并不简单的A级车标杆—秦PLUS第二代

发布时间:2025-09-26 19:43  浏览量:34

估计现在的小朋友都不太知道,上世纪八九十年代绿皮火车的时代,车上最流行读物——《列车时刻表》的封二还是封三上,一般都是日本货的彩色广告,要么是富士胶卷,要么是丰田汽车。

儿时的我,就是那个时候知道那句著名的广告语的,“车到山前必有路,有路就有丰田车……”。时过境迁,谁知道今天拥有240万用户(秦整体家族),蝉联2023/2024年度家轿销量冠军,目前A级家轿市场的绝对王者的比亚迪秦PLUS(累销超过150万辆),一样可以喊得出来这么结实的口号 “有路就有秦,有家就有秦”。

此一时彼一时。

今晚发布的第二代秦PLUS,和近期比亚迪发布的一系列或者2026款,或者第二代一样,还是相当有辨识度的。对于比亚迪2024款宋L车主的我,特别关注的细节是,

图表 1

1 整体上了一个档次的驾驶舱视觉和触觉体验:

首先是电容方向盘。在使用智驾系统的时候,电容盘可以和人类驾驶员的行为互检更自然更准确;另一个是怀挡,我个人倒不觉得换挡有多便利,但主要的增益体现在中控台变得更干净、可使用面积更大了;再有就是顶部眼镜盒,以前老款的眼镜盒还是感觉注塑品质相对粗糙一些,这次应该是提供了金属边框。细节之所以重要,是因为眼镜盒对于部分驾驶员来说是高频使用部件,触摸品质好不好、推动阻尼手感好不好,往好里做其实花不了多少钱,但做好了可就能极大提高客户使用体验。

图表 2

2 DM-i混动版本的油耗:

这次NEDC工况亏电油耗从3升不到,下降到2.69升,比亚迪存量第五代DM-i车辆都能通过OTA干下去10%,数据还是很亮眼的。

背后真正的原因,还是用AI基于海量真实行驶数据,构建了一个能够实时预测并动态寻优的能量管理大脑——也可以叫做全新的油电介入模型,取代了过去由工程师通过经验预设的固定规则,能更精细地权衡每一个驾驶场景下的能量得失,从而不断追求将每一滴油和每一度电的利用价值最大化(既便不在最大化的峰值上,也在通往峰值的道路上)。

这个对于油电混用、以电为主的新能源过渡技术进程来说,现实意义非常深刻的技术,不是说把油耗问题交给AI就完了,还是有很深刻的道理在其中的。仅就从百万级的存量车上如何获取高价值行驶数据(以提供给AI进行模型训练),就是个很好的观测角度。

可以这样做个技术推测:持续、匿名地从百万现行车队上传海量数据至云端服务器,构成了AI模型的训练教材,其中的维度一定远超传统的算法标定试验场:

驾驶行为数据: 油门/刹车踏板的深度、速度、频率;车辆状态数据: 实时车速、电池SoC、电机/发动机的转速与扭矩、车辆负载(重量)、空调功耗等;(可能)环境与路线数据: 结合车载导航的实时路况(拥堵/通畅)、道路坡度、海拔、曲率,以及未来路径规划信息。

每一辆车每一次的出行,都构成了一个包含“(场景+行为+状态)-> 油耗结果”的完整数据闭环,成为一个可用样本。

在云端,DM-i模型的学习目标应该这样定义:模型需要学习输入特征和输出策略之间的复杂、非线性关系。它要学会的不仅仅是“上坡要怎样分配油电介入比例和时机”,而是要理解“在当前电量、车速、负载、坡度、驾驶员意图和未来几公里路况的综合条件下,发动机和电机应该如何协同工作,才能实现未来一段时间内的全局能耗最低”。

在累计数据的加持下,最终有机会形成超越人类的动力调配规则。这种多维度、带预判的决策是人类工程师难以通过编写固定规则来完美覆盖的。

例如,模型可能会学到:在即将进入长时间高速巡航前,即使当前电量尚可,也选择在市区低速路段稍微多用些油,将电量维持在较高水平,因为这样在高速上能让车辆更久地维持在最高效的运行模式,从而实现“先亏一点,全局赚得更多”的更聪明的策略。

当然,具体的算法当前是商业机密,但完全有理由相信其根本机理大体如此。

图表 3

3 秦PLUS型号上的变化:

在这个价位上,比亚迪这次主要的变化是,DM-i混动体系中新增加了更大的电池版本,128Km进取型。电池容量15.8度。还有就是在EV平台上(e平台3.0),从成本角度出发,增加了两款对应的非智驾版本。

另外在国庆节期间,指定型号提供万元优惠。

在A级车范畴内,视觉设计、底层技术、整体的品质管理和最终售价,秦PLUS应该算得上接近理想产品的那个点了。

#巅峰之上再进阶