带娃出行怕颠簸，后排宝宝坐不安稳？赶飞机赶高铁，想快又怕不稳还费电？雨雪天路面湿滑，操控难还暗藏安全隐患？
这些开车时的“高频痛点”，是不是让你直呼“太难了”？别慌！翌擎智能 AI能量管家为你解决出行烦恼。
依托多源数据融合、深度学习算法与云边协同架构，翌擎智能 AI能量管家堪称车辆的“智能节能中枢”。
它深度整合座舱域控制的自适应驾驶与智能热管理功能，不仅能精准破解续航焦虑和电池寿命难题，更能全方位优化驾乘体验，带来个性化驾驶感。
让汽车更节能，让驾驶更智能。目前，翌擎智能 AI能量管家可以做到整体节能提升8%。
通过多源数据融合与Transformer技术架构，实现对车辆未来行驶路况与工况的精准预测，为节能驾驶策略提供关键预判信息。
1、长短期路况预测
整合车辆实时数据、地理位置信息、环境传感器数据、交通流量数据、历史行程数据与道路拓扑数据，全方位感知行驶环境。
短期预测（未来 30 秒 - 5 分钟）交通信号灯及速度变化；长期预测（未来 5-60 分钟）预判道路坡度变化、精确速度轨迹，提前优化驾驶模式与能量管理策略。
2、自适应路况策略
通过用户识别功能，结合历史驾驶数据与实时驾驶行为监测，动态调整驾驶模式：赶时间时激进提速、上高速后畅快驰骋、接待客人时舒适平稳、陷入拥堵节能行驶...
AI 自适应驾驶精准捕捉需求，匹配从强舒适到强运动的多级驾驶模式，让每一段行程都贴合心意。
通过多源数据融合与物理模型+机器学习相结合的方法，实现对车辆载重的精准实时估算，为节能驾驶策略提供关键参数支持。
1、多源数据输入
采集动力系统数据、车辆运动数据、车辆状态数据，采样频率达 10-200Hz，确保数据精度与实时性，为载重估算奠定坚实基础。
2、五步计算流程
通过数据预处理、有效数据段筛选、物理模型计算、机器学习误差补偿、结果后处理，输出稳定可靠的载重数据，为后续能量管理策略提供科学依据。
根据载重状态和路况条件智能调整能量回收强度，在保证驾驶平顺性的前提下最大化能量回收效率。
1、载重自适应
轻载时（载重<30%）降低回收强度，避免过度减速造成顿挫，保证驾驶平顺性；中载时（30%≤载重<70%）采用 标准回收策略 ，平衡能量回收与驾驶平顺性；重载时（载重>70%）利用惯性增加回收效率 ，最高提升40%回收能量。
2、路况自适应
高速巡航、城市拥堵、低温环境下用节能模式，启用弱回收策略；畅通城市道路启用中等回收策略，兼顾体验与经济性；山区长下坡和低电量情况下，采用强回收策略，最大化能量回收。
相较于传统热管理能耗策略都是由三电提出，不能根据不同工况、行驶路线以及电池状态进行能耗管理；AI 热管理算法在控制精度、响应速度和整体能效上都更具优势。
AI 动态热管理通过智能调节车内温度和通风策略，在保证舒适度的前提下，最大限度降低空调系统能耗，提升整车能源利用效率。
通过热泵空调、废热回收等技术，将空调能耗降低30%-50%，减少对电池电量的额外消耗；根据环境温度和驾驶工况以及导航路线实时调整热管理系统运行模式（如分区温控），优化能耗。
从场景化驾驶的无感适配，到热管理系统的智能节能，翌擎智能 AI 能量管家以硬核技术化解出行痛点，让每一次驾驶都高效、舒适、安心，重新定义新能源车能量管理新生态。
