上汽荣威

人工智能+汽车,国双携手上汽上线国内首款IES系统

项目背景

里程焦虑,也可以叫续航焦虑。目前国内在售的电动汽车,除了特斯拉和保时捷,其他的电动汽车的能量管理系统,主要还是依据平均“电耗”和剩余电量,简单地折算剩余续航里程,所以精度很低,表显续航和实际续航的偏差值高达30%-100%(特别是冬季低温的环境下)。


建设方案

IES(Intelligent Energy System)的核心是能耗预测模型,该模型采用主流的机器学习模型,精准的预测耗电量。基于10,000名荣威电动车在TBOX后台数据中能耗相关的数据、四个月不同季节、近1TB的出行数据,结合自身车辆特性,并采用Random Forest、GBDT、LGBM等机器学习算法训练和测试得到的专利模型。

同时,IES平台能够与车机实现快速集成,也可通过APP植入车主智能手机,满足不同应用场景的需求。


客户收益

精准预测耗电量:采用主流的机器学习模型,而非物理模型,使用大量的真实、脱敏行驶数据进行模型训练,准确的实时导航及Can信号数据作为实际的模型输入。

个性化模型预测:基于车辆数据和后台数据,优化迭代模型。

智能路线规划:在剩余电量难以支撑到达目的地的情况下,给出节能驾驶建议或根据路程中的充电桩位置合理规划行程,让用户安心驾驶。





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