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从Gen1到Gen3:电动汽车的进步与变迁

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发表于 2022-10-4 13:29:32 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 浙江宁波
自FE电动方程式创立之初,电动车技术是如何发展进步的?
9 [0 V1 x$ @' L( t0 H2 [            当2014年在北京举行的历史首场ABB国际汽联电动方程式锦标赛揭幕之时,电动汽车技术尚处于起步阶段。! A8 W& A& z% m
            而如今,经历了八年在世界各地的FE赛道上展开的比赛、实验与测试之后,电动车技术已经有了难以估量的进步。FE致力于利用电动赛车技术推动民用电动车技术的发展,旨在改善世界各地城市的空气质量。% ~' a5 n) R) C
                        " U) E: [. H# B; ], N. N' B6 C+ Z
            从Gen1到Gen3:更高的动力、速度和动能回收能力" {- T3 A: `$ `$ _+ U& y# x
            将时钟拨回2014年,那时的Gen1赛车只有如今看来十分不起眼的200千瓦功率,但这已足够让它达到可观的225公里/小时的极速。赛车同时拥有100千瓦的动能回收能力。这在当时给人们留下了深刻印象,这些赛车与传统赛车有很大的不同,当它们在世界各大城市的街道上穿行时,吸引了群众和车迷们的目光。
+ R. x" S0 e5 y5 X            在那之后,随着2018年Gen2赛车的到来,FE赛车的技术水平又提高了一个档次。该车配备了250千瓦的动力单元,最高时速达到280km/h,并能以最高输出功率进行动能回收。凭借着全新的、更加大胆的赛车外观,这款强大的赛车迎来了FE的全新时代。
* ]$ R4 V! y. s& B                        5 C* I# W6 A: x  f
            随着赛事的发展,宝马、奥迪、梅赛德斯-EQ、保时捷、DS、捷豹、马恒达、日产和NIO展开了竞争。在全新的街道赛道上,Gen2赛车在四个赛季中带着四位车手登上了冠军宝座。, O+ k- L/ l; {
            在备受期待的2022/23赛季新车——Gen3赛车到来之际,八年的FE比赛所积累的经验为我们带来了一辆功率为350千瓦、极速330km/h、动能回收能力高达600kw的赛车。与Gen1赛车相比,Gen3赛车的功率提高了75%,最高时速提高了95km/h,动力回收能力提高了6倍。6 f/ ]& E* n) c2 R  C
            全球电动汽车销量及保有量与日俱增" w( ]- p% ?' u3 B) q: r3 k
                          z: @  @! Z8 I2 s: Q$ L
            当Gen1赛车驶上赛道之时,全球的电动汽车销量还不到50万辆;而截至2021年,全球电动车的销量已经增长了1220%,达到660万辆。随着更多的低碳电动车出现在街道上,车队们也正逐渐将出行使用的交通工具过渡为低排放的交通工具,这反过来也有助于改善城市的空气质量。
: d: ?1 L5 F  X  N% O7 {* X            随着保时捷、DS、捷豹、马恒达、NIO、日产和迈凯轮等制造商签约加入FE电动方程式,这项全球性赛事将在第九赛季继续在10多个国家展示先进的电动车技术。. O4 i, \# h  E, j0 c" E: F) a% M
            从赛道到公路——FE推动赛车技术向民用车转化
5 h1 N' l. m$ ~$ c& n' F8 `                        $ X3 D1 o: x0 n1 K4 ~* W
            FE电动方程式并不仅仅满足于成为一项成功的赛事,而是同时致力于成为“催化剂”,推动电动汽车技术的发展,以供现实世界的广大消费者使用。自第五赛季起,日产就开始参加FE赛事,并将其在赛道上的学习成果应用于其广受欢迎的电动汽车——日产聆风(Nissan Leaf)。自2014年以来,聆风的电池容量已经增加了181%——从2014年的22千瓦时到2022年的62千瓦时。
2 y4 L$ P. a/ @& b4 o/ |# @            对于日常驾驶来说,聆风的续航里程增加了184%,从2014年的135公里增加到2022年的384公里,这意味着单次充电可使用的里程数更多,使电动汽车成为通勤和长途旅行中传统汽车的有效替代方案。3 E, O6 q: S9 {! q" E3 C
            另外一边,自捷豹车队在2016年加入FE赛事以来,他们一直忙于将其在FE赛车方面的经验引进民用车部门,通过提高电能效率来改善民用车的体验。车队通过预测性的电能优化来实现提高电能效率的目标,而这些都是由米奇·埃文斯和山姆·伯德在比赛中的经验所得来的。: W4 w/ u/ a, x: z* k& ~) {1 T: z& ^
            

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