吉利汽车有自动驾驶吗

根据他的排量和现有吉利的技术水平，应该属于美人豹的升级版，前置前驱的仿跑轿车，由于美人豹的驾驶表现类似于7-10万的普通轿车，所以估计中国龙的水平也差异不大，但应该可以提高到接近福克斯一类运动车型的水平。

jle-4g18td是沃尔沃机体吗?

jle-4g18td不是沃尔沃机体。jle-4g18td发动机是三菱公司的一款发动机，是三菱公司的小型suv车帕杰罗io的原装动力。在功率、扭矩、运转平顺性和高转速噪音方面均有良好的表现。低速扭矩平顺，高速扭矩强劲。还具有排放低和油耗低的优点，其排放水平完全满足欧ⅲ排放法规，并可达到欧ⅳ水平。扩展资料：动机的使用保养：发动机冷启动困难，主要原因就是发动机温度太低，所以我们只要让发动机保温，不让刺骨的寒风直接吹进发动机舱内，就可以避免打不着车。所以，在冬季停车时要注意车头的方向，最好让车头对着建筑物，利用建筑物来挡风，防止引擎被寒风吹袭而过冷。夜间停车时，可将车头对着朝阳方向，令清晨的第一缕阳光能照到车头上，帮助引擎升温，这样出车就容易多了。平时也要定期的去指定服务站检查、调整三、换挡时发动机熄火。

盘点各大汽车企业研发中心

长安全球研发中心长安汽车全球研发中心位于两江新区鱼复工业园，历时八年总投资43亿元，占地面积达到了1000余亩，内部拥有设计、试验、管理等7大功能，仿真分析、噪声振动、被动安全等12大领域，混合动力、空调系统、非金属材料等180个实验室以及运用云技术打造的全球领先数据中心。近年来，长安汽车坚持自主创新的发展道路，建立了“五国九地”全球协同研发体系；打造了“7院2部3中心” 的精细研发组织；拥有来自全球18个国家，近万人的研发团队。长安汽车八大生产地分别是重庆、黑龙江、河北、广东、江西、江苏、安徽、浙江。

长安研发中心

长安俯视图

长安内部

长城哈弗技术中心位于河北保定，占地面积25万m2，总建筑面积26万m2，总投资50亿元人民币，工程技术人员超万人，其中国内外专家1000余人。

长城研发中心主楼是少有的高楼设计，外观全透明玻璃的设计，十分高大上。园区主要由两部分功能区域组成，一部分是集设计办公、就餐、停车、会议、健身等功能于一体的研发中心综合楼，主要为园区设计人员、产品开发人员提供办公场所，一楼设有咖啡厅、奶茶店、甜点店等，与航站楼十分相似。另一部分是以造型中心、试制中心、试验中心设计及产品验证为主的工程区域，主要开展产品开发过程的产品验证和工艺验证工作。其中，环境风洞试验室、高海拔环境模拟试验室、BSR、EMC等试验室达到了国际先进水平，在国内车企中也属首创。

长城技术中心

吉利研发中心坐落于宁波市慈溪市杭州湾，2016年正式投入使用。由整车研究院、汽车动力总成研究院、新能源汽车研究院、汽车创意设计中心构成，内设研发技术中心、整车试验中心、动力总成试验中心、整车试制中心及其生活配套，集设计研发、试验试制、质量控制、供应商协同开发于一体，能进行独立的整车、发动机、变速器、电子电气的自主研发，能够进行汽车关键零部件试验和总成试验，新能源电机的性能、底盘耐久、整车分析评价、结构研究等。

吉利夜景

吉利内

比亚迪深圳坪山总部六角大楼是工业螺母的设计，2007年建成。深圳有4个工厂，总面积六千多亩，目前比亚迪全球研发中心和储能产业园项目在龙岗区开工建设。据了解，此研发中心集行政办公、研发、生活配套等功能于一体，致力于打造具有全球影响力和世界显示度的研发中心，项目计划投资200亿元，预计建成后将新增约6万个研发岗位，研发人员超1万人，项目拟投资20亿元，预计全面建成投产后年产值约200亿元。

比亚迪总部

比亚迪龙岗

龙岗灯光秀

吉利马凯博士：超算如何赋能车企智能研发

文/（整理）顾翎羽

编辑/刘以秦

2023年9月20日，《财经》杂志在第23届中国国际工业博览会（上海）期间发起了中国首个企业智能化成熟榜单——“领跑100”，并开启企业智能化转型优秀案例征集活动。

吉利智能仿真技术专家马凯博士介绍了吉利汽车智能仿真HPC（高性能计算）应用实践。目前，吉利与联想共建了HPC超算中心，把超算应用在整个研发生命周期。举例来说，针对汽车众多属性中的安全性能属性，在汽车上市之前，吉利将基于超算中心强大算力对每款新品车型进行上万次的模拟仿真分析，尽可能仿真行车中可能出现的各种交通事故工况，确保汽车的安全可靠。

吉利汽车是中国首个登上全球算力Top500的中国车企，算力位居上榜中国制造业第一。为什么需要这么大的算力？马凯博士表示，仿真需要大量的计算资源，仍以汽车安全性能开发为例，在2020年前，进行一次整车碰撞仿真需要20-30个小时，针对一个分析问题工程师一周也只能迭代优化不超过10个方案。有了强大算力之后，吉利每天可以进行大量的工程优化迭代，在每一辆车上市之前，都能够实现超过12000多次的汽车安全碰撞仿真验证。此外，基于自建的超算中心，吉利可以从系统层、应用层等各方面进行性能调优。吉利超算中心相比传统的超算平台计算效率提升30%，并有望很快将计算效率进一步提升10%到30%。

（吉利智能仿真技术专家马凯博士）

以下是马凯博士的现场演讲。

我今天演讲的主题是汽车智能仿真HPC应用实践，聚焦的主要是研发领域数字化转型，当然，可能还没有达到研发领域数字化转型这个词所展现的这么大场景。我更聚焦的是研发领域里面智能仿真领域。吉利在今年上线跟联想共建的新的HPC超算中心，我们做了很多数字化应用。

我今天主要是讲三个方面：第一，吉利汽车研发介绍。第二，吉利汽车超算中心。第三，智能仿真HPC应用。

一、吉利汽车研发介绍

吉利控股集团成立于1986年，联想成立于1983年，在时间历程上两家企业是相近的。吉利汽车1997年进入汽车行业，致力于汽车研发、技术创新、人才培养等。

吉利控股集团当前资产总值超过5100亿元，已经连续12年位列世界500强排行榜了，目前在职员工超过12万人，集团一直致力于成为智能电动出行，以及能源服务科技型公司，目前集团的业务涵盖汽车上下游产业链，绿色运力，智能出行，以及数字科技等方面。

吉利控股集团拥有很多汽车品牌和业务单位，包括吉利、领克、极氪、沃尔沃、极星、远程商用车以及雷达新能源、礼帽出行、曹操出行等众多品牌。

吉利在全球都有研发中心的布局，在杭州、宁波、瑞典哥德堡、英国考文垂、德国法兰克福以及美国加州都有我们的设计中心及研发中心，目前研发设计人员超过2万人。

二、吉利汽车超算中心

吉利超算中心采用intel第四代SPR处理芯片，凭借强大的算力，我们在今年5月份德国举行的第61届全球算力Top500排行榜排名第185位，吉利汽车成为首个登上全球算力Top500的中国车企，算力位居中国上榜制造业的第一。

吉利为什么需要这么强大的算力？这样的算力是用来干什么？可能前面各位专家讲的都是从数字化、数据等等方面，其实研发也需要大量的数据，我们的数据是聚焦于仿真，我所说的仿真更多的是指CAE仿真，又叫计算机辅助工程，CAE仿真软件是被誉为工业软件领域皇冠上的明珠，不仅仅是皇冠，而且是皇冠上的明珠。

我最近也在新闻媒体上看到，国内很多技术或者软件、硬件存在被卡脖子的问题，CAE软件是被卡脖子比较严重的领域。

吉利超算中心部署在吉利科技集团旗下的长兴吉数科技有限公司，距吉利研发中心约200公里，我们通过专线互联，实现两地数据实时互通，其骨干网带宽超20G，延时低至5~6ms，为海量的研发数据提供高质量的传输桥梁。

我们把超算应用在汽车整个的研发生命周期，当然也包括用户的使用阶段。这里主要强调的是研发阶段。研发阶段包括了概念开发、工程开发、产业化。概念开发就是车可能只有一些简单的造型和想法，我们会通过一些概念开发，把车的大体结构开发出来，在大体的结构上会进行详细的工程开发，工程开发会涉及到很多的仿真领域，比如说流体仿真、碰撞仿真、NVH仿真、联合仿真、涉水仿真、风照仿真、光学仿真等等，这些仿真就是大量使用了HPC。

三、智能仿真HPC应用

这里举两个详细的例子。

第一个就是整车碰撞仿真，这个领域涉及到的是汽车安全，汽车安全一直是吉利汽车研发的重点中的重点。因为汽车安全虽然是普通消费者看不到的，但是看到的时候却是一个保命的功能。

汽车安全会涉及到整车碰撞安全，比如在道路交通上会碰撞到一些隔离墩、汽车，对于现在的新能源汽车电池包都在底部，也会涉及到电池包刮底的工况，这些都会对汽车的安全造成很大的威胁。

当车辆一旦发生碰撞之后，我们要保障车内人员的安全。这需要结合整车结构开发，以及约束系统的开发，包括安全气囊、安全气帘、安全带以及座椅等一些保护措施，可以把乘员更好的保护住，以减轻伤害。

还有就是车外行人保护，汽车撞到行人时，我们不但要保护车内乘员的安全，还要保护道路交通其他参与者的安全。

这些所有的工作，不是等到汽车设计好了，样车制造好了，再通过试验去验证它。事实上，在前期，我们已经通过HPC上面的大量CAE仿真，实现了对这些所有情况的仿真。这些仿真会跟实际物理的验证高度吻合。因为CAE仿真是基于物理模型的，是技术密集型+资源密集型的，资源密集型就是要消耗大量的HPC。

依托HPC强大的算力，我们可以实现仿真和试验间的虚实验证双循环。就是我提到的仿真跟物理实际的对标，我们在做了仿真开发的同时，也会进行大量的试验。试验是用来验证我们的仿真对不对，以及发现仿真中没有预测到的问题。

基于算力，在汽车上市之前，我们都会在HPC上面针对每一辆的车碰撞安全性能进行上万次的仿真，仿真各种工况下的问题，实现仿真驱动设计。

这里面我分享一个实际的事故，是在网上论坛里面截出来的帖子。我们的一位客户开的是极氪X，他以100多公里每小时的速度撞到了路灯杆，这个速度是非常危险的，极氪X作为一辆纯电动汽车，我们既要保护乘员安全，还要保证新能源电安全。这个事故仅仅造成了客户手臂甩到了中控屏上，有轻微的骨折，其他方面都没有问题。

在我们前期的仿真里面都可以找到这些对应的工况，这边图片展示的工况对应的是中心柱撞，其实就是考虑汽车直接撞到柱子之后的工况。另外还有一个侧面柱碰工况，这个考虑车辆发生侧滑撞到柱子的工况。

汽车仿真针对大量的现实场景，都是为了保证车辆的安全、经济、结实、耐用，还有像新能源汽车考虑到的续航等等，都是通过仿真支撑研发的。

第二个，是一个CFD的例子，CFD是计算流体动力学。我们在每一辆车上市之前也会开展超过千余次的CFD仿真，目的就是为了让结构设计更流畅。流畅会带来什么样的好处呢？其实不管从仿真的数据还是说试验的数据，我们可以发现当车速达到80公里每小时的时候，空气阻力达到了总体阻力的50%，当达到120公里每小时的时候，空气阻力达到了总阻力的80%。

空气阻力会耗费掉很多的能源，以及影响车辆在高速行驶当中的一些空气动力学的性能，我们也会在HPC的超算平台上，前期进行大量的仿真。

这里只是举了两个例子，其它还有NVH仿真，针地的是汽车噪声等场景；还有强度耐久，特别是像早期自主品牌汽车刚发展的时候，我们可能会发现国产汽车外观都很好，但是开几年之后就这响那响，其实就是耐久和NVH的问题。但是这些年我们再买国产汽车会发现，这些问题都没有了。

一方面是整体研发实力的提升，还有就是国产汽车也在逐步从低端走向中端、高端，带来一些品质需求上的提升。

通过HPC的仿真计算我们也取得了很多的成绩，比如说极氪009，它的风阻系数是0.27，目前是同级别MPV车型里面领先的数值。

另外就是安全，像领克09、星越L、smart等都取得了不错了安全测试成绩。最近我们smart精灵1号也拿到了C-NCAP（中国新车评价规程）五星安全认证。

目前，为了推动用数字化技术实现仿真替代试验，吉利内部也开展了大量基于仿真置信度的能力体系建设工作，仿真置信度涉及很多方面，最低层级就是没有仿真能力。高一个层级是仿真结果仅能作为一个参考。再高一个层级，仿真是可信的，但是仍需要大量的试验。再高一个层级就是通过大量的仿真只需要配合少量的试验，当然还有更高层级的，就是说完全不需要试验了，完全只用仿真，仿真是百分之百可信的。

这些是我们做的仿真工作。那么为什么仿真需要这么强的算力呢？因为CAE仿真往往需要大量的计算资源，在2020年前，进行一次整车碰撞仿真需要20-30个小时，针对一个分析问题工程师一周也只能迭代优化不超过10个方案。有了强大算力之后，吉利每天可以进行大量的工程优化迭代，在每一辆车上市之前，都能够实现超过12000多次的汽车安全碰撞仿真验证。

此外，基于自建的超算中心，吉利可以从系统层、应用层等各方面进行性能调优。像以前我们租赁HPC时对很多软硬件的把控还是有限的，但是针对自建HPC，我们对这方面的把控能力以及投入的资源都有大幅度提升。吉利的超算平台相比传统的超算平台计算效率提升了30%，并有望很快将计算效率进一步提升10%到30%。这里说的性能提升是指在现有硬件基础上，计算效率进一步提升10%到30%。

在HPC平台上我们也部署了最近比较火热的大语言模型，目前大言语模型会对仿真技术、仿真模型以及仿真问题做智能分析，反馈给工程师，给工程师做指导。这样工程师仿真技术门槛明显降低了，可以进一步提升研发效率。

在产品方面，基于超算赋能的智能研发，我们的目标是要造出“全域安全、极低风阻、智静NVH、可靠耐用、健康可持续”的好车。在技术方面，结合HPC强大算力以及在HPC上部署算法，通过HPC产生大量的研发数据，进行一些前瞻技术的研究和布局；通过智能化，数字化的工作来提升产品持续竞争力。

注：此文为吉利智能仿真技术专家马凯博士2023年9月20日在“领跑100”企业智能化优秀案例征集及年度评选发布会上所作的主旨演讲，并经作者阅定。