打破混动技术“不可能三角”：Aurobay雷神的AI解法

全局化能量管理：预见性策略破解“局部最优”陷阱

传统混动系统常因静态规则陷入局部优化困境，而雷神EM-i通过AI构建用户出行画像，精准匹配路线与能源策略。以川藏线长爬坡测试为例，系统提前预判高海拔路段动力需求，在平原地区主动充电储备电能，最终实现动力提升20%、发动机转速降低500rpm，同时NVH（噪音、振动与声振粗糙度）表现显著优化。

梯度热管理：按需供能逻辑实现全温域高效运转EM-i的AI算法对电池、电驱、座舱的热能需求进行分层管理。短途出行时，系统智能降低热管理能耗；长途场景下，则利用电网电能预储冷热资源，整体热管理功耗降低30%。即使在-30℃极寒或50℃高温环境中，车辆仍能保持最佳能效，彻底解决了传统混动系统在极端温度下的性能衰减问题。

智能保电策略：场景化储能消除失速风险

针对堵车、爬坡等高能耗场景，EM-i通过轨迹预测提前识别动力需求，高效储能以避免发动机频繁启停。在青藏线实测中，系统全程维持电池电量在安全阈值以上，彻底消除失速风险，同时降低发动机噪声与振动，提升驾驶舒适性。

技术启示：AI的预测性与自进化能力

Aurobay通过深度挖掘AI的“预测性”与“自进化”特性，使混动系统从被动响应转向主动优化，成功破解了性能、节能与安全的“不可能三角”。这一突破不仅为行业提供了技术范本，更揭示了未来动力系统向智能化、自适应方向演进的核心逻辑。