理想汽車，終于打響了純電賽道的“第一槍”。

(資料圖)

6月17日，理想汽車在“家庭科技日”上官宣，首款純電車型超級旗艦——MEGA將于今年年底正式發(fā)布，定價50萬元以上。

從目前的市場表現(xiàn)來看，理想汽車已經(jīng)是造車新勢力的頭部玩家，已與蔚來、小鵬等新勢力的規(guī)模拉開差距，最快將在6月份突破月銷量3萬輛大關(guān)。

不過，在純電動汽車領(lǐng)域，理想汽車的身份更像是挑戰(zhàn)者。而理想汽車仍希望延續(xù)過往的經(jīng)驗，打造出一臺“爆款”。

“我們有信心，它將成為 50 萬（元）以上銷量第一的產(chǎn)品，不分能源形式、不分車身形式?！崩硐肫嚿虡I(yè)副總裁劉杰表示。

自研、自建、自營5C超充網(wǎng)絡

踏入純電賽道，面對充電速度慢、長途充電難的兩大痛點，理想汽車的解決方案是800伏純電高壓平臺。

這也被外界看作理想汽車進入純電賽道的重要武器。

據(jù)介紹，通過采用5C充電倍率電芯和電池熱管理系統(tǒng)，可實現(xiàn)峰值500kW以上的充電功率。

在自研的800V高壓純電平臺中，理想5C車型可在-10°C至40°C的寬溫域區(qū)間實現(xiàn)“充電9分30秒，續(xù)航400公里”“充電22分鐘，續(xù)航600公里”的5C充電效率。

同時，為在大倍率充電中保障安全性，理想也在多個技術(shù)層面進行了升級。

電芯充電方面，正極采用活性面調(diào)控技術(shù)，電解液引入快充添加劑和界面調(diào)控技術(shù)，充電速度提升30%，負極采用超離子環(huán)石墨技術(shù)，擴散速度提升60%。

電池系統(tǒng)產(chǎn)熱方面，在電芯內(nèi)阻采用低阻抗體系設計和一體化極柱結(jié)構(gòu)設計，把電芯內(nèi)阻從0.4毫歐降低到0.3毫歐以下，實現(xiàn)大倍率充電過程中產(chǎn)熱量降低30%。

電池系統(tǒng)換熱方面，將傳統(tǒng)的電池底部冷卻方式轉(zhuǎn)變?yōu)樵陔娦鹃g的側(cè)面冷卻，電芯換熱面積增加了5倍，熱度降低75%，最大換熱能力提升至16kW，保證電芯運行的安全與壽命。

為了滿足充電條件，理想已經(jīng)開始自研、自建并自運營5C超級充電網(wǎng)絡。

據(jù)規(guī)劃，今年年底，理想超級充電站的數(shù)量將超過300個，到2025年，高速沿途理想超級充電站的平均間隔將小于100公里。此外，到2024年底，超過300個城市樞紐站也將在城市核心環(huán)線陸續(xù)建成，完成以6公里為間隔的雙向覆蓋，滿足城市環(huán)線及高速和城市連接路段的補能需求。

大模型賦能智能空間

近幾個月來，以ChatGPT為代表的人工智能在汽車智能座艙、自動駕駛方面的運用引發(fā)行業(yè)討論，AI大模型的持續(xù)演進為智能汽車提供了更多的想象空間。

為加速大模型上車，理想賦能“理想同學”，使其成為智能空間交互的主入口。

據(jù)理想汽車智能空間算法科學家陳偉介紹，借助多模態(tài)感知設備和空間多模態(tài)感知-3M技術(shù)（MVS-NET、MIMO-NET和MSE-NET），“理想同學”構(gòu)建了更符合人類直覺和本能的多模態(tài)人機交互體系。

視覺方面，可感知空間內(nèi)發(fā)起交互需求的家人是誰、坐在哪兒、指向哪兒、需要什么；聽覺方面，可實現(xiàn)多語種、多方言、多任務語音感知；視聽融合，可建立多模態(tài)的交互界面，擁有更強的感知能力。

同時，理想還自研了認知大模型Mind GPT，該模型不僅控制汽車，更是一套AI 系統(tǒng)，可以進行故事講述、兒童百科制作、行程規(guī)劃、智能診斷和復雜任務理解等功能。

據(jù)悉，Mind GPT用1.3萬億個token進行基座模型訓練，支撐空間交互2.0的落地。Mind GPT自帶記憶網(wǎng)絡，基于歷史對話可記住用戶的個性化偏好和習慣，理解用戶近期狀態(tài)，并基于每一次反饋和糾偏不斷迭代自身能力。

城市NOA功能上線

理想汽車，也在補強智能駕駛短板。

理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋表示，理想將于本月向北京和上海的內(nèi)測用戶交付不依賴高精地圖的城市NOA功能。下半年，城市NOA的開放區(qū)域?qū)⒅鸩皆黾印?/p>

技術(shù)方面，理想AD Max 3.0基于BEV架構(gòu)的車端感知模型，已經(jīng)可以在絕大多數(shù)路段實時生成穩(wěn)定的道路結(jié)構(gòu)信息。針對復雜路口，引入NeuralPriorNet（NPN 神經(jīng)先驗網(wǎng)絡），增強車端的實時感知；同時，訓練TrafficIntentionNet（TIN 信號燈意圖模型），以應對不同形態(tài)的信號燈。

理想方面表示，為驅(qū)動城市NOA在短時間內(nèi)高速迭代，理想更大規(guī)模的自動駕駛訓練集群算力達到了1200 PFLOPS，自動駕駛訓練里程突破6億公里。

此外，通勤NOA功能也將開放給早鳥用戶。用戶可自己設定通勤路線，通過日常通勤時的自動化訓練積累NPN特征進行激活，簡單路線的訓練需1周，復雜路線約為2-3周。

“在先進的技術(shù)架構(gòu)和高效的訓練平臺共同推動下，我們相信智能駕駛將會很快在家庭出行中實現(xiàn)大規(guī)模普及，AI司機解放人類司機的明天也不再遙遠?！崩上膛笞詈蟊硎尽?/p>

在高壓純電、智能空間、智能駕駛?cè)矫纨R發(fā)力，在“家庭科技日”上，理想大秀了一番“肌肉”，為自己的純電賽道鋪路搭橋。

與增程式市場不同，純電動汽車的賽道更加擁擠，現(xiàn)在進入純電市場也明顯算不上早，其在純電市場的表現(xiàn)如何，還得等產(chǎn)品問世才能窺見端倪。

（文章來源：21世紀經(jīng)濟報道）

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