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　　客車網(wǎng)2025年7月14日獲悉，采埃孚突破性地實(shí)現(xiàn)了電機(jī)內(nèi)部高溫、狹小且無(wú)法觸達(dá)區(qū)域的精準(zhǔn)測(cè)溫，無(wú)需額外硬件，僅通過(guò)人工智能算法即可獲取精確的溫度數(shù)據(jù)。這項(xiàng)技術(shù)讓電機(jī)釋放出更高功率：更強(qiáng)動(dòng)力、閑置儲(chǔ)備更少，效率顯著提升。
 

圖：采埃孚推出搭載全新TempAI技術(shù)的電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)
 

　　依托基于人工智能的TempAI解決方案，采埃孚為電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)溫度管理開創(chuàng)了全新路徑，將其技術(shù)水平提升至新高度。采用自學(xué)習(xí)溫度模型，TempAI可將預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度提升15%以上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)熱能利用的顯著優(yōu)化。

　　TempAI技術(shù)基于一個(gè)可從測(cè)量數(shù)據(jù)中自動(dòng)生成物理模型，并能在極短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)運(yùn)行的平臺(tái)。該AI模型對(duì)算力資源的要求較低，現(xiàn)有的控制單元完全能夠滿足，因此批量生產(chǎn)時(shí)可顯著降低成本。采埃孚集團(tuán)研發(fā)部人工智能、數(shù)字工程與驗(yàn)證負(fù)責(zé)人斯特凡·西克林格博士(Dr. Stefan Sicklinger)表示：“這項(xiàng)技術(shù)能夠進(jìn)一步提升采埃孚電驅(qū)系統(tǒng)的效率和可靠性。此外，TempAI還證明了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)開發(fā)不僅能夠加快速度，還具備可持續(xù)性和其它巨大潛力。”

　　這項(xiàng)基于人工智能的技術(shù)已具備量產(chǎn)條件，并可用于采埃孚新一代電驅(qū)系統(tǒng)。采埃孚電驅(qū)傳動(dòng)技術(shù)事業(yè)部研發(fā)高級(jí)副總裁奧特馬爾·沙雷爾博士(Dr. Otmar Scharrer)表示：“能將這一創(chuàng)新投入批量生產(chǎn)并為更高效的電動(dòng)出行賦能，我們倍感自豪。TempAI是電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)溫度管理領(lǐng)域的一次真正的技術(shù)突破。”

　　經(jīng)WLTP循環(huán)測(cè)試驗(yàn)證，可實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)動(dòng)力、更少儲(chǔ)備

　　更精準(zhǔn)的溫度預(yù)測(cè)使控制更加準(zhǔn)確，直至達(dá)到熱運(yùn)行極限。在全球真實(shí)駕駛排放標(biāo)準(zhǔn)WLTP循環(huán)測(cè)試中，TempAI使電機(jī)峰值功率提升6%，效率提升得到驗(yàn)證。在動(dòng)態(tài)駕駛中(例如紐博格林北環(huán)賽道)，根據(jù)不同負(fù)載，能耗可降低6%至18%。

　　兼顧生態(tài)效益，縮短研發(fā)周期

　　除性能優(yōu)勢(shì)外，TempAI還具備生態(tài)和經(jīng)濟(jì)雙重優(yōu)勢(shì)：優(yōu)化后的散熱設(shè)計(jì)可大幅減少重稀土的使用量。同時(shí)單個(gè)項(xiàng)目的研發(fā)周期也從數(shù)月大幅縮短至數(shù)日。在電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的開發(fā)過(guò)程中，電機(jī)內(nèi)部運(yùn)行過(guò)程因成本或時(shí)間限制，缺乏可靠的物理模型，而人工智能恰好能幫助解析并記錄這些過(guò)程。這其中的關(guān)鍵難點(diǎn)在于，運(yùn)行狀態(tài)下直接測(cè)量轉(zhuǎn)子內(nèi)部溫度的成本極高。

　　在測(cè)試臺(tái)架上以及測(cè)試車輛上進(jìn)行的廣泛功能測(cè)試中，大量測(cè)量數(shù)據(jù)會(huì)被系統(tǒng)性地記錄。這些數(shù)據(jù)包括來(lái)自環(huán)境的溫度值，如油底殼的溫度以及轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速溫度等。各種可能的運(yùn)行點(diǎn)及其時(shí)間變化會(huì)產(chǎn)生數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)與駕駛員是否以及何時(shí)調(diào)用全功率或以步行速度行駛密切相關(guān)。人工智能算法經(jīng)過(guò)“訓(xùn)練”，能夠精確篩選出對(duì)轉(zhuǎn)子和定子溫度變化影響顯著的關(guān)鍵因子。