在汽車行業邁向智能化、電動化的過程中，混合動力技術正迎來新一輪升級。Aurobay（極光灣）作為吉利動力全球化布局的重要支柱，已累計生產超過2000萬臺動力總成，并率先在雷神電混系統中深度融合AI技術，實現駕駛場景的智能預判和能量管理的優化。這一突破不僅提升了混動系統的智能化水平，也在節能與性能之間找到了新平衡。

Aurobay的EM-P超級電混系統，已廣泛應用于吉利旗下的銀河、領克等品牌。其核心在于AI驅動的“預判式智能決策模型”，不同于傳統混動系統的固定油電分配規則，EM-P能夠融合導航數據、駕駛習慣和實時路況，動態調整能量管理策略。例如，在阿爾卑斯山高海拔測試中，系統能自主調整油電混合比例，以保持穩定動力輸出；在德國高速測試時，則能預判駕駛員的加速需求，提前儲備電能，提升超車性能。

EM-P還具備“無圖決策”能力，不僅依賴導航數據，更能學習用戶日常出行習慣和充電設施分布，自主規劃最優混動策略。例如，在城市通勤場景下，它會優先使用純電模式，減少發動機介入，從而提升整體能效。這一能力得益于吉利星睿智算中心的計算支持，使系統能在毫秒級內完成動態調整。

在駕駛體驗上，AI優化的智慧運動控制功能能根據實時數據調整動力輸出。例如，在濕滑路面上，它可在毫秒級內完成防滑控制，降低50%的打滑量；在高速過彎時，智能扭矩分配技術能提升15%的循跡性。這些改進不僅增強了安全性，也提升了駕駛質感。

在混動系統的設計中，如何平衡性能、節能和續航，一直是技術挑戰。Aurobay的EM-i混動系統專注于節能優化，并通過AI賦能提升整體效率。

首先，EM-i采用全局能量管理系統，避免了傳統混動方案的“局部最優”問題。例如，在川藏線長爬坡測試中，系統能提前預測高能耗路段，在低海拔地區主動儲備電能，從而提升20%動力輸出，同時降低發動機轉速，減少噪音和震動。

AI驅動的熱管理策略可根據行駛需求動態調整電池、電機和座艙的熱能分配。在短途通勤時減少不必要的能耗，而在長途駕駛前通過電網電能預熱或預冷，從而降低整體能耗。相比傳統方案，這種智能管理降低了30%以上的熱管理功耗，使車輛在極端溫度下仍能保持高效運作。

此外，EM-i的智能保電策略能在高能耗場景下預測即將到來的動力需求，提前儲備電能，避免發動機頻繁啟停。例如，在青藏高原的測試中，該系統確保電池電量始終保持在安全閾值以上，避免因電量耗盡導致的動力損失，同時提升駕乘舒適性。

從EM-P到EM-i，Aurobay的AI混動技術不僅提升了市場競爭力，也展示了混動系統未來的發展趨勢。高端用戶需要性能和節能的平衡，而主流市場則更關注綜合使用成本。AI的介入，使動力系統實現了從“被動響應”到“主動優化”的智能升級。