理想打響純電賽道“第一槍” 天天消息
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。
不過,在純電動汽車領域,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,理想也在多個技術層面進行了升級。
電芯充電方面,正極采用活性面調控技術,電解液引入快充添加劑和界面調控技術,充電速度提升30%,負極采用超離子環(huán)石墨技術,擴散速度提升60%。
電池系統(tǒng)產熱方面,在電芯內阻采用低阻抗體系設計和一體化極柱結構設計,把電芯內阻從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變?yōu)樵陔娦鹃g的側面冷卻,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(MVS-NET、MIMO-NET和MSE-NET),“理想同學”構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)域將逐步增加。
技術方面,理想AD Max 3.0基于BEV架構的車端感知模型,已經(jīng)可以在絕大多數(shù)路段實時生成穩(wěn)定的道路結構信息。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,為驅動城市NOA在短時間內高速迭代,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。
“在先進的技術架構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、智能駕駛三方面齊發(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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責任編輯:hnmd004
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