比亚迪、华为、腾讯电动汽车续航里程预测相关专利介绍

近日，比亚迪、华为、腾讯公开了三项针对新能源汽车续航里程的相关专利，这三项专利有什么区别呢？

1、腾讯

企查查显示，5月25日，腾讯科技（深圳）有限公司公开“车辆能耗的预测方法和装置、存储介质及电子设备”专利，公开号为CN112836301A。

专利摘要显示，实现车辆能耗预测的方法包括：

1、目标仿真车辆按照目标自动驾驶算法的控制在目标路段上行驶时，获取目标仿真车辆的车辆固定参数的参数数据、目标仿真车辆在目标路段上的车辆行驶参数的参数数据、以及目标路段的道路参数的参数数据；

2、将获取的参数数据输入到目标能耗预测神经网络中，得到目标能耗预测神经网络输出目标能耗预测数据，根据目标能耗预测数据预测目标自动驾驶算法的能耗，基于目标能耗预测神经网络训练出自动驾驶汽车能耗评估模型，评估车辆在实际场景中的能源消耗情况的目的，解决了现有技术中，在仿真系统中无法准确评估车辆实际行驶时能源消耗的技术问题。

2、比亚迪

5月4日，比亚迪股份有限公司公开“估算电动车辆续驶里程的方法、云端服务器、车辆和介质”专利，公开号为CN112744120A，申请日期为2019年10月。

其中，用于云端服务器的估算电动车辆续驶里程的方法包括：

获取SOC值和行驶里程值；

根据SOC值和行驶里程值计算续驶里程修正参数；

将续驶里程修正参数发送给车载控制器，以校正续驶里程估算值。

该专利信息显示，通过云端服务器可以计算出续驶里程修正参数，进而实时修正并显示预估续驶里程值，避免了出现续驶里程值跳变现象，节省了车辆计算资源消耗，使得预估续驶里程值更加精准。

3、华为

4月23日，华为技术有限公司公开了一项名为“剩余里程预测的方法和电池远程服务的系统”专利，公开号为CN112703518A。

该专利摘要显示，本申请提供了一种剩余里程预测的方法，采用了常见的车辆行驶特征数据，构建了单位SOC可行驶距离预测模型，并基于用户特征聚类的方法，通过平均行驶特征来预测指定消耗SOC可行驶距离，从而可以有效的提升电动汽车剩余里程预测的准确度，大大提高了电动汽车的运行性能和运行可靠性。

可以看出，这两项专利均以SOC值作为分析预测对象，只不过在具体实现预估续航里程值的路径上有所区别。

如若上述三项专利技术能够尽快得到实际测试，并且投入商用，对于广大消费者来说，对于新能源汽车续航里程的忧虑将大大降低。