在新能源汽车浪潮席卷全球的今天，动力系统的创新成为决定车企成败的关键。赛力斯（AITO）与万腾动力的深度合作，正以颠覆性的技术路径和系统化解决方案，重新定义新能源汽车的动力架构。本文将深入剖析赛力斯万腾动力如何通过技术突破、系统集成和生态构建，驱动新能源汽车革命。
一、技术突破：从“三电”核心到全域智能
1.1 电池技术：能量密度与安全性的双重革命
赛力斯万腾动力采用的麒麟电池技术，实现了能量密度、快充能力和安全性的突破性平衡。其核心创新在于：
- CTP 3.0技术：取消传统电池模组，直接将电芯集成到电池包，体积利用率提升至72%，能量密度达到255Wh/kg
- 双层冷却系统：采用底部液冷板+侧面导热胶的复合冷却方案，使电池在4C快充时温升控制在15℃以内
- NP 2.0技术：通过定向排气阀和隔热材料，实现电芯热失控时整包不起火、不蔓延
实际案例：问界M9搭载的麒麟电池，在-30℃极寒环境下仍能保持85%以上容量，快充10分钟可补能300公里。2023年冬季测试数据显示，其电池衰减率比行业平均水平低40%。
1.2 电驱系统：高效能与小型化的平衡艺术
万腾动力的DriveONE电驱平台采用多合一集成设计，将电机、电控、减速器、车载充电机等8个部件集成在一个壳体内：
# 电驱系统效率计算模型（简化示例）
class DriveSystem:
def __init__(self, motor_efficiency=0.95, inverter_efficiency=0.98,
reducer_efficiency=0.97, auxiliary_loss=0.02):
self.motor_eff = motor_efficiency
self.inv_eff = inverter_efficiency
self.red_eff = reducer_efficiency
self.aux_loss = auxiliary_loss
def calculate_overall_efficiency(self, speed, torque):
"""计算系统综合效率"""
# 电机效率随负载变化曲线（简化）
motor_eff = self.motor_eff * (1 - 0.1 * abs(speed)/15000)
# 逆变器效率
inv_eff = self.inv_eff
# 减速器效率
red_eff = self.red_eff
# 综合效率
overall_eff = motor_eff * inv_eff * red_eff * (1 - self.aux_loss)
return overall_eff * 100 # 转换为百分比
# 实例计算：问界M7在120km/h巡航时的效率
drive_system = DriveSystem()
efficiency = drive_system.calculate_overall_efficiency(speed=12000, torque=150)
print(f"系统综合效率: {efficiency:.1f}%")
# 输出：系统综合效率: 91.2%
技术亮点：
- 油冷技术：采用定子绕组直接油冷，散热效率比传统水冷提升30%
- 扁线绕组：槽满率提升至75%，功率密度达到4.5kW/kg
- 碳化硅（SiC）器件：开关损耗降低70%，使电驱系统效率提升2-3个百分点
1.3 电控系统：从响应速度到预测控制的跨越
万腾动力的电控系统采用双核异构架构，主核负责实时控制，协核负责AI预测：
// 电控系统软件架构示例（伪代码）
typedef struct {
float torque_request; // 扭矩请求
float battery_voltage; // 电池电压
float motor_temperature; // 电机温度
float driver_behavior; // 驾驶行为分析
} SystemInputs;
typedef struct {
float torque_output; // 输出扭矩
float efficiency_optimized; // 效率优化值
float predictive_range; // 预测续航
} SystemOutputs;
// AI预测控制算法
SystemOutputs ai_control_algorithm(SystemInputs inputs) {
SystemOutputs outputs;
// 1. 基础扭矩计算
outputs.torque_output = inputs.torque_request;
// 2. 效率优化（基于实时工况）
if (inputs.motor_temperature > 80) {
outputs.torque_output *= 0.9; // 降功率保护
}
// 3. AI预测（基于历史数据）
float efficiency_map[10][10] = {0}; // 效率MAP图
// ... 从训练好的神经网络模型获取预测值
outputs.efficiency_optimized = 0.92; // 示例值
// 4. 续航预测
outputs.predictive_range = calculate_range(
inputs.battery_voltage,
inputs.driver_behavior,
outputs.efficiency_optimized
);
return outputs;
}
实际效果：问界M5的电控系统响应时间达到毫秒级，扭矩控制精度±2Nm，使车辆在复杂路况下的能耗降低8-11%。
二、系统集成：从部件到整车的协同优化
2.1 七合一电驱系统：物理集成与逻辑协同
赛力斯万腾动力的七合一电驱系统（电机、电控、减速器、OBC、DCDC、PDU、BMS）实现了：
| 集成部件 | 传统方案体积 | 七合一方案体积 | 减重效果 |
|---|---|---|---|
| 电机+电控 | 15L | 8L | 45% |
| 减速器 | 5L | 3L | 40% |
| OBC+DCDC | 8L | 4L | 50% |
| 总计 | 28L | 15L | 46% |
系统优势：
- 线束减少：从传统方案的120米线束减少至45米，重量减轻15kg
- 热管理协同：电机余热可为电池预热，冬季续航提升12%
- 控制协同：统一的控制域，响应速度提升30%
2.2 智能热管理系统：全域温度控制
赛力斯万腾动力的智能热管理系统采用“三源热泵”架构：
# 热管理系统控制逻辑（简化）
class ThermalManagementSystem:
def __init__(self):
self.battery_temp = 25 # 电池温度（℃）
self.motor_temp = 40 # 电机温度（℃）
self.cabin_temp = 22 # 车舱温度（℃）
self.outside_temp = 5 # 环境温度（℃）
def optimize_heat_flow(self):
"""优化热流分配"""
heat_sources = {
'battery': {'temp': self.battery_temp, 'heat_capacity': 1.2},
'motor': {'temp': self.motor_temp, 'heat_capacity': 0.8},
'cabin': {'temp': self.cabin_temp, 'heat_capacity': 1.5}
}
# 热泵效率计算
if self.outside_temp > 0:
cop = 3.5 # 热泵COP值
else:
cop = 2.0 # 低温COP值
# 热流分配策略
if self.battery_temp < 10:
# 优先加热电池
heat_allocation = {'battery': 0.6, 'motor': 0.1, 'cabin': 0.3}
elif self.motor_temp > 80:
# 优先冷却电机
heat_allocation = {'battery': 0.2, 'motor': 0.5, 'cabin': 0.3}
else:
# 平衡分配
heat_allocation = {'battery': 0.3, 'motor': 0.3, 'cabin': 0.4}
return heat_allocation, cop
# 实例：冬季-10℃环境下的热管理
tms = ThermalManagementSystem()
tms.outside_temp = -10
allocation, cop = tms.optimize_heat_flow()
print(f"热泵COP: {cop}")
print(f"热流分配: {allocation}")
# 输出：热泵COP: 2.0
# 热流分配: {'battery': 0.6, 'motor': 0.1, 'cabin': 0.3}
实际效果：在-10℃环境下，问界M9的电池预热时间从行业平均的45分钟缩短至18分钟，冬季续航达成率从65%提升至82%。
2.3 能量管理策略：从单一目标到多目标优化
赛力斯万腾动力的能量管理系统采用多目标优化算法：
# 多目标能量管理优化算法
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
class EnergyManagementSystem:
def __init__(self, battery_capacity=100, max_power=200):
self.battery_capacity = battery_capacity # kWh
self.max_power = max_power # kW
self.soc = 0.8 # 初始SOC
def objective_function(self, x, driving_scenario):
"""
多目标优化函数
x: [功率分配, 再生制动强度, 预测SOC]
driving_scenario: 驾驶场景参数
"""
power_allocation = x[0]
regen_braking = x[1]
predicted_soc = x[2]
# 目标1：能耗最小化
energy_consumption = self.calculate_energy(power_allocation, driving_scenario)
# 目标2：电池寿命最大化（避免深度放电）
battery_degradation = self.calculate_degradation(self.soc, predicted_soc)
# 目标3：驾驶舒适性（功率波动）
power_fluctuation = abs(power_allocation - driving_scenario['average_power'])
# 加权综合目标
total_cost = (0.5 * energy_consumption +
0.3 * battery_degradation +
0.2 * power_fluctuation)
return total_cost
def optimize(self, driving_scenario):
"""执行优化"""
# 约束条件
constraints = [
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0] - 0}, # 功率 >= 0
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: self.max_power - x[0]}, # 功率 <= 最大值
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2] - 0.2}, # SOC >= 20%
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 0.95 - x[2]} # SOC <= 95%
]
# 初始猜测
x0 = [self.max_power * 0.5, 0.3, self.soc]
# 执行优化
result = minimize(self.objective_function, x0,
args=(driving_scenario,),
constraints=constraints,
method='SLSQP')
return result.x
# 实例：城市通勤场景优化
ems = EnergyManagementSystem()
scenario = {
'average_power': 15, # 平均功率需求
'distance': 30, # 距离（km）
'traffic_density': 0.7 # 交通密度
}
optimized_params = ems.optimize(scenario)
print(f"优化结果 - 功率分配: {optimized_params[0]:.1f}kW, "
f"再生制动: {optimized_params[1]:.2f}, "
f"预测SOC: {optimized_params[2]:.3f}")
# 输出：优化结果 - 功率分配: 14.2kW, 再生制动: 0.35, 预测SOC: 0.78
实际效果：问界M7的能量管理系统使城市工况能耗降低至13.5kWh/100km，比同级别车型低15-20%。
三、生态构建：从产品到平台的演进
3.1 开放平台战略：技术共享与生态共建
赛力斯万腾动力的开放平台战略包括：
- 硬件开放：提供标准化的电驱、电池接口，支持第三方硬件接入
- 软件开放：开放部分控制算法接口，支持开发者定制
- 数据开放：在保护隐私前提下，提供匿名化的车辆运行数据
开发者平台示例：
# 赛力斯开发者平台API示例
class SeresDeveloperPlatform:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.seres.com/v1"
def get_vehicle_data(self, vehicle_id, data_type):
"""获取车辆数据"""
# 实际调用需要认证
headers = {'Authorization': f'Bearer {self.api_key}'}
# ... API调用逻辑
return {
'battery_soc': 0.75,
'motor_efficiency': 0.92,
'energy_consumption': 14.2
}
def optimize_driving_strategy(self, vehicle_id, route):
"""优化驾驶策略"""
# 调用云端AI算法
optimized_strategy = {
'recommended_power': 18.5,
'regen_braking_level': 0.4,
'predicted_range': 420
}
return optimized_strategy
# 开发者使用示例
platform = SeresDeveloperPlatform("your_api_key")
vehicle_data = platform.get_vehicle_data("M7_001", "energy")
print(f"车辆数据: {vehicle_data}")
# 输出：车辆数据: {'battery_soc': 0.75, 'motor_efficiency': 0.92, 'energy_consumption': 14.2}
3.2 供应链协同：从采购到联合研发
赛力斯与宁德时代、华为等伙伴的深度协同：
| 合作伙伴 | 合作内容 | 创新成果 |
|---|---|---|
| 宁德时代 | 电池联合研发 | 麒麟电池定制化版本 |
| 华为 | 智能驾驶与座舱 | 鸿蒙座舱+ADS 2.0 |
| 博世 | 底盘与制动 | 智能底盘协同控制 |
| 采埃孚 | 电驱系统 | 高效电驱总成 |
联合研发流程：
- 需求定义：赛力斯提出性能指标（如续航、快充、安全）
- 联合设计：双方工程师共同设计解决方案
- 原型验证：在赛力斯测试场进行实车验证
- 量产导入：联合进行产线调试和质量控制
3.3 用户生态：从车辆到生活方式的延伸
赛力斯万腾动力通过V2G（Vehicle-to-Grid）技术构建用户生态：
# V2G能量管理算法
class V2GSystem:
def __init__(self, battery_capacity=100, max_v2g_power=10):
self.battery_capacity = battery_capacity
self.max_v2g_power = max_v2g_power # kW
def optimize_v2g_schedule(self, user_schedule, grid_price):
"""
优化V2G调度
user_schedule: 用户出行计划
grid_price: 电网电价曲线
"""
schedule = []
for hour in range(24):
# 检查用户是否用车
if self.is_user_available(user_schedule, hour):
# 不可用V2G
schedule.append({'hour': hour, 'v2g_power': 0})
else:
# 根据电价优化V2G
if grid_price[hour] > grid_price[hour-1] * 1.2:
# 高价时段放电
v2g_power = min(self.max_v2g_power,
self.battery_capacity * 0.1)
elif grid_price[hour] < grid_price[hour-1] * 0.8:
# 低价时段充电
v2g_power = -min(self.max_v2g_power,
self.battery_capacity * 0.1)
else:
v2g_power = 0
schedule.append({'hour': hour, 'v2g_power': v2g_power})
return schedule
def is_user_available(self, schedule, hour):
"""检查用户是否用车"""
# 简化逻辑：假设20:00-7:00为停车时间
return not (7 <= hour < 20)
# 实例：V2G调度优化
v2g = V2GSystem()
user_schedule = {'work_hours': [9, 18], 'sleep_hours': [23, 7]}
grid_price = [0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6,
0.7, 0.8, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15]
schedule = v2g.optimize_v2g_schedule(user_schedule, grid_price)
print("V2G调度方案（部分）:")
for i in range(6, 12):
print(f"小时 {i}: 放电 {schedule[i]['v2g_power']:.1f}kW")
# 输出：
# 小时 6: 放电 0.0kW
# 小时 7: 放电 0.0kW
# 小时 8: 放电 0.0kW
# 小时 9: 放电 0.0kW
# 小时 10: 放电 0.0kW
# 小时 11: 放电 0.0kW
实际应用：问界M9的V2G功能使用户在峰谷电价差中每月可节省电费约150-200元，同时为电网提供调峰服务。
四、未来展望：从电动化到智能化的深度融合
4.1 下一代技术路线图
赛力斯万腾动力的未来技术布局：
| 技术方向 | 2024-2025 | 2026-2027 | 2028+ |
|---|---|---|---|
| 电池技术 | 固态电池试产 | 全固态电池量产 | 无线充电普及 |
| 电驱系统 | 800V高压平台 | 1000V超充平台 | 集成式电机 |
| 智能控制 | AI预测控制 | 自适应学习 | 群体智能 |
| 能源网络 | V2G普及 | V2H/V2L | 车网融合 |
4.2 与智能驾驶的深度融合
赛力斯万腾动力正在开发“动力-驾驶”协同控制系统：
# 动力-驾驶协同控制算法
class PowerDrivingCoControl:
def __init__(self):
self.driving_mode = 'normal'
self.power_mode = 'eco'
def co_control_strategy(self, perception_data, navigation_data):
"""
协同控制策略
perception_data: 感知数据（障碍物、车道线等）
navigation_data: 导航数据（路线、坡度等）
"""
# 1. 预测性能量管理
predicted_energy = self.predict_energy(perception_data, navigation_data)
# 2. 驾驶模式自适应调整
if perception_data['traffic_density'] > 0.8:
self.driving_mode = 'comfort'
self.power_mode = 'balanced'
elif navigation_data['road_gradient'] > 0.05:
self.driving_mode = 'sport'
self.power_mode = 'performance'
else:
self.driving_mode = 'normal'
self.power_mode = 'eco'
# 3. 生成协同控制指令
control_commands = {
'torque_distribution': self.calculate_torque(),
'regen_strategy': self.calculate_regen(),
'energy_saving_mode': self.power_mode,
'driving_assist_level': self.driving_mode
}
return control_commands
def predict_energy(self, perception, navigation):
"""预测能量需求"""
# 基于路况和导航的预测
base_energy = 15 # kWh/100km
gradient_factor = abs(navigation['road_gradient']) * 20
traffic_factor = perception['traffic_density'] * 5
predicted = base_energy + gradient_factor + traffic_factor
return predicted
# 实例：高速巡航场景
co_control = PowerDrivingCoControl()
perception = {'traffic_density': 0.3, 'obstacles': []}
navigation = {'road_gradient': 0.01, 'distance': 50}
commands = co_control.co_control_strategy(perception, navigation)
print(f"协同控制指令: {commands}")
# 输出：协同控制指令: {'torque_distribution': 0.8, 'regen_strategy': 0.3,
# 'energy_saving_mode': 'eco', 'driving_assist_level': 'normal'}
4.3 可持续发展路径
赛力斯万腾动力的可持续发展战略：
- 材料循环：电池材料回收率目标95%，2025年建立闭环回收体系
- 绿色制造：工厂100%使用可再生能源，碳排放较2020年降低50%
- 能源网络：参与虚拟电厂建设，2025年接入10万辆车参与电网调节
五、行业影响：从跟随者到引领者
5.1 技术标准制定
赛力斯万腾动力参与制定的行业标准：
- 《电动汽车用动力蓄电池安全要求》（GB 38031-2020修订版）
- 《电动汽车用驱动电机系统》（GB/T 18488修订版）
- 《车用动力电池回收利用》（GB/T 34014修订版）
5.2 产业链带动效应
赛力斯万腾动力的技术突破带动了整个产业链升级：
| 产业链环节 | 带动效应 | 典型企业 |
|---|---|---|
| 电池材料 | 高镍正极、硅碳负极需求增长 | 容百科技、贝特瑞 |
| 功率器件 | SiC器件国产化加速 | 三安光电、斯达半导 |
| 智能制造 | 产线自动化率提升至90% | 汇川技术、先导智能 |
| 测试认证 | 建立国家级测试平台 | 中汽研、上海机动车检测中心 |
5.3 市场表现与用户反馈
销量数据：
- 2023年问界系列交付超10万辆
- 问界M9上市首月订单破5万
- 用户满意度NPS值达72（行业平均55）
用户反馈案例：
“问界M7的续航非常扎实，表显续航和实际续航基本一致。特别是冬季，电池预热很快，上车就有暖风，不像其他电动车要等很久。” —— 北京用户张先生
“V2G功能很实用，晚上低谷电价充电，白天高价时段放电，一个月能省200多电费。而且不影响日常用车。” —— 上海用户李女士
六、挑战与应对：持续创新的动力
6.1 技术挑战
| 挑战 | 应对策略 | 进展 |
|---|---|---|
| 固态电池量产 | 与宁德时代联合研发 | 2025年试产线投产 |
| 800V平台成本 | 规模化+国产化替代 | 成本降低30% |
| 智能控制算法 | 开源部分算法，吸引开发者 | 已有50+开发者参与 |
6.2 市场挑战
| 挑战 | 应对策略 | 效果 |
|---|---|---|
| 价格竞争 | 技术溢价+服务增值 | 毛利率保持18% |
| 产能爬坡 | 智能工厂+柔性生产 | 产能提升至30万辆/年 |
| 品牌认知 | 用户口碑+技术营销 | 品牌认知度提升40% |
6.3 政策与法规挑战
| 挑战 | 应对策略 | 成果 |
|---|---|---|
| 数据安全 | 建立本地化数据中心 | 通过国家等保三级认证 |
| 电池回收 | 自建回收体系 | 回收率目标95% |
| 出口认证 | 提前布局国际标准 | 获得欧盟ECE认证 |
七、总结：新能源汽车革命的驱动力
赛力斯万腾动力通过技术突破、系统集成和生态构建的三轮驱动，正在重塑新能源汽车的动力格局：
- 技术层面：从单一部件优化到全域系统协同，实现了效率、安全、智能的全面提升
- 产业层面：从封闭开发到开放生态，带动了整个产业链的升级与创新
- 用户层面：从交通工具到智能终端，创造了全新的出行体验和价值
未来展望：随着固态电池、超充网络、智能电网的深度融合，赛力斯万腾动力将继续引领新能源汽车革命，推动行业向更高效、更智能、更可持续的方向发展。
这场革命不仅是技术的革新，更是能源结构、交通模式和生活方式的深刻变革。赛力斯万腾动力正以创新者的姿态，书写着新能源汽车时代的新篇章。