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　　客車網2025年7月14日獲悉，采埃孚突破性地實現了電機內部高溫、狹小且無法觸達區域的精準測溫，無需額外硬件，僅通過人工智能算法即可獲取精確的溫度數據。這項技術讓電機釋放出更高功率：更強動力、閑置儲備更少，效率顯著提升。
 

圖：采埃孚推出搭載全新TempAI技術的電驅動系統
 

　　依托基于人工智能的TempAI解決方案，采埃孚為電驅動系統溫度管理開創了全新路徑，將其技術水平提升至新高度。采用自學習溫度模型，TempAI可將預測精準度提升15%以上，從而實現對電機熱能利用的顯著優化。

　　TempAI技術基于一個可從測量數據中自動生成物理模型，并能在極短時間內實現運行的平臺。該AI模型對算力資源的要求較低，現有的控制單元完全能夠滿足，因此批量生產時可顯著降低成本。采埃孚集團研發部人工智能、數字工程與驗證負責人斯特凡·西克林格博士(Dr. Stefan Sicklinger)表示：“這項技術能夠進一步提升采埃孚電驅系統的效率和可靠性。此外，TempAI還證明了數據驅動開發不僅能夠加快速度，還具備可持續性和其它巨大潛力。”

　　這項基于人工智能的技術已具備量產條件，并可用于采埃孚新一代電驅系統。采埃孚電驅傳動技術事業部研發高級副總裁奧特馬爾·沙雷爾博士(Dr. Otmar Scharrer)表示：“能將這一創新投入批量生產并為更高效的電動出行賦能，我們倍感自豪。TempAI是電驅動系統溫度管理領域的一次真正的技術突破。”

　　經WLTP循環測試驗證，可實現更強動力、更少儲備

　　更精準的溫度預測使控制更加準確，直至達到熱運行極限。在全球真實駕駛排放標準WLTP循環測試中，TempAI使電機峰值功率提升6%，效率提升得到驗證。在動態駕駛中(例如紐博格林北環賽道)，根據不同負載，能耗可降低6%至18%。

　　兼顧生態效益，縮短研發周期

　　除性能優勢外，TempAI還具備生態和經濟雙重優勢：優化后的散熱設計可大幅減少重稀土的使用量。同時單個項目的研發周期也從數月大幅縮短至數日。在電驅動系統的開發過程中，電機內部運行過程因成本或時間限制，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程。這其中的關鍵難點在于，運行狀態下直接測量轉子內部溫度的成本極高。

　　在測試臺架上以及測試車輛上進行的廣泛功能測試中，大量測量數據會被系統性地記錄。這些數據包括來自環境的溫度值，如油底殼的溫度以及轉子轉速溫度等。各種可能的運行點及其時間變化會產生數百萬個數據點。這些數據點與駕駛員是否以及何時調用全功率或以步行速度行駛密切相關。人工智能算法經過“訓練”，能夠精確篩選出對轉子和定子溫度變化影響顯著的關鍵因子。