行业技术趋势 - 2025年下半年中国汽车行业掀起“超级增程”技术浪潮 多家品牌跟进 车企在纯电未来与混动当下之间寻找平衡 [1] - 2025年10月纯电车型市场占比为74% 增程式电动车占26% 至2025年12月 纯电占比收缩至71% 增程达到29% 同比增长15.4% [7] - 超级增程技术是在现有增程技术上的局部创新 动力技术成熟已久 许久未见新的技术突破 [2] 小鹏战略转型与决策 - 小鹏汽车在坚持纯电路线十一年后 于2024年11月6日正式宣布进军增程领域 [1] - 公司内部对超级增程技术已准备“三至四年” 早在2021年10月纯电P7+立项时 就已为平台预留增程器空间 [1] - 决策做增程的最终拍板是在2024年的战略会上 [10] - 小鹏X9超级增程款于2025年11月上市 2026年1月 四款搭载超级增程的小鹏产品上市 “一车双能”产品正式铺开 [1] 技术差异化与竞争优势 - 小鹏做超级增程面临两类对手：传统主机厂与同为新势力的竞争者 [2] - 传统主机厂从油车角度思考 更关注降低发动机油耗以降低用车成本 [2][14] - 小鹏从纯电脉络思考 凭借三电技术底子 更关注提升纯电续航和充电倍率 并降低增程器启动噪音 [2][13] - 公司目标是让用户感受到超级增程在95%以上的场景里与电车没有差别 [2][14] - 在新势力竞争中 小鹏认为“能耗”是脱颖而出的关键内功 [2] 核心技术创新：混合碳化硅 - 小鹏判断第三代功率半导体“碳化硅”是提升电驱系统效率的关键手段 [2] - 公司首次在量产车上使用碳化硅是2022年发布的G9车型 [3] - 2024年 受特斯拉启发 小鹏决定研发“混合碳化硅”方案 以降低碳化硅用量和成本 [4][26] - 混合碳化硅成功量产 在降低60%碳化硅用量的前提下 实现了整个电驱系统CLTC综合效率达93.5% 其中电控效率与纯碳化硅相同 电机系统输出功率还提升了10% [5] - 该方案是全球首个在降低能耗、体积、重量的同时提高效率且具备成本竞争力的方案 [24] 平台化与“一车双能” - 小鹏超级增程技术采用平台化开发 以实现规模效应和成本优势 [10][15] - 除了全新P7外 所有小鹏车型都可以做到“一车双能” 平台化已就绪 [2][11] - “一车双能”指产品兼容纯电与新增程两种动力形式 [1] - 平台化得益于早期的技术预判和准备 为产品快速导入市场提供了保障 [10][13] 研发体系与组织能力 - 小鹏在动力系统软硬件上追求全栈自研 从整个系统到二三级零部件的设计能力全面掌握 [4][17] - 公司自研的二三级零部件数量高达“大几百”个 [5][19] - 技术准备时间长达三年多到四年 拥有发动机系统、增程系统等多个专业团队 [20] - 研发过程强调“大胆判断、小心求证、长期准备” [6] 具体技术挑战与突破 - 为缩小增程系统体积并维持效率 团队最终选择了“同轴电驱”构型 这是项目中“最极端的压力” [5][6] - 同轴电驱需要动力、整车、底盘、自动驾驶、热管理五个主要部门横向联动 [6] - 得益于全栈自研和部门协同 小鹏X9的后桥从24款的“五合一集成”升级到26款的“九合一集成” [6] - 在研发中应用了AI小模型 帮助团队关注到原本无法留意的指标 并通过训练优化系统效率 挑战物理边界 [4][21][23] 产品性能与用户体验 - 小鹏超级增程追求加大电池容量和提升充电倍率 以解决用户对传统增程车的补能焦虑 [13] - 在增程器NVH（噪音、振动与声振粗糙度）方面进行深度优化 启动后噪音≤0.5dB 几乎与纯电行驶一样 [16] - 通过提升纯电续航 使超级增程用户95%以上的用车时间和场景都使用纯电模式 降低了发动机启动频率和油耗占比 [14][16] 未来展望与战略方向 - 公司认为当前增程市场份额下滑是阶段性的 源于第一代产品竞争力不足 [42] - 2026年公司战略层面两个清晰方向是：具身智能（机器人）量产落地与Robotaxi投放 以及出海加速推进 [43][44]

公司AI技术应用 - 公司基于自主开发的"MBR-Net"膜力云智能调控系统推动水厂智能化转型 [1] - 系统旨在实现水厂从经验运维向智慧监护模式升级 [1] - 当前技术落地项目为昌平TBD水厂 [1] 业务发展动态 - 公司通过AI技术强化水务业务的智能分析与数据训练能力 [1] - 膜力云系统专注于MBR（膜生物反应器）工艺的智能调控 [1] - 技术应用聚焦于提升水务运营效率与智能化水平 [1]

人工智能与工业互联网融合应用现状 - 人工智能已成为工业互联网深层次发展的关键变量，与工业互联网融合已涌现出上百种应用模式 [1] - 人工智能在研发、生产、管理全环节广泛应用，形成两条技术应用路线：场景化小模型为代表的专用智能应用和大模型为代表的工业综合智能探索 [1] - 专用智能应用中，数据寻优类应用占比48%，视觉识别类占比40%，数据寻优类应用占比已高于视觉识别 [1] - 大模型技术仍处于初期阶段，但模型自身能力及与领域知识融合程度持续增强，处理多模态工业数据能力不断提升 [1] - 行业龙头企业和领先科研机构正探索大模型叠加能源电力、石化化工、研发仿真等专业知识，开展特定领域创新应用 [1] 大模型未来发展趋势 - 大模型将持续提升泛化性与综合分析能力，并与AI小模型协同，加速"研-产-管-服"全链条变革 [2] - 大模型将深度融入设计各环节，基于海量数据快速生成创意方案，自动优化参数和结构，实现性能、质量和成本最优平衡 [2] - 大模型将助力企业实现高度自主化无人化生产，自动生成精准灵活的生产计划，实现多品种、小批量产品快速切换 [2] - 大模型能在订单变更、设备故障等突发情况下迅速调整生产流程和资源分配，确保生产连续性和高效性 [2] - AI将实时收集分析企业各环节数据，优化资源配置，实时监测运营风险，助力企业智慧运营管理与服务 [2]