Geely Hev Ai dans la voiture contre Toyota Hev

Bonjour Yesa, pouvez-vous détailler davantage le modèle d'IA pour la science qui sera installé chez Geely ? Ensemble De quelle voiture s'agit-il ? Comment cela fonctionnera-t-il et quelle est la différence avec un véhicule hybride de Toyota ?

Oui, j'aimerais vous en dire plus. Le système hybride intelligent i-HEV de Geely, lancé le 13 avril 2026, introduit un groupe motopropulseur plus efficient : il intègre une architecture d'IA sophistiquée directement dans le fonctionnement du véhicule. Ce que vous appelez le « modèle d'IA pour la science » est celui de Geely. IA 2.0 à domaine completLa plateforme et son innovation phare, AI Cloud Power (également appelée XinRui AI Cloud Power 2.0 dans certaines descriptions), ne sont pas un assistant vocal générique ni une IA d'aide à la conduite ; il s'agit d'un système d'IA à grande échelle, conçu spécifiquement pour l'optimisation énergétique de niveau scientifique. Ce système utilise une modélisation IA avancée pour traiter le groupe motopropulseur hybride comme une simulation dynamique basée sur la physique, qui s'adapte en temps réel.

Comment l'IA 2.0 à domaine complet et la puissance du cloud IA fonctionnent dans l'i-HEV

Au niveau matériel, l'architecture i-CMA de Geely (une évolution hybride optimisée de la plateforme CMA, qui a fait ses preuves) constitue le socle. Elle regroupe les anciens calculateurs électroniques (ECU) dédiés à la motorisation, au châssis, à l'habitacle, aux systèmes de sécurité et à la conduite intelligente au sein d'un unique « super cerveau IA » centralisé. Cette plateforme informatique unifiée fournit la puissance de calcul brute – exploitant à la fois les puces embarquées et la connectivité au cloud – nécessaire à l'exécution du modèle IA Xingrui de Geely.

Le modèle Xingrui repose sur une architecture hybride : un modèle de langage/action massif, basé sur le cloud et comportant des centaines de milliards de paramètres (entraîné sur d’immenses ensembles de données de conduite réelles), est associé à des modèles embarqués plus petits et plus efficaces. La composante cloud prend en charge les calculs complexes – exécution de simulations et de prédictions complexes – tandis que les modèles embarqués prennent des décisions avec une latence ultra-faible. Cette configuration s’inscrit dans la philosophie plus large du « World Action Model » (WAM) de Geely, qui fait évoluer l’IA des commandes réactives vers des capacités proactives de « jugement et d’action » fondées sur la physique.

AI Cloud Power est le module dédié à la gestion de l'énergie hybride. Voici son fonctionnement étape par étape :

1. Ingestion de données multi-sources : Le système collecte en continu des données en temps réel provenant des capteurs du véhicule (état de charge de la batterie, couple moteur requis, charge moteur, retour d’information du freinage régénératif) ainsi que des données environnementales externes via la connectivité au cloud et les capteurs météorologiques et d’altitude embarqués. Les principales variables incluent la température ambiante, l’humidité, l’altitude (qui influe sur la densité de l’air et le fonctionnement du moteur), la pente de la route, le trafic et même les habitudes de conduite apprises au fil du temps.
2. Modélisation prédictive basée sur l'IA : grâce à un modèle de grande envergure, AI Cloud Power effectue des simulations rapides de scénarios (« et si »), soit une modélisation scientifique complète du flux d'énergie essence-électrique. Elle calcule des milliers de points de fonctionnement potentiels par seconde : quand activer le moteur hybride dédié (versions 1,5 L/1,5 TD/2,0 TD avec un rendement thermique de 48,41 %), quand privilégier le groupe motopropulseur électrique 11-en-1 de 230 kW, comment optimiser la récupération d'énergie au freinage et comment moduler le taux de décharge des batteries (en tirant parti de leur capacité de 60 C pour des pics de puissance instantanés).

3. Optimisation stratégique en temps réel : contrairement aux tables de consultation fixes, l’IA optimise automatiquement la répartition de l’énergie en temps réel. Par exemple, en haute altitude et par faible humidité (où le rendement de la combustion diminue), elle peut privilégier le mode électrique plus longtemps ou ajuster le régime moteur de manière préventive. Dans les embouteillages urbains avec une forte humidité (affectant…), elle optimise la répartition de l’énergie en temps réel. Refroidissement des batteriesElle privilégie les stratégies de récupération d'énergie pour maintenir la petite batterie de 1,38 à 83 kWh dans sa plage de température optimale. Résultat : le véhicule fonctionne à l'électricité pendant environ 80 % de son temps, avec une vitesse maximale de 66 km/h en mode électrique et une accélération fulgurante de 0 à 30 km/h en 1,84 seconde.
4. Apprentissage en boucle fermée et prédiction des pannes : le système réinjecte les résultats dans le modèle (dans le cloud pour l’apprentissage à long terme, à bord pour des ajustements immédiats). Il surveille également plus de 50 types de pannes potentielles en temps réel, en utilisant l’IA pour prédire les problèmes de batterie ou de groupe motopropulseur avant qu’ils ne surviennent – ​​un élément crucial pour garantir une durée de vie de 50 000 cycles en décharge superficielle.

Geely affirme que ce système permet un gain d'efficacité énergétique global de plus de 10 % par rapport aux configurations hybrides classiques. En pratique, l'i-HEV se comporte davantage comme une voiture électrique raffinée dotée d'un prolongateur d'autonomie silencieux et imperceptible que comme une hybride traditionnelle.

Principales différences avec le système HEV de Toyota

La technologie hybride de Toyota (Toyota Hybrid System ou THS, actuellement dans sa cinquième génération) domine le marché depuis près de 30 ans grâce à son élégance mécanique et sa fiabilité éprouvée. Sa transmission e-CVT à engrenages planétaires crée une liaison mécanique fixe entre le moteur thermique, les moteurs électriques et les roues, la gestion de l'énergie étant assurée principalement par un calculateur moteur (ECU) basé sur des règles. Les Toyota plus récentes intègrent certains éléments d'apprentissage automatique pour le régulateur de vitesse prédictif ou la répartition adaptative de l'énergie, mais ces technologies restent essentiellement des algorithmes déterministes embarqués, optimisés pour des conditions moyennes plutôt que pour une modélisation scientifique dynamique et enrichie par le cloud.

L'approche de Toyota privilégie une simplicité mécanique à toute épreuve et des décennies de données de terrain, gage d'une fiabilité mondiale sous tous les climats. La méthode de Geely, axée sur l'IA, mise sur l'adaptabilité logicielle et l'intégration verticale (batteries, moteurs et IA, tout est développé en interne) pour un gain considérable en efficacité et en réactivité. Là où Toyota utilise une cartographie prédéfinie pour la conduite sur autoroute, la technologie Cloud Power de Geely, basée sur l'IA, modélise en temps réel la physique de votre col et ajuste le rapport air/carburant ou l'assistance électrique avant même que vous n'atteigniez le sommet.

En résumé, l'IA de Geely ne se limite pas à des « fonctionnalités intelligentes » : c'est un véritable copilote de gestion moteur, capable de traiter l'hybride comme un système thermodynamique vivant et apprenant. Cette technologie pourrait accélérer la transition du marché des véhicules hybrides vers des véhicules pilotés par logiciel, incitant Toyota (et d'autres constructeurs) à intégrer une IA cloud plus poussée dans les générations futures. Les premiers essais en conditions réelles, prévus dans les 12 à 18 prochains mois, permettront de déterminer si cette approche d'« IA au service de la science » tient ses promesses en matière de longévité et d'efficacité à l'échelle mondiale.

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