上汽荣威
人工智能+汽车，国双携手上汽上线国内首款IES系统
项目背景
里程焦虑，也可以叫续航焦虑。目前国内在售的电动汽车，除了特斯拉和保时捷，其他的电动汽车的能量管理系统，主要还是依据平均“电耗”和剩余电量，简单地折算剩余续航里程，所以精度很低，表显续航和实际续航的偏差值高达30%-100%（特别是冬季低温的环境下）。
建设方案
IES（Intelligent Energy System）的核心是能耗预测模型，该模型采用主流的机器学习模型，精准的预测耗电量。基于10,000名荣威电动车在TBOX后台数据中能耗相关的数据、四个月不同季节、近1TB的出行数据，结合自身车辆特性，并采用Random Forest、GBDT、LGBM等机器学习算法训练和测试得到的专利模型。
同时，IES平台能够与车机实现快速集成，也可通过APP植入车主智能手机，满足不同应用场景的需求。
客户收益
精准预测耗电量：采用主流的机器学习模型，而非物理模型，使用大量的真实、脱敏行驶数据进行模型训练，准确的实时导航及Can信号数据作为实际的模型输入。
个性化模型预测：基于车辆数据和后台数据，优化迭代模型。
智能路线规划：在剩余电量难以支撑到达目的地的情况下，给出节能驾驶建议或根据路程中的充电桩位置合理规划行程，让用户安心驾驶。
