。

主持人：中国汽车自动变速器创新联盟秘书长 李盛其

北京航空航天大学交通科学与工程学院教授、院长助理 王书翰

上海交通大学智能网联电动汽车创新中心主任 殷承良

蜂巢汽车科技集团有限公司系统仿真部部长 韩川波

珠海华粤传动科技有限公司董事长 倪川

AI技术全面赋能混合动力技术发展

殷承良：AI技术赋能混动技术可从两方面探讨：一是对混合动力系统本身的赋能；二是对整车应用的赋能。

在动力系统方面，发动机研发的传统做法依赖试验科学，需通过大量试验标定排放、动力与油耗。企业虽积累了大量数据，但传统方法效果有限。多目标优化在数学上颇具挑战，常需加权处理，而人工智能可在此领域提供更优解决方案。通过海量数据训练，AI技术可构建深度学习模型，输出关键参数优化结果，大幅提升研发效率。目前，电机控制方面的AI应用尚处探索阶段。

在整车层面，车辆运行涉及复杂环境与实时数据。通过网联技术获取周边信息，结合交通模型与车端数据，可显著提升运行效果，但需以历史数据为基础构建模型。此外，自动驾驶与智能座舱亦是AI重点应用领域，如：特斯拉近期推出的MOTO Home智能座舱，值得行业关注。

韩川波：从产品开发角度，AI技术应用仍面临挑战。用户购车需求已从日常通勤扩展至非铺装路面与长途旅行等多场景，需在硬件基础上实现全场景匹配。软件策略决定动力总成性能上限。传统基于历史数据的规则化训练与优化方法局限明显，难以适应多场景需求。因此，我们正通过车-路-云协同，整合高精地图与实时路况数据，对发动机、变速器与电机等工作点进行动态调节，实现全局优化。未来，拟借助AI与强化学习，构建车云、车车数据传递机制，实现动态学习与策略更新，兼顾节能与用户差异化驾驶需求。

王书翰：在数据可获取领域，人工智能算法具有广泛应用潜力。混合动力领域重点包括智能能量管理策略，需依赖大量数据训练与算力支持。当前策略采用双盒架构：在线执行盒与高算力盒。高算力盒负责运算，结果输入至实时盒执行，结合规则与局部优化算法。随着算力提升与数据积累，AI技术的优势将愈发显著。

此外，AI技术在多目标优化设计、软件开发与测试标定等方面均具应用潜力。例如，通过历史数据指导标定工作，可缩减研发周期与成本，提升效率。

“十五五”期间 混合动力技术向全能方向演进

倪川：目前，混合动力行业正处于新老交替阶段。各大汽车集团已形成相对稳定的混合动力技术构型，如吉利、东风、上汽等。国内技术输出欧洲趋势明显，插电式混合动力与增程式混合动力技术细节持续优化。例如，上汽智己发布针对上海市场的大电池方案，续航里程超400公里。

韩川波：从用户全场景需求出发，混合动力技术发展正向全能方向演进。长城汽车Hi4产品基于插电式多模混动变速器，集成串联发电、发动机直驱与混动驱动模式，适用性广泛。通过多挡位设计满足MPV等车型长途需求，同时开发强越野版本，兼顾节能与越野性能。插电式多模混动变速器与纯电桥产品将是未来技术发展的重点。

殷承良：我认为，“十五五”期间，混合动力技术发展趋势包括：电驱强化与机械结构简化，这得益于电驱成本下降与控制优化；智能化深度应用，通过自学习提升系统适应性；大规模互联支持实时感知与决策。强电驱、智能加持与多信息融合将是主导方向。

王书翰：混合动力技术将坚持以电为主、精准用油方针。插电式混合动力与增程式混合动力并行发展，依据车型需求采用单挡、两挡或三挡结构。高效、高压、高速、高集成与高智能是未来方向。