圖片來源：Dana

本報(bào)告主要回答以下問題

三電平逆變器相比兩電平在效率與損耗上有何優(yōu)勢？

TNPC與ANPC兩種三電平拓?fù)涞男阅芘c成本對比如何？

三電平逆變器在電動轎車與SUV中的應(yīng)用效果（續(xù)航、成本）如何？

三電平逆變器對車輛碳足跡的影響與哪些因素相關(guān)？

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圖片來源：Dana

02 IAV

N合1電源箱——高度集成的汽車電子系統(tǒng)

IAV，聚焦N合1電源箱這一高度集成的汽車電子系統(tǒng)，探討其在軟件定義車輛（SDV）趨勢下的應(yīng)用。

圖片來源：IAV

報(bào)告指出，汽車電子架構(gòu)正從分布式向區(qū)域型過渡，東亞、北美、西歐市場的系統(tǒng)集成水平存在差異（如東亞達(dá)12系統(tǒng)）。N合1電源箱作為電軸與動力系統(tǒng)整合的初始步驟，選擇靠近150kW e軸布局（而非電池），基于C級乘用車需求（11kW車載充電器）。

圖片來源：IAV

其硬件集成達(dá)質(zhì)量等級4，共享功率電子元件、冷卻系統(tǒng)和ECU，減少部件數(shù)量與軟件復(fù)雜度；冷卻采用共享水冷，與電機(jī)冷卻系統(tǒng)集成；EMC設(shè)計(jì)通過分區(qū)減少濾波器（從6個(gè)減至3個(gè)），同時(shí)控制耦合路徑。

圖片來源：IAV

控制上采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型預(yù)測控制（NN-MPC），通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減少計(jì)算負(fù)荷，15個(gè)隱藏層神經(jīng)元即可實(shí)現(xiàn)高精度控制。該系統(tǒng)作為區(qū)域控制器，整合動力總成數(shù)據(jù)，支持云基SDV功能與跨系統(tǒng)控制，簡化車輛冷卻，提升效率。

圖片來源：IAV

本報(bào)告主要回答以下問題

N合1電源箱的集成策略為何選擇靠近e軸而非電池？

電源箱的冷卻與EMC設(shè)計(jì)如何優(yōu)化系統(tǒng)性能？

數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型預(yù)測控制（NN-MPC）相比傳統(tǒng)方法有何優(yōu)勢？

該集成系統(tǒng)如何支持軟件定義車輛（SDV）的功能實(shí)現(xiàn)？

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03 Dana

基于快速有限元分析的電機(jī)與逆變器優(yōu)化設(shè)計(jì)：成本與效率平衡方案

Dana，提出基于快速有限元分析（FEA）的電機(jī)與逆變器優(yōu)化方案，平衡成本、效率與開發(fā)時(shí)間。

報(bào)告指出市場對動力總成需求多樣，單一設(shè)計(jì)難以覆蓋，故采用平臺方法：以少量優(yōu)化平臺（如8個(gè)電機(jī)平臺）通過參數(shù)調(diào)整（長度、繞組、材料等）滿足不同需求?？焖貴EA模型通過復(fù)用基準(zhǔn)電機(jī)的FEA數(shù)據(jù)（如鐵損、磁損中間結(jié)果），快速計(jì)算衍生配置的性能（秒級完成20萬工況點(diǎn)分析），結(jié)合熱-電磁耦合框架，確保精度。

圖片來源：Dana

案例顯示：通過篩選峰值功率≥200kW、扭矩≥280Nm的方案，確定Motor8與特定逆變器組合在效率、質(zhì)量、成本上最優(yōu)；鋼級與導(dǎo)體材料替換（如鋁代銅）可進(jìn)一步優(yōu)化性能。該方法實(shí)現(xiàn)高效多目標(biāo)優(yōu)化，縮短開發(fā)周期。

圖片來源：Dana

本報(bào)告主要回答以下問題：

平臺方法如何通過有限設(shè)計(jì)覆蓋多樣的市場需求？

快速FEA模型的原理是什么，如何平衡計(jì)算速度與精度？

電機(jī)與逆變器的多目標(biāo)（效率、成本等）優(yōu)化如何實(shí)現(xiàn)？

材料替換（如鋼級、導(dǎo)體）對電機(jī)性能有何影響？

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圖片來源：Dana

04 DSD

通過創(chuàng)新電機(jī)控制解鎖動力總成功率密度

DSD，提出創(chuàng)新電機(jī)控制方法以提升動力總成功率密度，對比分析傳統(tǒng)磁場定向控制（FOC）與直接扭矩控制（DTC）。

FOC執(zhí)行時(shí)間8.24μs，而DTC僅3.29μs，更快的執(zhí)行速度支持更高轉(zhuǎn)速電機(jī)，提升功率密度。改進(jìn)的DTC引入實(shí)測扭矩反饋（替代扭矩觀測器），使扭矩波動減少50%，需求扭矩跟蹤更精準(zhǔn)。采用SAW傳感器集成于電機(jī)，無額外尺寸，抗EMI，支持高轉(zhuǎn)速。開發(fā)開放式平臺逆變器（OPI），兼容多種電機(jī)類型，支持快速開發(fā)與驗(yàn)證。

圖片來源：DSD

測試顯示：改進(jìn)DTC在1ms任務(wù)中，2000RPM、100Nm目標(biāo)下，實(shí)測扭矩與需求偏差小；結(jié)合傳感器與控制算法，可解鎖下一代高轉(zhuǎn)速、高功率密度動力系統(tǒng)。

圖片來源：DSD

本報(bào)告主要回答以下問題

FOC與DTC在執(zhí)行速度與控制效果上有何差異？

改進(jìn)的DTC通過哪些優(yōu)化提升扭矩控制性能？

SAW傳感器在電機(jī)控制中的優(yōu)勢是什么？

OPI平臺如何支持創(chuàng)新電機(jī)控制技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用？

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圖片來源：DSD

05 Schaeffler

電動汽車控制器與數(shù)字信號設(shè)計(jì)中的人工智能應(yīng)用

舍弗勒，探討人工智能（AI）在電動汽車控制器與數(shù)字信號設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，聚焦監(jiān)督學(xué)習(xí)。

AI應(yīng)用動機(jī)包括：替代物理傳感器（降低成本）、信號故障檢測（模式識別）、軟件測試生成等。可行性研究流程為：收集現(xiàn)有數(shù)據(jù)（云、測試臺、數(shù)字孿生），訓(xùn)練模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），評估性能。

圖片來源：Scheaffler

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，采用單隱藏層（tanh激活函數(shù)），通過Spearman相關(guān)性篩選特征，結(jié)合ISO/IEC TR 5469等標(biāo)準(zhǔn)確保安全。應(yīng)用案例包括：數(shù)字傳感器（預(yù)測信號）、故障檢測（異常模式識別）、電池壽命估計(jì)。報(bào)告強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量與量的重要性，指出AI需與功能安全標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合，為汽車電子設(shè)計(jì)提供高效、可靠的優(yōu)化手段。

圖片來源：Scheaffler

本報(bào)告主要回答以下問題

汽車領(lǐng)域?yàn)楹蝺?yōu)先選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)類型的AI應(yīng)用？

AI在電動汽車控制器與信號設(shè)計(jì)中的具體應(yīng)用場景有哪些？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與校準(zhǔn)流程如何確保模型性能？

AI應(yīng)用如何符合功能安全標(biāo)準(zhǔn)（如ISO/IEC TR 5469）？

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圖片來源：Scheaffler

06 Ansys & AAM

基于云計(jì)算的仿真驅(qū)動設(shè)計(jì)空間探索：電動皮卡動力總成架構(gòu)優(yōu)化

Ansys與AAM合作，提出基于云計(jì)算的仿真驅(qū)動設(shè)計(jì)空間探索方法，聚焦電動皮卡動力總成架構(gòu)優(yōu)化。

報(bào)告指出，電動動力總成設(shè)計(jì)面臨經(jīng)濟(jì)（成本、法規(guī)）、工程（效率、功率密度）、人員流程（跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作）等挑戰(zhàn)。通過Ansys Motor-CAD、OptiSLang和ConceptEV云平臺，實(shí)現(xiàn)多物理場（電磁、熱、機(jī)械）仿真與多目標(biāo)優(yōu)化，支持1000種以上設(shè)計(jì)方案并行分析。

圖片來源：Ansys & AAM

以電動皮卡為例，輸入?yún)?shù)包括IPM/感應(yīng)電機(jī)、SiC/IGBT逆變器、4種傳動比，通過EU VECTO等循環(huán)測試，優(yōu)化續(xù)航、效率、成本與質(zhì)量。

圖片來源：Ansys & AAM

結(jié)果顯示：3速變速箱在效率與成本間最優(yōu)；雙IPM電機(jī)（前180OD，齒輪比19）平衡性能與成本；SiC逆變器效率更高但成本高，IGBT成本低但損失略大；電池成本（如$80/kWh）影響動力總成投資決策。該方法實(shí)現(xiàn)部件與系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化，縮短開發(fā)周期。

圖片來源：Ansys & AAM

本報(bào)告主要回答以下問題：

電動皮卡動力總成設(shè)計(jì)面臨哪些核心挑戰(zhàn)？

云計(jì)算如何支持大規(guī)模設(shè)計(jì)空間的高效探索與優(yōu)化？

電動皮卡的最優(yōu)動力總成參數(shù)（電機(jī)類型、齒輪比等）如何確定？

電池成本與動力總成效率的權(quán)衡對架構(gòu)選擇有何影響？

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圖片來源：Ansys & AAM

07 iProcess

汽車行業(yè)向軟件產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的流程

報(bào)告探討汽車行業(yè)向軟件產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的流程，聚焦軟件定義車輛（SDV）的發(fā)展。

報(bào)告指出，E/E架構(gòu)從分布式（2022年前，百個(gè)ECU）向集中式（2030年后，中央控制器）過渡，轉(zhuǎn)型核心是“從產(chǎn)品思維到功能思維”。轉(zhuǎn)型流程包括：建立持續(xù)交付框架（如特斯拉每年~150次客戶軟件發(fā)布，每日>20次車輛構(gòu)建），跨團(tuán)隊(duì)同步開發(fā)（同步?jīng)_刺、發(fā)布列車、變更控制委員會），數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化（利用車隊(duì)數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生）。

圖片來源：Valeo

SDV特征，包括OTA更新、功能訂閱（如自動駕駛）、用戶反饋整合（如bug報(bào)告）。報(bào)告以特斯拉為例，展示高頻軟件更新如何提升用戶體驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)組織調(diào)整與標(biāo)準(zhǔn)化接口（如COVESA VSS）的重要性，為轉(zhuǎn)型提供實(shí)踐框架。

本報(bào)告主要回答以下問題：

汽車E/E架構(gòu)向SDV轉(zhuǎn)型的階段劃分是什么？

SDV的核心特征與用戶價(jià)值體現(xiàn)在哪些方面？

持續(xù)交付框架如何支持軟件快速迭代與跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作？

行業(yè)轉(zhuǎn)型中面臨的組織與流程挑戰(zhàn)如何應(yīng)對？

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08Valeo

法雷奧動力驅(qū)動解決方案助力軟件定義車輛（SDV）

法雷奧，闡述其動力驅(qū)動解決方案如何支持軟件定義車輛（SDV），聚焦架構(gòu)轉(zhuǎn)型與功能實(shí)現(xiàn)。

圖片來源：Valeo

報(bào)告指出，動力系統(tǒng)與SDV結(jié)合體現(xiàn)在V2L/V2G功能、軟件可更新（OTA）、硬件無關(guān)性（支持不同EE架構(gòu)）。使能概念包括：vOS中間件實(shí)現(xiàn)硬件抽象，標(biāo)準(zhǔn)化通信（如COVESA VSS），應(yīng)用層與底層硬件解耦，功能模塊化（如充電管理、熱管理APP）。

本報(bào)告主要回答以下問題：

SDV的E/E架構(gòu)轉(zhuǎn)型階段與核心特征是什么？

法雷奧動力驅(qū)動解決方案如何支持SDV的關(guān)鍵功能（如V2X、OTA）？

vOS中間件與標(biāo)準(zhǔn)化通信在SDV中的作用是什么？

法雷奧在SDV生態(tài)中的行業(yè)貢獻(xiàn)與成果有哪些？

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圖片來源：Valeo

09Lucid Motors

性能建模技術(shù)

Lucid Motors，聚焦性能建模技術(shù)，闡述其在電機(jī)、電子設(shè)備、熱管理與整車集成中的應(yīng)用。

電機(jī)設(shè)計(jì)，通過2D布局優(yōu)化幾何與材料參數(shù)，3D集成評估不同堆疊高度與繞組布局，重點(diǎn)優(yōu)化磁體損耗以提升效率與充電性能。Boost電子設(shè)備，通過開環(huán)植物模型分析與閉環(huán)控制器設(shè)計(jì)，確保軸端扭矩接近0Nm，保障安全性。

圖片來源：Lucid Motors

熱建模，優(yōu)化驅(qū)動單元母線截面與材料，評估不同充電曲線下的系統(tǒng)性能，確定關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)。整車集成評估，將驅(qū)動單元與電池、冷卻系統(tǒng)、控制器結(jié)合，模擬駕駛與充電循環(huán)，平衡充電速度與駕駛能力，測試顯示其快充可在9分鐘內(nèi)增加100英里續(xù)航，25分鐘增加300英里，驗(yàn)證了建模技術(shù)的有效性。

圖片來源：Lucid Motors

本報(bào)告主要回答以下問題

Lucid Motors在電機(jī)設(shè)計(jì)中如何通過建模優(yōu)化性能？

Boost電子設(shè)備的建模與控制目標(biāo)是什么？

熱建模在驅(qū)動單元與充電性能評估中的重點(diǎn)是什么？

整車集成評估如何平衡快充與駕駛能力？

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