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蔚来900V高压平台与电驱动系统开发 | SSSAET 2025会议材料总结分享

蔚来900V高压平台与电驱动系统开发 | SSSAET 2025会议材料总结分享 电力电子系统应用智库
2025-05-23
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导读:和电力电子系统应用智库一起,见证电力电子大发展的时代!

导语:2025年上海-斯图加特汽车及动力系统国际研讨会(SSS2025)于2025年5月22-23日在上海举办,其中汽车动力系统是会议的核心内容之一,蔚来的毕路副总裁也参加会议并发表了题为"蔚来900V高压平台与电驱动系统开发"的演讲,本问试图将演讲的内容与各位共享,了解蔚来汽车在高压平台和电驱动方向的进展。

引用:NIO



蔚来的报告主要三个方向进行了整理:一是蔚来品牌布局与技术积累,二是蔚来900V电驱动与高压架构迭代开发,三是大数据与AI驱动的产品开发
品牌布局与技术积累:
蔚来集团旗下拥有三大汽车品牌:NIO 品牌定位为 “for business and family”,聚焦 30 万元以上高端市场;ONVO 乐道品牌面向家庭用户,定价 20 万 - 30 万元firefly 品牌针对个人用户,主打 10 万元左右经济型市场。三大品牌的电驱动与高压架构均由蔚来 EH 团队全栈自研。
作为全球化公司,蔚来在全球布局研发中心与 NIO House 销售网络,截至 2025 年 4 月,蔚来累计交付车辆超 73.7 万辆,市场保有 150 万套电驱系统,拥有 9800 项专利,技术覆盖 ADAS、智能座舱、电池系统、高压架构等 12 大领域。
900V电驱动与高压架构迭代开发:
蔚来是国内首个发布全域 900V 架构的企业,EH 团队已开发三代电驱动产品:
第一代(2018 年):采用 400V 架构,搭配 240kW 异步电机与 10kW 永磁同步电机,兼容 400V 电池与换电站;
第二代:电驱动功率提升至 300kW(异步)与 180kW(永磁),海外版 OBC 升级至 11kW;
第三代(开发中):全面升级 900V 平台,涵盖电机、逆变器、电池等全高压组件。例如,ET9 主驱集成油冷、连续波绕组(Wave Pin)、自研 1200V SiC 等技术,辅驱采用 900V 圆线异步电机,功率密度领先行业。
大数据与 AI 驱动的产品开发:
蔚来通过E-DAS 大数据平台与Ava 智能体实现研发迭代,E-DAS利用用户端运营数据(如驾驶习惯、工况数据)优化下一代产品设计,涵盖寿命预测、载荷谱定义、远程诊断等场景;Ava 智能体基于历史开发数据(如 8D 报告、FMEA 经验),通过 AI 学习自动规避开发弯路,减少人工介入成本。
在技术应用层面,蔚来通过多物理域融合仿真(机械、电子、流体等)提前识别 EMC、NVH 等复杂问题,并结合 MBD(基于模型开发)整合产业链数据,提升量产稳定性。此外,AI 还被用于优化成本(如通过温度场模型减少传感器配置)、模拟极端工况(corner case),并推动专家知识体系工具化,实现研发效率与精准度双提升。
用:NIO

报告展示了蔚来汽车在电驱动技术上的持续投入和进步,分别从电驱动产品和高压架构技术路线图和产品介绍,人工智能赋能电驱动开发两个角度进行说明。电驱动产品在国内经历了从2010年以来的大发展阶段,基本上形成了两条比较明确的技术路线,一是以高性能(高功率密度,SiC功率半导体,高电压架构平台等)为代表的技术方向,另一条是以极致性价比为代表的动力多合一技术方向;蔚来通过展示在这两条路线上的积累,证明了其在电驱动方向的专业实力。

然而,由于FOC(磁场定向控制)和DCT(直接转矩控制)算法本身在短时间内不会有新的理论创新,电驱动技术接下来进一步创新的方向将会主要在新的电机拓扑,新的功率半导体(SiC, GaN, Si IGBT&SiC MOSFET混碳, Si IGBT& GaN HEMT混氮),多合一集成(one box--one board--one chip)这些方向上出现,同时国内半导体产品国产替代也会持续一段时间,因为时间验证国产半导体大批量生产后的可靠性和稳定性。

人工智能在产品开发上的应用也会带来产品创新的无限想象,然而,人工智能的应用一定是建立在大量数据的前提下进行的,因此随之而来的就需要各家公司持续建设数字孪生平台,通过云端,边缘计算,虚拟控制器,MBD基于模型开发等技术,持续积累产品运营数据;只有数据积累到一定程度,大模型才能够从数据中进行自学习,进而应用到产品开发过程中,这一过程也许需要比较长的时间,因为已经属于无人区的创新方向, 所以短时间内比较不容易落地(比如材料中讲到的通过AI技术取消温度传感器,虽然确实可以通过基于AI数据实现温度估算,其实行业内通过热模型和大量标定数据,早已经实现了取消温度传感器),也为蔚来公司在无人区的方向上持续投入点赞,毕竟技术发展到当今这个阶段,已经不是10年前通过和Hofer合作就可以立刻产生结果的年代,需要通过不断的正向开发,AI技术和大数据积累,通过在试错中积累经验,才可以持续在电驱动方向上进行创新。

【声明】内容源于网络
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