Q：P5交付周期，包括明年的一个预期?A：订单的情况，目前是一个盲定的状态，客户的订金很少，99元。P5真实的配置和价格信息预计6/7月份释放。销售预期：Q2交付预期是1.55-1.6万台，已经考虑芯片短缺因素。全年交付市场预期65,000台，内部认为可以达到。Q：Q2跟Q1环比增长不太明显？芯片相关还是订单相关?A：Q1是1.34万台，Q2交付是跟芯片相关，订单已经达到史上高位，这里面不包括P5预订订单。订单里面大概20%是LFP车型的订单，LFP订单内部认为是NCM基础上的增量。Q：后面稳定下来，订单结构里的LFP和NCM比例在多少?A：LFP的订单在不断的增长，内部觉得未来随着充电设施网络完善，加充桩进一步普及，LFP订单会越来越多。Q：除了芯片短缺以外，咱们电池短缺吗？A：电池我们CATL有专属两条NCM生产线，有一条LFP生产线，电池现在不是大的瓶颈。Q：专属线建了，假如需求跟他的产能不匹配，当期需求没达到，有赔付条件吗？A：我们暂时还没有特别仔细的考虑，需跟内部要确认一下相关信息，因为现在订单情况非常强势。Q：P5的定价策略跟销售的目标客群，用户的画像?A：P5定价在P7和G3之间，搭载激光雷达的顶配会在20万左右。主打的智能家家居，相对P7是智能运动，P5的曲线、曲面造型没有p7那么激进。但是车内空间极大丰富，用A级车的尺寸做到了超过市场上主流B级车的空间。P7只有顶配至尊版支持Xpilot3.0硬件，只有这款能激活软件进行软件收费。P5假如出4-5款车，大部分配置会支持Xpilot3.5/Xpilot3.0，有更大的可能性让客户来选择激活软件付费。Q：用户的画像?A：P7的客户画像，25到40岁，有一定比例的科技从业者，收入在30~50万左右的新中产阶级。G3的平均车主年龄会比P7要稍微大一些。P5车主大部分也会在这个区间之内，需要满足一些升级的需求/第二辆车的需求，需要这辆车能实现比较多的功能，如载人家庭娱乐以及在里面休息，对空间的要求可能会比较大。Q：P5在传统车里面的对标车型会是谁？A：丰田凯美瑞和帕萨特，这款车首先想实现在这个价格区间内做第一个能提供中国最高等级智能驾驶系统的车厂，我们现在是唯一一家，也相信在这个价格区间内没有其他车厂能提供我们这样的智能化配置。极氪和极狐阿尔法S智能化配置都是40万左右的车了。有的人可能觉得相对P7，P5的设计没那么抓眼球，其实我们内部是认为这次的客户对象是沉默的大多数，沉默的一些中产阶级，比如马自达的车设计的非常漂亮，但确实卖不过丰田和本田。Q：大众也是面向这部分人群，但是看到ID.4没有能卖出量来，担心这部分人群可能就不是愿意购买电动车的人群？A：ID.4我去试驾过很多次，个人觉得这个产品在我国市场相对没有那么强的竞争力，售价24万-25万价格定位高出一截，ID.4其实没有任何的智能化配置，所谓的ADAS系统是完全嵌缝的。但是好处是做工比较细致，是一个主流德国车的品质，但是车前盖打开基本上全部都是电池，各种线路，可以看到很多燃油车的痕迹在里面。总体来说这款产品首先它价格跟我们不完全重合，其次像很多进口电动车在我国的情况一样，它在一款到两款产品完成了电动化的转型，但是他没有能跟中国车厂匹敌的智能化配置，总体来说性价比比较低。Q：这部分人群，价格每上涨5万就已经有比较大的差距了吗？A：从实际上销售来说的话，我们感觉不管哪个价位，大部分客户其实还是对价格相对比较敏感，因为从LFP订单增长势头比较猛的情况来看，消费者是在一定程度上是会考虑更实惠的产品。其实这个也解释了为什么现在像BBA还有大众的一些电动车型在我国不那么吃香的一个原因。第一它定价比较高，性价比比较低，在电动车领域中国的年轻消费者更乐意去尝试国产品牌，这个是我们看到的一个现象。Q：P5之后的车型规划能出来了吗?A：2022年出一款大型的SUV，尺寸对标蔚来ES6，然后车内的空间能到宝马X5，定位会比P7更高一些，从2023年到2025年，我们会推出三款车型，即到2025年，产品组合大概会有7款车以上。Q：开发车型的策略怎么理解，先做了低端的G3，然后做了高端的P7，又做了比较低端的P5，然后去做高端的SUV?A：我们是两条腿走路，一开始就定了两个平台，G3是D平台，P7是E平台，D平台是经济性比较强的A级车平台，E平台是一个比较高端的一个B级车，接近C级车的一个平台。从这个角度来说，先在D平台上出了G3，然后在E平台推出P7，然后接着升级，D平台升级出一款P5，E平台升级出一款高端的SUV。一高一低是因为用两个平台在同时发展。Q：销量的数据端好像并没有证明你的标签被市场去认可，品牌好像没有走出来，第二个假如品牌没走出来，低端高端相互切换对品牌的影响？A：我们过去10个月的销量都是在同比翻倍的增长，其实从造车新势力的角度来讲的话，我们在一季度已经超过了理想，其实跟蔚来的销量差距也在逐渐的缩窄。关于品牌的建立，我们三家公司各有所长，蔚来是擅长营销，我们是擅长科技上的开发。但对于小鹏来说，我们之前会觉得在销量还没攀升之前，与其放这么多资源去做品牌，还不如我集中精力去做好产品。但是现在所以我们销量已经在爬坡，订单数也到了一个历史高位。我们觉得现在是一个增加我们品牌投入的一个好时期，其实今年我们有很多的一些品牌动作，这方面的投入我们会加强赶上。Q：是否会效仿小米去划分品牌定位，分成高端品牌和低端跑量品牌？A：作为一个初创公司来说，我的现在大概就3~4款产品，还没有余力去新建一个品牌。小鹏的基本盘是15~30万左右的市场，这个部分市场我们认为是未来增量最大的一个市场；只有守住了这一片市场的话，未来我们才有未来的在品牌向上，会成为一个锦上添花的事情。我们的品牌就是我们刚刚说基本上15~30万，所以大致应该不会再往下走，而是会再往上走；其实从产品和科技属性来说，我们觉得不一定是中端的产品搭载不了一些高科技的配置。小鹏总经常跟大家说的一个例子，在我国中端人群用的手机流量其实远比高端人群的手机流量和费用要大一些。P5上会搭载最新款的一个Xpilot3.5，也是我们其中的一个战略假设，因为我们希望在中国增量最大的一个市场，投放最高级别科技的一个产品，希望促进这个市场拥抱我们最高等级的ADAS系统。Q：P5车型确实在智能化这块给的配置比较好，但是智能化这块就包括了激光雷达等高成本硬件，咱们怎么是把成本给降下来？A：Xpilot3.5相对于Xpilot3.0，成本的增加在于两个激光雷达，这两个激光雷达他的市场零售价是800美金一个，但是实际我们的采购价格是远远比零售价要低的。具体价格是市场敏感信息的，不方便细说。从现在来看，P5在四季度的交付应该是不成问题的，至少激光雷达不会是一个瓶颈。Q：产能目前是怎么去规划？A：在三季度四季度之间，我们就会推出G3的改款，改款时可能把G3的制造拿回来，自己生产。年底肇庆工厂在同一条生产线应该会同时生产G3，P7还有P5，年底到10万的产能。广州工厂明年下半年投产，设计产能10万台。2023年下半年，武汉工厂投产，设计产能10万台。这三个工厂我们增加班次，做一些改造，可以冲到年产50万辆。Q：P5这款车对标的帕萨特，一个月销量要到3万左右一个月。怎么看P5明年高期单月的量？A：目前没有一款在这个价位能打的电动车，希望通过我们的智能化配置，看看能不能成为在这个价格段能打的车型。Q：P5的目标客群，买20万不到车的人，对激光雷达会有需求吗？A：战略假设对于在这个级别的市场，智能电动，智能驾驶是一个市场的空白，因为之前没有车厂能在这个价格段提供一个高级别的智能电动驾驶这个产品。其中一个灵感来源就是中端人群对手机流量的渴求，由于它对实用性的需求，对出行便捷性的需求，可能比一些买更高端车型的人可能更甚。从这款车的配置来看，我们策略是尽可能推出更多支持软件收费的车型。希望提高软件收费率，能对这款车型的毛利率起到一个正面的贡献。Q：目前咱们的软件付费率大概是多少？A：大概是到20~25%之间，P750%的人会选顶配，然后这里面大概50%的人会激活，所以大概就是接近25%左右。然后我们看到3月份，4月份的订单中激活Xpilot3.0的会更多，不排除未来会还在一个提升的过程当中。现在我们现在能付费的只有P7，三个配置里面只有一款能支持未来付费的。P5可能4款车型里面可能3款都能支持未来软件付费，从这个角度来说应该会比现在是一个提升。但具体提升多少确实现在也预测不了。Q：对于沉默的大多数，想要激发他内心对现代感或者说对科技感的追求，自动驾驶做到更高级别。但P5造型变得比P7差，造型上去匹配他们的身份，但理念又是激发他们的另一面？A：沉默大多数需要的一个东西肯定是以兼顾功能为主的，P5车内空间宽敞，适用功能场景更多。设计上没有P7酷炫是因为P5的设计是要为功能所服务的，另外车内氛围的营造，比方说它有无人机，投影仪，里面有冰箱，这些也是我们营造科技感和居家氛围。Q：P5和P7在感知硬件方面差别只是多加了两颗激光雷达?A：P5前面少了两个毫米波雷达。Q：P5引入了两个激光雷达，想用之前p7的数据，算法，需要做很多的工作吗？A：没有问题，它都是基于相同计算平台开发出来的一个算法，所以不需要做很多工作，都是后融合的一个技术路线，所以不会有本质上的一个差别。Q：P5引入激光雷达，咱们这边的策略是视觉还是主导，激光雷达作为一个安全冗余吗？A：我们是视觉为主，激光雷达作为安全冗余。假如是以激光雷达为主的话，很容易就走到L4公司或者是华为阿尔法S方案的那条路上，无法做到现在这种成本收敛。Q：Xpilot3.5这一套感知硬件系统，会作为后续一个标准硬件吗？还会再更新吗？A：第4款车型会支持Xpilot4.0，现在还没有详情，大概率还是两个激光雷达。特斯拉用的芯片算力比较足，有144Tops，我们现在计算平台只有30Tops，我们能去做数据检知，也能去不断优化我们的算法，但是可能到了4.0的时候，我们确实是要换成Orin平台了。Q：计算平台目前是30Tops，因为像特斯拉或者华为算力要高很多，30Tops计算平台对于城市道路的自动驾驶算力是足够的吗？A：对于Xpilot3.0来说是足够了，对Xpilot3.5来说也是足够了，分别实现支持高速和城市主干道NGP，这两个场景我们觉得是可以适配的。未来要实现L4级别的一个场景的话，可能需要更高的算力。然后最重要的对于小鹏来说，第一个是算法的匹配度，第二是我要做到一个收敛的成本。Q：咱们三目摄像头的采购，采购的是一个集成件，还是是采购硬件，咱们自己来开发图像处理的算法以及控制等软件？A：所有关于自动驾驶的软件都是我们自研的。Q：能够实现城市主干道路自动驾驶的Xpilot3.5，他的升级的时间是什么时候？A：内部认为升级到Xpiot3.5的时间应该是明年上半年。Q：Xpilot3.5是在高精度地图覆盖的城市主干道才能够实现自动辅助驾驶？A：Xpolit3.0是在全国高精地图覆盖的高速公路上都能用，大概是30万公里左右。Xpilot3.5是在高精度地图覆盖的城市主干道实现NGP。Xpilot3.5是第一步肯定是要高精地图覆盖，第二步其实我们内部可能需要定点对每个城市做优化，要用我们的数据收集的能力，改善cornercase的能力，优化城市NGP让其在这个城市跑的更顺。Q：P5的太阳能车顶，目前只有62瓦的充电效率比较低，还有大的提升空间吗?A：不会，太阳能车顶只是为车内的一些辅助设施提供一些电能，不是一个主力来源。行业的一个共识是现在里程焦虑已经大大缓解了，单车续航里程在NEDC达到六七百公里其实已非常足够。在我们第4款车型上，我们也会推出超高压的一个超充技术，能在很短的时间内把车充满电。我相信技术推出之后，应该能再进一步去彻底的把用户从里程焦虑里面释放出来。

车身是汽车行驶运动过程中的主要承载体。车身由大量的部件构成，结构复杂，工作条件也十分复杂。主要的工作载荷包括：驱动惯性力，制动惯性力，转向惯性力，不平路面激励力和动力结构载荷等等。如果车身结构设计中刚度设计不足，则车身的振动频率会引起结构共振，进而引起结构连接的强度失效（产生塑性变形），进而导致车门、窗框、背门框等变形过大。最终导致车门卡死、玻璃破碎、密封失效、漏气漏水等问题。分析车身的刚度，改进车身结构设计，提高车体刚度是非常重要。车身性能开发金字塔的最底层是消费者最易感知的性能，即操稳性能，而操稳性能直接相关的就是车身的整体刚度性能。（车身扭转刚度、区域刚度是和车身操稳性能相关的，因此车身扭转刚度的性能目标应该满足操稳性能要求，也应该由操稳性能需求来定义。）通常更高的车身刚度性能对于操稳、NVH、耐久性能是有益的，那是不是说为了提升上述相关性能可以过度提高刚度性能呢？当然不是，刚度性能提升是要满足结构最优化设计原则，即通过结构优化设计来提升材料有效利用率，而不是靠粗暴地堆叠材料来提升刚度性能。在提升刚度性能时还要考虑轻量化要求，只有通过结构优化设计才能够在满足刚度性能要求时，同时满足动力经济性的要求。结构优化包括拓扑优化、形状优化等方法在优化车身性能中具有非常重要的作用。拓扑优化可以合理优化材料分布，识别车身结构薄弱点。形状优化进一步优化零部件结构形状提升材料效率。以上包括本田、雷诺、沃尔沃、标志、尼桑、宝马、雷克萨斯、斯柯达、欧宝等车型开发过程中拓扑优化在结构性能优化中的案例。实际案例：拓扑优化：针对车身后端包括C、D柱、dogleg区域进行拓扑优化分析，识别结构弱区域。根据拓扑优化结果进行结构优化设计：原方案：方案1：重新设计C环结构方案2：增加bulkhead这里就不在赘述其他方案，根据拓扑结果可以识别的方案一般包括增加加强件、增加Bulkhead、增加焊点、修改形状特征、结构形状优化等。通过以上方案验证，可以提升扭转刚度性能12%左右，同时减重0.8Kg。验证扭转模态性能提升2.3Hz。对于拓扑优化，大多数人通常会疏忽一个很重要的维度，即保留材料的力学性能当量。如保留材料的截面积、惯量等。如拓扑优化识别出一条重要的路径，需要增加一个传力结构件，但往往车身部件都是钣金件，如何让方案中的钣金件的力学性能和拓扑优化的结果是相当的，这一点需要特别注意。尤其是拓扑结果保留的材料和原车身结构有耦合作用时。这里推荐用ANSA23中一个新增的功能，可以直接获得实体和壳结构联合结构的截面性能。另外一个重要的点，对于拓扑优化结果的方案解读后，如何快速在FE模型中实现方案，如本文中的C环重构、Bulkhead生成等，如果不掌握一些快速生成手段，往往需要设计工程师进行CAD数据生成，然后再进行网格重构，这往往就浪费了很多时间。这里推荐meshworks软件，可以快速创建复杂梁、接头等网格。冒昧问一下，上图中C环结构如果是你来做可以完成吗？需要多久？这个案例中大概只需要几分钟就完成了。工欲善其事必先利其器。感兴趣的朋友可以关注下meshworks公众号，了解更多有趣的功能。也可以直接在公众号中留言获得更多信息。接上文，拓扑优化的解读方案通常是无法得到性能完全相当的结构的。因此需要进一步地进行形状参数优化，进一步提升材料利用率。形状优化：形状参数包括C环截面X向尺寸，如何保证C环在变形过程中一直贴合轮罩，焊点连接一直正确生成，这在创建形状参数时需要特殊注意。形状参数还包括C环的位置，Y向高度、X向宽度，以及材料厚度一起组合为多参数优化。当然，还可以包括焊点数量一起作为优化参数进行优化（这里由于计算资源问题，就不给优化结果了，我的X230超算打开模型都够呛了）。通常还可以进一步提升3~5%的刚度性能。优化软件推荐使用LS-OPT，特别是LS-OPT2022R1(R2)。LS-OPT本身特有的优化策略就是一种高效的优化方法，2022版本中metamodel又增加了MOP方法，可以自动根据设置的条件选择meta-model的方法，这也是LSTC被ANSYS收购之后借鉴（引入）了optiSLang中的功能。当然，事情往往有两面性，被ANSYS收购了之后LS-OPT软件不在免费使用了，需要license。嗯，需要license。不过我用着还是不错的，增加的功能都很实用。虽然LS-OPT2022R2增加了几个实用的功能，但是ROM降阶方法还是放鸽子了，希望在2023版本中可以见到吧。这里推荐了LS-OPT，但并不是说其他优化软件不可以，不然我也不会搞那么其他优化软件的使用教程和案例了。只不过LS-OPT确实有其独特之处。来源：iCAETube

新能源动力电池热管理设计涉及面广、难度大，对一个新手来说，很难在短时间内，涉及到每个板块的内容，热管理涉及众多理论知识，对电池系统涉及的每个领域的技能要求很高，如果靠自己摸索，从新手到能独立热设计电池热管理系统，将会是一个漫长的过程。来源：新能源热管理技术

这几个问题非常基本，也常被人问到。1、智能化的理想状态是不是无人工厂？自动化工厂的理想状态是无人工厂。但自动化和智能化针对的问题不一样。无人的自动化工厂其实也是需要人的。因为无人化仅仅意味着生产操作的无人化。工业企业需要人解决两类问题：一类是维持问题，一类是改变问题。一般来说，自动化的实施是有前提的，前提是需要维护的。比如，设备总是要维护、材料总是会出现问题、质量不会100%合格、原料总是会用完的......企业只要生产，总会有各种问题。企业必须要有人，解决这些令人讨厌的问题，才能维持正常的工况，才能实现自动化。对优秀企业来说，优化和创新，应该是企业的日常业务。例如，出现质量问题时，要找到问题的根源，进而找到解决问题、避免下次再犯的办法。这就是持续改进。再如，用户可能会有新的要求、市场上可能会有更好的设备或者原料。这些都需要创新。.....这些改变，总是需要人的。一般来说，有人的地方，就要有人来管人。智能化要为这些人服务、提高这些人的效率。与传统自动化不一样。传统自动化，往往只是提高蓝领的劳动效率。大体上说：自动化解决常规生产问题，智能化解决杂事。2、有了人工智能算法，为什么还需要人？人工智能本质上是一种计算机算法，用来解决某类组合优化和非线性优化问题。所谓的算法，就是通过计算得到知识。我们注意到：计算，是在Cyber空间的工作。实践出真知。人类的许多知识，是通过与物理空间作用的过程中得到的。比如，设备出现故障时，人们需要打开机器去看，看看到底出了什么问题。发生质量问题后，要找到避免再犯的办法；这个办法是不是有效，需要实际生产过程来检验。这些都不是常规的生产活动。人类获得知识的涉及物理资源，不一定是生产现场。很可能是实验室、甚至是别人的实验室。换句话说，从一个物理空间走到另外一个物理空间。人工智能获得知识的本事再大，一般也只是计算数据，在Cyber空间中的活动。至于未来的科幻，再说吧。3、模型是万能的吗？模型是个好东西、是一种理想的知识。利用这种知识，人们可以用来选择好的手段，以达到更好的结果。特别地：有了模型，便于计算机优化决策。问题是：得到理想的模型并不容易。所以，现实中采用的多数知识，是人们实践的结果：某种做法好，就把它固化下来。这种固化下来的知识可能不是最好的做法，但却是经过实践检验的。随意的改变，可能会带来预料之外的风险。大臣向晋惠帝报告：老百姓没有粮食吃，饿死人了？晋惠帝不解地问：他们为什么不吃肉呢？显然，肉比粮食更有营养，但没有粮食吃的人往往更没有肉吃。在工业过程中，缺少知识都是一种常态，好的模型往往是奢侈品。模型是好东西，但要慢慢攒。