李文慧

一、高集成刀片动力电池

该技术突破传统拉深/挤出工艺制约，并攻克超薄铝壳焊接技术，成功开发长宽比为10：1、厚度为0.3mm的超长超薄铝壳刀片电池，打破传统电池系统的模组概念，利用刀片电池独特长宽比特征，实现超长尺寸电芯的紧密排列，获得超过60%的体积集成效率。

二、动力电池高效成组CTP技术

动力电池高效成组CTP技术打破了行业固有的“单体成组模组再成组电池包”三级成组设计思维，从电池包结构高度集成、新工艺研发以及热管理优化等方面开发了全新的动力电池高效成组CTP技术，实现两级成组——“单体直接成组电池包”。CTP技术将电池包的重量成组效率从行业平均水平70%提升至80%，体积成组效率从56%提升至65%，零件数量减少25%。同时，减少了传统模组的生产工序，生产效率提高20%。量产电池包重量能量密度超过170Wh/kg，同时在研产品电池包重量能量密度达到215Wh/kg。

三、高电压镍锰酸锂正极材料及电池

高电压镍锰酸锂材料具有高电压、高能量密度、低成本、高安全和快锂离子传导特性，是下一代动力电池的主流正极材料之一。在高电压下，电极材料与电解液之间剧烈的副反应是限制镍锰酸锂材料商业化的最大障碍，解决该问题的关键就是构造稳定的正极材料与电解液界面和耐高电压的材料体系，具体包含高电压正极材料表面改性技术，高电压镍锰酸锂材料电解液开发匹配技术，高电压辅助配套材料的匹配改性技术，这些技术也将推动电池行业向高电压、高能量密度和高安全的目标前进。

四、聚合物复合固态电解质

固态锂电池以其高比能、高安全等显著优势，成为未来新能源汽车发展的核心动力，设计和制备物理与电化学性能优异的固态电解质迫在眉睫。“刚柔并济”的聚合物复合固态电解质设计理念，是以尺寸热稳定性好的“刚”性材料为骨架支撑，复合电化学窗口宽、室温离子传输性能优异的“柔”性聚合物材料和高离子迁移数锂盐，有效解决了单一聚合物电解质尺寸热稳定性差和力学强度低，以及单一无机固态电解质界面传输和加工性能差的瓶颈问题，利用该聚合物复合电解质研制的固态锂电池具有高安全、高比能、高耐压、长寿命等突出特点，是未来新能源汽车动力电池技术的重要选择。

五、一体化大功率燃料电池系统

一体化大功率燃料电池系统技术通过采用超薄金属双极板、低Pt催化剂、空气侧无外增湿及智能控制策略，有效缩小了燃料电池系统体积，降低成本。搭载该技术的燃料电池系统功率可达到92kW，体积功率密度达到956W/L，贵金属Pt载量为0.35mg/cm2。

六、基于3D结构复合载体的铂基合金催化剂

本技术采用石墨烯为载体材料，以阳离子聚合物PDDA功能化的碳黑为间隔物，与氧化石墨烯通过静电作用自组装，解决制备过程中石墨烯片层发生堆叠的问题;经化学还原得到三维石墨烯/功能化炭黑复合材料，然后担载Pt及其合金纳米粒子，制得基于3D结构复合载体的铂基合金催化剂。制备的催化剂，具有独特的核壳结构可避免过渡金属的腐蚀，电化学活性、稳定性优异， Pt利用率大幅提高，成功实现了Pt用量及燃料电池成本的降低。

七、新型无氟碳氢质子交换膜

新型无氟碳氢质子交换膜表现出较强的化学耐久性、较高的离子交换率，使其电导率是目前领先的全氟磺酸膜的1.5-2倍。同时显著降低了氢气的渗透，这不仅减少了寄生电流密度的损失，而且可以减少由渗透的氢和氧气反应所产生的过氧化氢。碳氢质子交换膜的低气体渗透性主要是由于碳氢聚合物的气体溶解度比含氟聚合物低，碳氢膜低氢气渗透率的特性，可以减少铂层带状化，增加催化剂层寿命。同时，减少氢气渗透降低了燃料电池系统对氢气排放的要求，提高了整体氢能效率和续航能力。

八、 800伏碳化硅逆变器技术

该逆变器技术的核心是开发和应用了Viper电源开关。该开关高度集成了双面散热技术，并将原来的硅质绝缘栅双极晶体管（IGBT）电源开关更换为了碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）开关。与前几代逆变器相比，可以减少40%的重量，缩小30%的整体尺寸，提高25%的功率密度，同时可以减少最高70%的开关损耗。该技术下的逆变器可以赋能电压高达800伏的电气系统，相比如今最先进的400伏系统，因重量和损耗的较少，它可以提升电动汽车（EV）的行驶里程并将充电时间缩短一半。

九、面向海量场景的自动驾驶云仿真平台

该技术在计算节点中闭环运行全栈自动驾驶算法，并利用云计算的强大算力，支持一万个以上场景的并行计算，使得1000个测试场景的运行时间从2天大幅缩减至4分钟，并实现全自动化测评。在虚拟城市中数以千计的自动驾驶车辆不间断的持续行驶，并通过随机工况和激进交通流提升测试复杂度。云仿真节点中通過数据压缩、场景分割、网络策略模型、流量锁、全局帧同步等机制，保证了仿真时序一致性和通讯效率。

十、智能驾驶感知计算平台

智能驾驶感知计算平台是实现汽车智能化的基础，是机器替代人的眼睛识别外部环境、迈向无人驾驶的前提。智能驾驶感知计算平台基于车载人工智能计算处理器和视觉算法的深度融合优化，利用先进的车载视觉传感器、雷达等感知设备，支持针对复杂场景的细粒度、结构化的语义感知，对高度可扩展、模块化的三维语义环境重建以及透明化、可追溯、可推理的决策和路径规划。满足不同场景下高级别自动驾驶运营车队以及无人低速小车的感知计算需求，支撑L3及以上级别自动驾驶技术突破和应用示范。