AI 和电混技术省油能有什么关系？

其实在今天之前，如果你跟我说混动技术加上 AI，我可能直觉会认为这是个蹭热点的噱头，但是和吉利研究院的领导聊完之后，我倒是找到了几个能够说服你的例子。

场景一，对于燃油车来说，其实我们都知道有几类场景是会显著导致油耗增加的，比如爬大坡、拥堵、频繁启停等，那么对于电混车辆来说，最好的办法就是在这种情况下使用电驱，这样就规避了汽油机低效率的区间。但是传统的电混车辆经常遇到的情况是电力 SoC 并没有那么理想，可能到了需要用电的情况的时候，没电了。

加入 AI 之后，系统从你导航开始的时候，就可以规划整条线上的路况和电力需求了，这样系统在发动机理想工况的时候就先把之后用的电精准的储备好，充分且不浪费，整条线路上的能耗就会变好。

场景二，如今的新能源车都会有电池的温控管理系统，比如夏天散热、冬天降温，这对于长途行驶是非常有必要的，但是比如当你导航的时候，系统发现你一共就开两公里，五分钟，即便这个过程中开始温控，也会导致温度还没调整好就已经到了，在这种情况下，AI 就会让系统不再机械的进行温度调整，也能节省能源。

看到这，你可能会说，这都得依靠导航啊，那吉利为什么说无图无导航也可以用 AI 呢？

其实这个用人之常情就可以理解，大数据会告诉你，如果现在人不用导航，大概率就是两种情况，第一是路程非常近，一走就到了，第二是你在走一条熟悉的路，比如从公司到家。

这时候，吉利做了一个时间序列预测大模型，当你不用导航进行行驶的时候，它会把你的轨迹和之前这个车辆经常行驶的轨迹做比对，进而判断出你大致可能的行驶路线，进而完成行程优化。

因此这个模型兼顾了空间序列和时间序列。

我知道，这一定会引起很多人对于隐私的担忧，但是从主机厂的角度看，这些数据其实都是全部被清洗脱敏的，厂商并没有办法知道你是谁，也不会把私人信息和这些数据模型联系在一起。

吉利专门强调了他们数据的合规性，一切数据的操作人员都需要专门的资质，持证上岗，据说整个吉利能触及到数据的持证上岗人员有 3 个，甚至连研究院的院长都无权去接触原始数据。