- 關于2025最新前瞻技術方案揭秘 · 第二期

- 文字原創(chuàng)，素材來源：解決方案供應商

- 本篇為知識星球節(jié)選，完整版報告與解讀在知識星球發(fā)布

- 1500+最新電動汽車前瞻技術報告與解析已上傳知識星球

目錄

01 Dana：高性能電動汽車的多級逆變器拓撲結構

02 IAV：N合1控制器——高度集成的汽車電子系統(tǒng)

03 Dana：基于快速有限元分析的電機與逆變器優(yōu)化設計：成本與效率平衡方案

04 DSD：通過創(chuàng)新電機控制解鎖動力總成功率密度

05 Schaeffler：電動汽車控制器與數(shù)字信號設計中的人工智能應用

06 Ansys & AAM：基于云計算的仿真驅動設計空間探索：電動皮卡動力總成架構優(yōu)化

07 Rohde & iProcess：汽車行業(yè)向軟件產(chǎn)業(yè)轉型的流程

08 Valeo：法雷奧動力驅動解決方案助力軟件定義車輛（SDV）

09 Lucid Motors：性能建模技術

|SysPro備注：完整版在知識星球中查閱(點擊"閱讀原文")

第一篇：純電動、混動、燃料電池汽車、商用車篇

01Dana

高性能電動汽車的多級逆變器拓撲結構

Dana，研究高性能電動汽車的多級逆變器拓撲，對比兩電平與三電平逆變器。

三電平逆變器（如TNPC、ANPC），通過輸出更多電壓等級，減少諧波（尤其中高調制指數(shù)時），降低電機鐵損與開關損耗，在低負載下效率優(yōu)勢顯著（電機-逆變器損耗占比達20%）。與兩電平相比，三電平HV開關僅承受一半電壓，開關損耗降低；但需更多半導體與電容，成本與體積略增。

圖片來源：Dana

案例顯示：在轎車與SUV中，TNPC拓撲（較ANPC更優(yōu)）通過優(yōu)化半導體含量（如比兩電平多11%-55% SiC），可提升續(xù)航或降低成本（電池 downsizing）；碳足跡評估表明，結合電池小型化，三電平在中高碳排放電網(wǎng)中優(yōu)勢明顯。該拓撲為高性能EV提供高效、經(jīng)濟的逆變器解決方案。

圖片來源：Dana

本報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兩種三電平拓撲的性能與成本對比如何？

三電平逆變器在電動轎車與SUV中的應用效果（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？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱

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）趨勢下的應用。

圖片來源：IAV

報告指出，汽車電子架構正從分布式向區(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

其硬件集成達質量等級4，共享功率電子元件、冷卻系統(tǒng)和ECU，減少部件數(shù)量與軟件復雜度；冷卻采用共享水冷，與電機冷卻系統(tǒng)集成；EMC設計通過分區(qū)減少濾波器（從6個減至3個），同時控制耦合路徑。

圖片來源：IAV

控制上采用數(shù)據(jù)驅動的模型預測控制（NN-MPC），通過神經(jīng)網(wǎng)絡減少計算負荷，15個隱藏層神經(jīng)元即可實現(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設計如何優(yōu)化系統(tǒng)性能？

數(shù)據(jù)驅動的模型預測控制（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）的功能實現(xiàn)？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱圖片來源：IAV

03 Dana

基于快速有限元分析的電機與逆變器優(yōu)化設計：成本與效率平衡方案

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

報告指出市場對動力總成需求多樣，單一設計難以覆蓋，故采用平臺方法：以少量優(yōu)化平臺（如8個電機平臺）通過參數(shù)調整（長度、繞組、材料等）滿足不同需求?？焖貴EA模型通過復用基準電機的FEA數(shù)據(jù)（如鐵損、磁損中間結果），快速計算衍生配置的性能（秒級完成20萬工況點分析），結合熱-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、質量、成本上最優(yōu)；鋼級與導體材料替換（如鋁代銅）可進一步優(yōu)化性能。該方法實現(xiàn)高效多目標優(yōu)化，縮短開發(fā)周期。

圖片來源：Dana

本報告主要回答以下問題：

平臺方法如何通過有限設計覆蓋多樣的市場需求？

快速FEA模型的原理是什么，如何平衡計算速度與精度？

電機與逆變器的多目標（效率、成本等）優(yōu)化如何實現(xiàn)？

材料替換（如鋼級、導體）對電機性能有何影響？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱

圖片來源：Dana

04 DSD

通過創(chuàng)新電機控制解鎖動力總成功率密度

DSD，提出創(chuàng)新電機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)行時間8.24μs，而DTC僅3.29μs，更快的執(zhí)行速度支持更高轉速電機，提升功率密度。改進的DTC引入實測扭矩反饋（替代扭矩觀測器），使扭矩波動減少50%，需求扭矩跟蹤更精準。采用SAW傳感器集成于電機，無額外尺寸，抗EMI，支持高轉速。開發(fā)開放式平臺逆變器（OPI），兼容多種電機類型，支持快速開發(fā)與驗證。

圖片來源：DSD

測試顯示：改進DTC在1ms任務中，2000RPM、100Nm目標下，實測扭矩與需求偏差??；結合傳感器與控制算法，可解鎖下一代高轉速、高功率密度動力系統(tǒng)。

圖片來源：DSD

本報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？

改進的DTC通過哪些優(yōu)化提升扭矩控制性能？

SAW傳感器在電機控制中的優(yōu)勢是什么？

OPI平臺如何支持創(chuàng)新電機控制技術的開發(fā)與應用？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱

圖片來源：DSD

05 Schaeffler

電動汽車控制器與數(shù)字信號設計中的人工智能應用

舍弗勒，探討人工智能（AI）在電動汽車控制器與數(shù)字信號設計中的應用，聚焦監(jiān)督學習。

AI應用動機包括：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），訓練模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡），評估性能。

圖片來源：Scheaffler

神經(jīng)網(wǎng)絡架構，采用單隱藏層（tanh激活函數(shù)），通過Spearman相關性篩選特征，結合ISO/IEC TR 5469等標準確保安全。應用案例包括：數(shù)字傳感器（預測信號）、故障檢測（異常模式識別）、電池壽命估計。報告強調數(shù)據(jù)質量與量的重要性，指出AI需與功能安全標準結合，為汽車電子設計提供高效、可靠的優(yōu)化手段。

圖片來源：Scheaffler

本報告主要回答以下問題

汽車領域為何優(yōu)先選擇監(jiān)督學習類型的AI應用？

AI在電動汽車控制器與信號設計中的具體應用場景有哪些？

神經(jīng)網(wǎng)絡的架構設計與校準流程如何確保模型性能？

AI應用如何符合功能安全標準（如ISO/IEC TR 5469）？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱

圖片來源：Scheaffler

06 Ansys & AAM

基于云計算的仿真驅動設計空間探索：電動皮卡動力總成架構優(yōu)化

Ansys與AAM合作，提出基于云計算的仿真驅動設計空間探索方法，聚焦電動皮卡動力總成架構優(yōu)化。

報告指出，電動動力總成設計面臨經(jīng)濟（成本、法規(guī)）、工程（效率、功率密度）、人員流程（跨團隊協(xié)作）等挑戰(zhàn)。通過Ansys Motor-CAD、OptiSLang和ConceptEV云平臺，實現(xiàn)多物理場（電磁、熱、機械）仿真與多目標優(yōu)化，支持1000種以上設計方案并行分析。

圖片來源：Ansys & AAM

以電動皮卡為例，輸入?yún)?shù)包括IPM/感應電機、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、成本與質量。

圖片來源：Ansys & AAM

結果顯示：3速變速箱在效率與成本間最優(yōu)；雙IPM電機（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

本報告主要回答以下問題：

電動皮卡動力總成設計面臨哪些核心挑戰(zhàn)？

云計算如何支持大規(guī)模設計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)（電機類型、齒輪比等）如何確定？

電池成本與動力總成效率的權衡對架構選擇有何影響？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱

圖片來源：Ansys & AAM

07 iProcess

汽車行業(yè)向軟件產(chǎn)業(yè)轉型的流程

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

報告指出，E/E架構從分布式（2022年前，百個ECU）向集中式（2030年后，中央控制器）過渡，轉型核心是“從產(chǎn)品思維到功能思維”。轉型流程包括：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次車輛構建），跨團隊同步開發(fā)（同步?jīng)_刺、發(fā)布列車、變更控制委員會），數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化（利用車隊數(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報告）。報告以特斯拉為例，展示高頻軟件更新如何提升用戶體驗，強調組織調整與標準化接口（如COVESA VSS）的重要性，為轉型提供實踐框架。

本報告主要回答以下問題：

汽車E/E架構向SDV轉型的階段劃分是什么？

SDV的核心特征與用戶價值體現(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隊協(xié)作？

行業(yè)轉型中面臨的組織與流程挑戰(zhàn)如何應對？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱圖片來源：Rohde & iProcess

08Valeo

法雷奧動力驅動解決方案助力軟件定義車輛（SDV）

法雷奧，闡述其動力驅動解決方案如何支持軟件定義車輛（SDV），聚焦架構轉型與功能實現(xiàn)。

圖片來源：Valeo

報告指出，動力系統(tǒng)與SDV結合體現(xiàn)在V2L/V2G功能、軟件可更新（OTA）、硬件無關性（支持不同EE架構）。使能概念包括：vOS中間件實現(xiàn)硬件抽象，標準化通信（如COVESA VSS），應用層與底層硬件解耦，功能模塊化（如充電管理、熱管理APP）。

本報告主要回答以下問題：

SDV的E/E架構轉型階段與核心特征是什么？

法雷奧動力驅動解決方案如何支持SDV的關鍵功能（如V2X、OTA）？

vOS中間件與標準化通信在SDV中的作用是什么？

法雷奧在SDV生態(tài)中的行業(yè)貢獻與成果有哪些？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱

圖片來源：Valeo

09Lucid Motors

性能建模技術

Lucid Motors，聚焦性能建模技術，闡述其在電機、電子設備、熱管理與整車集成中的應用。

電機設計，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，重點優(yōu)化磁體損耗以提升效率與充電性能。Boost電子設備，通過開環(huán)植物模型分析與閉環(huán)控制器設計，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，確定關鍵設計參數(shù)。整車集成評估，將驅動單元與電池、冷卻系統(tǒng)、控制器結合，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分鐘內增加100英里續(xù)航，25分鐘增加300英里，驗證了建模技術的有效性。

圖片來源：Lucid Motors

本報告主要回答以下問題

Lucid Motors在電機設計中如何通過建模優(yōu)化性能？

Boost電子設備的建模與控制目標是什么？

熱建模在驅動單元與充電性能評估中的重點是什么？

整車集成評估如何平衡快充與駕駛能力？

|SysPro備注：以上為節(jié)選，完整解讀內容星球內搜索關鍵字查閱