基于人工智能的新能源汽車電器研究

中圖分類號：U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0029-03

Research on New Energy Vehicle Electrical Appliances Based on Artificial Intelligenc

GuShuaijie，Hu Wuchao

（Ruzhou Vocational and Technical College，Ruzhou ，China）

【Abstract】Thisarticle focusesontheapplicationandoptimizationofartificial inteligence technologyinthe electricalsystemof new energyvehicles.Researchshowsthatartificial intellgence hasachievedbreakthroughsin intellgentimprovementofdrivecontrolsystems，optimizationofenergymanagement，faultdiagnosisandpredictive maintenance，and inteligentuser interfaceinteraction through algorithmssuch asdeep learningandreinforcement learning.Among them，the torque accuracy of the drive system has been increased to 95% ，the energy consumption of theenergy management system has been reduced by 10% ，and the predictive maintenance technology has enabled the faultdetection accuracyrate to reach 95 % .Inthefuture，with theimprovementofalgorithmefficiency，artificial intellgenceisexpected to furtherpromote theintellgentandenvironmentallyfriendly developmentofnewenergy vehicles，providing support for the sustainable development of the automotive industry.

【Key words】 artificial intelligence；new energy vehicles；electrical system；drive control

0 引言

隨著全球能源結構加速向低碳轉型，新能源汽車已成為引領未來汽車工業發展的核心領域，其技術創新備受矚目。人工智能技術的深度融入，為新能源汽車電器系統帶來了革命性變革一不僅通過智能算法優化車輛能源管理效率，更依托故障診斷與預測性維護系統顯著提升整車可靠性。在此背景下，系統探討人工智能技術在新能源汽車電器系統中的應用機制，分析其實際應用效能及未來發展潛力，對推動新能源汽車產業高質量發展具有重要現實意義。

1人工智能技術概述

1.1人工智能的基本原理與技術分類

人工智能作為現代科技的標志性成果，其核心原理源于計算機科學，通過算法設計與計算模型構建實現對人類智能行為的模擬。該技術體系以機器學習、深度學習為核心：機器學習作為人工智能的基礎架構，使計算機具備基于數據自主學習與決策的能力，無需依賴顯式編程邏輯；深度學習則是機器學習的進階分支，借助類人腦神經網絡結構（人工神經網絡）實現數據解析，在圖像識別、語音識別等領域展現出卓越性能1。此外，自然語言處理技術賦予機器理解與生成人類語言的能力，支撐聊天機器人、智能翻譯等應用場景；計算機視覺技術則使機器具備視覺感知能力，可從圖像或多維數據場景中完成信息識別與處理。這些技術在新能源汽車領域的融合應用，為提升車輛智能化水平奠定了技術基礎——通過集成人工智能技術，新能源汽車電器系統既能實現能源管理的高效化，又能為用戶提供更安全的駕駛體驗。在實際應用中，需結合電器系統優化需求，針對性地融合人工智能技術，以充分釋放技術應用價值。

1.2 目前主流的人工智能技術

人工智能技術為車輛自動化與智能化發展提供了關鍵支撐，其中卷積神經網絡（CNN）與遞歸神經網絡（RNN）應用尤為突出：前者憑借深層網絡結構，可高效處理車載攝像頭采集的圖像數據，是車道跟蹤識別等自動駕駛技術的核心支撐；后者在處理車輛狀態監測等時間序列數據時優勢顯著，能夠通過歷史數據建模實現未來趨勢的精準預測。強化學習技術則在策略決策領域表現優異，通過“試錯-優化”機制持續迭代行駛策略，使新能源汽車在復雜交通環境中可自主生成智能駕駛決策一例如在城市道路中學習最優行駛路徑，或面對突發狀況時快速調整行車軌跡2。自然語言處理技術的應用則實現了車輛對語音命令的理解與響應，有效提升了駕駛安全性。隨著這些高級人工智能技術的深度應用，新能源汽車電器系統的運行效率將進一步提升，同時通過智能算法的持續學習，可逐步實現駕駛體驗的個性化定制。

2新能源汽車電器系統概述

新能源汽車電器系統是由多個互相關聯子系統構成的復雜精細體系，其核心功能是保障車輛高效、安全運行。其中，電動機控制系統作為系統核心，負責精確調節電動機功率輸出，通過對電機速度與扭矩的精準控制實現車輛動力性能的精細化管理。電池管理系統是電器系統的關鍵組成部分，通過實時監控電池充電與放電過程，動態監測電壓、電流等關鍵參數并開展健康診斷，在確保電池安全運行的前提下最大化其性能表現。車載信息娛樂系統除提供導航、音樂播放等基礎功能外，還通過集成智能語音助手提升駕駛便捷性。充電系統由外部充電接口與車載充電器組成，承擔外部電能接收與電池適配轉換任務。安全系統包含自動緊急制動、車道保持輔助等功能，依賴電器系統傳感器實現精準控制。照明與信號系統（如車燈、車內照明）則為夜間行車安全提供保障。

3人工智能在新能源汽車電器系統中的應用

3.1驅動控制系統的智能化改進

人工智能技術的引入使驅動系統能夠實現電動機動力輸出的精準控制與車輛行為的精細化管理。系統通過深度學習算法，實時學習駕駛員駕駛習慣與路況變化特征，優化加速與制動過程以提升能源利用率一該算法不僅可分析歷史運行數據，還能實時處理車輛傳感器采集的速度、加速度等內部數據及交通流量等外部環境信息，基于多源數據預測最佳驅動策略并自動調整電動機輸出。同時，智能驅動控制系統采用模糊邏輯控制器處理復雜駕駛環境下的不確定輸人信息，有效應對路面滑動、不規則路況等復雜工況，提升車輛行駛穩定性。通過人工智能技術集成，新能源汽車驅動系統響應速度更快，經濟性更優，可顯著減少能源消耗。基于人工智能的驅動控制系統智能化改進效果如表1所示，各項性能指標的提升不僅增強了車輛動力性能，還大幅提高了車輛對復雜環境的適應能力。

3.2 能源管理系統的優化

在新能源汽車能源管理系統的優化中，人工智能技術的應用推動了關鍵技術突破。通過機器學習與深度學習模型，系統可實時分析電池電量、能耗模式等海量車輛數據，實現電池電能的優化分配。例如采用預測算法，基于歷史數據與實時信息預判路況及駕駛需求，動態調整電池充放電狀態，避免過度能耗。在能量回收策略優化方面，人工智能技術通過智能算法確定最佳回收方案，在制動或下坡工況下實現能量的高效回收與再利用，顯著提升能量利用率。此外，人工智能技術還可通過監控電池充放電循環與溫度變化數據，分析電池健康狀態，識別潛在故障隱患并提前預警，延長電池使用壽命，為車輛運行可靠性提供保障[3。值得注意的是，基于人工智能的能源管理系統可與外部充電網絡實現智能交互，綜合考慮電池狀態、預期使用模式及充電站擁擠程度，自動選擇最佳充電時機，最小化充電成本與時間，大幅提升用戶體驗。

3.3 故障診斷與預測維護系統的實施

故障診斷與預測維護系統的構建是利用人工智能技術提升新能源汽車電器系統可靠性的重要路徑。該系統通過支持向量機、神經網絡等先進數據分析算法，對車輛傳感器采集的海量數據進行深度挖掘，可精準識別從微小異常到嚴重故障的早期征兆。通過動態監控電池電壓、電流等電器系統關鍵性能指標，人工智能系統能夠提前預測潛在故障點并向駕駛員發出預警。基于深度學習的異常檢測模型可通過分析歷史數據模式與實時數據偏差，精確預測電池、電動機等電器部件的剩余壽命及性能變化趨勢，這種預測性維護模式不僅降低了突發故障風險，還可優化維護計劃，避免關鍵時期車輛停機。此外，人工智能系統可根據故障類型、嚴重程度及部件成本，推薦高效維護方案，減少停機時間，提升維護效率與資源利用率，確保車輛始終處于最佳運行狀態，顯著降低意外故障風險。

3.4實現用戶界面與交互系統智能化

目前，人工智能技術在新能源汽車用戶界面與交互系統智能化領域的應用已具備成熟可行性，該技術進步顯著提升了用戶體驗與操作便利性。智能用戶界面融合自然語言處理、語音識別等多種人工智能技術，使用戶可通過語音指令與觸控手勢實現與車輛的自然交互。例如通過語音完成天氣查詢、導航設置等操作，減少手動操作以提升駕駛安全性4。同時，智能用戶界面可通過機器學習技術學習用戶偏好，自動調整座椅位置、氣候控制等車輛設置，實現駕駛體驗的個性化定制。人工智能技術還可分析駕駛者行為特征，優化通知系統，在駕駛員疲勞或分心等關鍵場景下及時發出預警。圖像識別技術在智能用戶界面中的應用同樣關鍵，尤其在增強現實導航系統中，通過車載攝像頭實時圖像采集與AI圖像處理技術結合，可在車輛前擋風玻璃上疊加顯示轉向指示、道路名稱等導航信息，提升駕駛過程中路況判斷的直觀性5。綜合應用上述技術，新能源汽車用戶界面與交互系統的智能化水平得以全面提升，不僅操作更加直觀，還能通過學習用戶習慣提供更安全、個性化的駕駛體驗。

4結束語

近年來，中國人工智能技術發展迅猛，在新能源汽車電器系統中的應用不斷深化，在提升車輛性能、增強安全性等方面成效顯著。從驅動控制系統智能化到能源管理精細化，從故障診斷預測到用戶界面交互升級，人工智能已成為推動新能源汽車技術進步的核心動力。隨著算法效率持續提升，人工智能在新能源汽車領域的應用將更加廣泛，不斷提升車輛智能性與環保性，更好地滿足用戶實際需求，推動新能源汽車產業向更高水平發展。未來，隨著技術迭代，新能源汽車將實現更高程度的智能化，為用戶提供更安全、高效的駕駛體驗，同時為全球汽車產業可持續發展貢獻重要力量。

參考文獻

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（編輯凌波）