比亚迪第五代DM技术：AI能耗管理的深度解析与实测验证

（面向新能源汽车研发/测试工程师）

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目录

1. 技术背景与核心突破
2. AI能耗管理系统架构解析
3. 关键技术创新点
   • 2.1 动力域三脑合一控制
   • 2.2 全温域热管理协同
   • 2.3 导航数据深度耦合
4. 实测数据与场景验证
   • 4.1 昆明环湖公路测试
   • 4.2 城市/高速工况对比
5. 研发启示与测试建议
6. 未来演进方向

关键词：比亚迪第五代DM、AI能耗管理、混动系统优化、热管理协同、导航数据驱动、OTA迭代

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思维导图（文字版）

AI能耗管理  
├─ 硬件基础：插混专用发动机/刀片电池/EHS系统  
├─ 软件核心：  
│  ├─ 三脑合一控制（VCU+MCU）  
│  ├─ 动态导航耦合算法  
│  └─ 多工况数据库训练  
├─ 测试验证：  
│  ├─ 昆明2.4L/100km极限测试  
│  └─ 城市拥堵场景能耗波动分析  
└─ 研发价值：  ├─ 热管理能耗降低10%  ├─ 动力系统响应速度提升30%  └─ OTA持续优化潜力  

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1. 技术背景与核心突破

比亚迪第五代DM技术通过AI能耗管理系统实现混动车辆能耗的范式突破，其核心创新体现在：

• 硬件协同：插混专用发动机（热效率46.06%）+ EHS电混系统（工况效率92%）+ 刀片电池（放电倍率16C）
• 算法革新：基于150万车主、28亿公里行驶数据训练的AI模型，覆盖180万种工况
• 数据驱动：高德定制地图导航数据实时反馈路况，实现能量分配预判

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2. AI能耗管理系统架构解析

系统架构图（文字描述）

数据层  
├─ 导航数据（坡度/曲率/限速）  
├─ 车辆状态（SOC/温度/电机效率）  
└─ 环境参数（温度/风速）  
│  
算法层  
├─ 动态规划算法（能量分配）  
├─ 强化学习模型（工况预测）  
└─ 热管理优化算法  
│  
控制层  
├─ 发动机介入策略  
├─ 电机扭矩分配  
└─ 电池SOC阈值动态调整  

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3. 关键技术创新点

3.1 动力域三脑合一控制

• 技术实现：VCU+双MCU芯片级融合，算力提升146%
• 控制优化：
  • 70km/h以下纯电驱动（串联模式）
  • 高速工况发动机直驱（并联模式）
  • 急加速时双电机+发动机协同（全动力输出）

3.2 全温域热管理协同

• 电池热管理：
  • 交叉流道冷媒设计（温差降低15%）
  • 脉冲高频加热技术（低温加热速度提升40%）
• 座舱热管理：
  • 动态风量调节（能耗降低0.13L/100km）

3.3 导航数据深度耦合

• 预判式能量管理：
  • 上坡前300m储备电量（SOC提升至25%）
  • 下坡路段开启能量回收（回收效率提升22%）
• 实时路况响应：拥堵路段纯电模式占比提升至80%

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4. 实测数据与场景验证

4.1 昆明环湖公路测试

测试条件	参数指标
环境温度	24℃恒温
负载	75%乘客+行李
空调状态	二挡制冷（24℃）
平均油耗	2.4L/100km

4.2 城市/高速工况对比

场景	AI能耗管理油耗	传统混动油耗	降幅
城市拥堵（30km/h）	2.8L/100km	4.2L/100km	33%
高速巡航（100km/h）	3.1L/100km	4.5L/100km	31%

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5. 研发启示与测试建议

5.1 研发侧重点

• 算法验证：需构建覆盖极端温度（-30℃~50℃）、复杂坡度（≥25%）的测试场景库
• 数据闭环：建立车辆运行数据回传机制，优化AI模型泛化能力

5.2 测试方案优化

• 动态工况模拟：使用VIL（Vehicle-in-the-Loop）技术复现真实路况
• 热管理压力测试：
  • 连续快充10次后检测电池均温性
  • -20℃环境下电池加热效率验证

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6. 未来演进方向

• 多车协同：基于V2X的群体能耗优化（如车队跟驰策略）
• 云端训练：利用超算中心加速AI模型迭代（日处理数据量目标10PB）
• 碳足迹追踪：结合电网负荷数据实现绿色充放电

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引用来源：
比亚迪第五代DM昆明实测数据
强制保电场景能耗对比
OTA升级能耗优化验证
AI能耗预测模型技术细节

注：本文技术参数均基于公开测试数据，实际工程应用需结合具体车型标定。