国家重点研发计划启动实施“新能源汽车”重点专项。本重点专项总体目标是：坚持纯电驱动发展战略，夯实产业基础研发能力，解决新能源汽车产业卡脖子关键技术问题，突破产业链核心瓶颈技术，实现关键环节自主可控，形成一批国际前瞻和领先的科技成果，巩固我国新能源汽车先发优势和规模领先优势，并逐步建立技术优势。
根据本重点专项工作部署，现提出年度项目申报指南建议。按照分步实施、重点突出原则，年度指南拟在能源动力、电驱系统、智能驾驶、车网融合、支撑技术、整车平台6个技术方向，启动19个指南任务。
1．能源动力
1.1全固态金属锂电池技术（基础研究）
研究内容：全固态电池中电极（正极、负极）与固体电解质界面稳定化与自修复机制；微结构固态复合正极（含活性材料、电解质、电子导电介质等）中电子、离子的输运特性；具有导电骨架结构的金属锂负极和固态电池中界面/结构对锂沉积形态的影响；超薄高离子电导率固体电解质层制备技术及面离子输运均匀性、机械强度、与正负极界面兼容性；新型电池结构、干法电极、新型电解质层制备方法及封装方式；电池内部温度/力学/电化学场以及失效破坏等实验表征技术及固态电池综合评价方法。
考核指标：固态复合正极比容量大于mAh/g；复合金属锂负极比容量大于mAh/g；固体电解质厚度＜15μm，室温电导率＞1ms/cm，锂离子迁移数＞0.8；全固态金属锂电池：容量＞10Ah，比能量＞Wh/kg，1C充放电条件循环寿命＞次。
1.2高安全、全气候动力电池系统技术（共性关键技术）
研究内容：研究动力电池低温环境充放电性能衰减的电化学机理，研究加热方式、加热策略对电池安全、电池寿命的影响机制，研发动力电池系统无损极速加热新结构、新方法及其加热安全控制技术；研究全气候环境条件下动力电池系统安全充放电方法和控制管理技术，极端低温和高温条件下的耐候性，研发全气候电池系统技术；研究动力电池可靠性与车载振动、环境温度、动态载荷等交变应力的耦合关系及其疲劳损伤规律，高挤压强度下的安全性防护方法，电池系统故障诊断、安全评估与预警方法；研究动力电池系统热失控爆炸当量估计方法、热失控扩展路径及特性、热失控延缓和阻断控制机制；研发基于以上关键技术的高安全、全气候的新结构动力电池及动力电池系统。
考核指标：动力电池系统从﹣30℃-0℃升温时间≤3min，且能耗占比≤5%；动力电系统内温度差异≤5℃（﹣30℃~0℃）；动力电池无损加热循环使用寿命≥次（环境温度﹣30℃）；电池系统成组效率≥80%；动力电池系统中异常电池识别率≥95%，电池内短路故障诊断准确率≥90%。形成电池系统安全风险预测预警模型≥3个，建立安全风险评估体系和技术规范；电池系统发生热扩散90min内不起火不爆炸（电池热失控信号发出后）；电池系统kN挤压不起火不爆炸；全气候、高安全动力电池系统装车≥辆（乘用车）或商用车≥辆。
1.3车用固体氧化物燃料电池关键技术开发（基础研究）
研究内容：针对不同燃料场景需求的车用燃料电池发电系统，研究固体氧化物燃料电池（SOFC）关键部件、电堆、系统设计及集成技术，主要包括：优化电极微观结构，研究高性能高可靠长方形电池结构设计及可控制备技术；优化连接体结构及流场设计，开发低成本连接体加工及涂层致密化技术；开发一致性长寿命电堆组装技术，形成电堆批量制造能力；研发不同燃料处理技术及关键部件；开发不同燃料场景应用的SOFC冷热电联供系统，研究与SOFC耦合的快速启动响应技术，提出效率优化与冷热电管控策略。
考核指标：建立针对不同燃料场景应用的SOFC系统关键技术体系，形成SOFC关键部件、电堆及系统的工程化技术。完成高可靠长方形电池的结构设计和验证，电流密度≥mA/cm2条件下，电压衰减≤4‰/千小时；形成低成本金属连接体及涂层材料加工工艺；掌握SOFC电堆的工程化技术，单电堆功率≥1.0kW，电堆功率密度≥1.0kW/L，电效率≥60%；完成氢气、天然气以及醇类等为燃料的固体氧化物燃料电池冷热电联供系统开发，额定发电功率≥50kW，启动时间秒级，3分钟达50%输出功率，发电效率≥55%（DC，LHV），热电联供总效率≥85%，寿命≥h，电压衰减≤5‰/千小时。
1.4高密度大容量气氢车载储供系统设计及关键部件研制（共性关键技术）
研究内容：针对燃料电池重型车辆长途续航需求，研究车载储氢瓶、车载储氢系统设计、制造和检测技术，研究不同工况下大容量储氢的释放和泄露规律，研制车载70MPa大容量IV型瓶、集成瓶阀、储氢系统调压阀组、储氢系统控制器、氢气泄漏探测传感器等，形成高压力、大容量车载储氢系统。
针对大功率燃料电池发动机供氢需求，研究大流量、高动态等复杂工况条件下供氢系统集成与控制技术，研制氢气流量控制阀组、循环引射器、机械循环泵等核心部件。
针对燃料电池重型车辆快速加注需求，研究加氢口预冷高压大流量气氢在车载系统中的扩散、增压、升温等规律，获得稳定匹配与安全阈值控制技术，定义各部位材质循环加载要求、车载储氢系统受氢口与加氢枪的机械接口方式，开发面向高可靠、高安全的氢燃料快速加注操作流程、接插连接规范及通信协议。
考核指标：车载70MPa大容量IV型瓶储氢系统有效储氢质量≥32kg，氢气泄漏率≤10mL/h，供氢能力≥7g/s，系统服役寿命≥10年；制定系统零部件、总体结构、集成设计等安全设计准则。其中，70MPa氢Ⅳ型瓶满足T/CATSI07-要求、容积≥L，单瓶质量储氢密度≥6.8wt%，单位储氢能力碳纤维使用量10.7kg/kgH2；集成瓶阀设计压力≥70MPa，内置电磁阀寿命≥0次，瓶阀功耗≤8W，瓶阀质量≤1.2kg，瓶阀集成电磁开关装置、过流量装置、超温超压泄放装置（TPRD）、温度检测装置和手动操作装置；调压阀组循环寿命≥0次，输出压力波动范围10%-15%，波动持续时间≤10s，输出流量≥7g/s，质量≤1.2kg；车载氢系统控制器具备独立加氢模式、红外通讯、6路以上氢安全检测通道，具备加氢状态控制与停车氢安全巡检策略；加氢口及加氢枪加注速率≥7.2kg/min，加氢口使用寿命≥00次，加注过程瓶内气温≤85℃。
大流量氢气流量控制阀组最大喷射流量≥7g/s(阀组流量)，内外氢气泄露率≤0.3mL/h
30bar，耐久性：喷射阀开闭次数不小于4亿次(比例电磁阀全开闭次数不小于万次)；大流量氢循环引射器压升≥50kPa，引射比≥2.2，电堆功率覆盖范围60-kW；大流量氢气循环泵系统压升≥50kPa（采用氢气混合气体，循环流量≥0slpm，氢气浓度≥90%），功耗≤1.5kW，效率≥46%，噪音≤70dB，寿命≥00h。建立快速加注机械接口标准、通信协议和加注操作规范，并形成标准送审稿；加注协议标准符合国际通用需求。
2．电驱系统
2.1基于新材料和新器件的电驱动系统技术（基础研究）
研究内容：研究基于铜合金和铜/纳米管等复合材料的高性能超级铜线及电机绕组制备技术，探索大电流SiCMOSFET芯片载流子输运性能高温骤降机理和抑制栅介质界面缺陷等可靠性增强方法，研究超低杂散参数/高效散热的SiC模块与组件协同优化技术，实现材料与器件优化。研究SiC电驱动系统新结构、多物理场集成和全域高效控制方法，研究SiC电驱动系统电磁兼容特性及抑制方法，解决SiC电驱动系统在高密度集成和高效控制的基础科学问题。开展新型电驱系统技术测试与分析，完成电驱系统前沿技术对标评价；开展车用服役条件下电驱系统功率器件、电机绝缘和轴承等系统致命故障检测、诊断和预测方法研究，形成电驱系统健康管理技术体系和标准规范。
考核指标：在保证延展率和绝缘层依附性等参数不变条件下，超级铜线℃下电阻率比铜线降低20%，强度比普通铜线提高10%；1V单芯片通流能力≥A，导通压降≤2.5V
A/℃，最高结温℃；SiC电机控制器峰值功率密度≥70kW/L峰值功率kW，EMC达CISPR等级4要求；提交电驱系统产品对标测试与技术分析报告共5份，每年样本量2套，提交电驱系统健康管理标准规范1项。2.2高性能轮毂电机及总成技术（共性关键技术）
研究内容：高密度轮毂电机：研究高密度轮毂电机的电磁机热声等多物理场协同设计与仿真、故障诊断与容错控制、转矩脉动抑制、噪声抑制和可靠性与耐久性验证方法，开发轮毂电机的新材料、新结构和新工艺技术（包括冷却结构、动密封等）。轮毂驱动系统集成：突破轮毂电机与制动、转向和悬架系统深度集成与转矩矢量分配技术难题，实现轮毂电机系统性能、功率密度和转矩密度的持续提升，为全新电动化底盘开发和产业化提供核心零部件支撑。
考核指标：直驱轮毂电机峰值扭矩密度≥20Nm/kg或≥60Nm/L，减速轮毂电机本体功率密度≥5.0kW/kg；轮毂电机总成系统最高效率≥92%，系统CLTC工况综合使用效率≥80%；轮毂电机总成1m总噪声≤72dB，防护等级不低于IP68，冲击振动标准不低于传统轮毂指标，电磁兼容性能满足Class4级及以上，形成可靠性与耐久性测试规范。轮毂电机总成产品实现装车运行。
2.3混合动力专用发动机及高效机电耦合技术（共性关键技术）
研究内容：研究结构优化、高压喷射、高压缩比、高效燃烧、电动气门、低摩擦和低噪声等混合动力发动机技术，开发出热效率高、排放好的混合动力专用发动机；研究新型构型、一体化机电集成、高效传动、高效热管理、动态控制和低噪声等机电耦合技术，开发出高效率、高集成、低成本的机电耦合变速箱。
研究结构集成优化、动态协同控制、高压安全管理、测试验证等混动总成技术，实现总成高效和高可靠性。搭载专用动力电池，通过整车高效优化控制实现整车级行业领先动力和能耗指标。
考核指标：专用发动机热效率≥44%，发动机排放满足国六b+RDE；机电耦合系统机械传动效率≥95%，中国工况CLTC下，发动机高效区占比≥65%（高效区定义：最高热效率下浮5个百分点），机电耦合系统综合效率≥85%；产品可靠性及寿命满足整车要求，实现装车运行。所搭载的整车0～km/h加速时间≤7s，A级车在电量维持模式下油耗≤3.8L/km。混合动力专用高效发动机在额定功率下，1米噪声总声压级小于等于90dB(A)；机电耦合系统在其基速点（扭矩转折点），1米噪声总声压级小于等于78dB(A)。
3．智能驾驶
3.1多域电子电气信息架构（EEI）技术（基础研究）
研究内容：构建基于服务的车路云网一体化集中式电子电气信息架构，研究高内聚、低耦合架构技术，探索车辆终端、边缘节点和云平台算力分配技术和通用应用开发架构，形成域内、域间、车云标准接口，实现软件模块复用以及整车软件管理；研究C-V2X和车载网络融合的新型架构底层软件设计关键技术，研究车载以太网和时间敏感网络等通信技术，设计高带宽、低时延、高可靠的软件信息系统构架，构建数据远程分析、诊断、调校与升级一体化技术平台；研究电子电气架构安全冗余技术，基于多维度安全设计方法，构建故障检测、主动重构控制及可靠高效的多层纵深防御体系；研究电子电气架构评估与实时性仿真分析技术，建立多层级、一体化电子电气架构测试验证体系，搭建车路云网一体化集中式电子电气信息架构测试平台；研究电子电气信息架构集成应用，实现技术应用与示范。
考核指标：架构支持车路云一体化协同的高级别自动驾驶系统，可实现软硬件独立和域间协同计算，架构支持算力集中的弹性中央计算平台和分布区域管理控制器实现整车软件定义功能开发，支持标准化软硬件接口≥个，标准接口支持2种以上的操作系统。电子电气架构一体化技术平台支持C-V2X信息交互，全车相关软件升级时间≤20分钟，车载网络通讯速率可达10Gbit/s，时间敏感业务流转发时延小于50微秒，时间同步精度小于20纳秒。具有高可靠的冗余防失效机制，形成架构冗余设计准则和预期功能安全的解决方案。满足复杂电磁环境下的电磁安全要求,通过GB/T和GB标准测试。建立信息安全纵深防御设计准则和防护策略。形成整车电子电气架构仿真、评估和测试验证评价体系。在2家以上整车企业获得应用，完成相关技术标准或草案3项。
3.2学习型自动驾驶系统关键技术（共性关键技术）
研究内容：研究人车路广义系统的多尺度场景理解技术，开发交通参与者的长时域行为预测系统；自动驾驶感知-决策-控制功能在线进化学习技术，研发模型与数据联合驱动的高效迭代求解算法，开发通用的建模、优化与分析软件；研究自动驾驶系统的高实时车载计算装置，包括低功耗异构计算架构、分布式高效任务管理、策略模型压缩/编译/部署等关键技术；研制多维驾驶性能分析系统与训练平台，包括边缘场景的自然驾驶数据库、以安全性为核心的驾驶性能评估模型、支持虚拟交通场景的半实物在环训练等；开发自动驾驶系统学习功能集成与测试验证技术，包括符合车规级标准的开发方法及测试流程，功能优化、故障诊断、远程监控、人机交互等辅助模块，以及封闭测试场和开放示范道路的试验。
考核指标：典型交通参与者行为预测时域不少于5s，长时域轨迹预测误差≤0.5m（横向）和≤2m（纵向）；支持L3级以上自动驾驶功能的自我进化训练，涵盖典型道路场景≥5类和交通参与者≥4类，在线学习系统的更新周期≤30min；自动驾驶控制器算力≥2Tops/W，主要功能模块平均延迟ms；边缘场景的自然驾驶样本片段≥1万个，边缘场景类型≥80类，自动驾驶性能评估模型的准确性≥90%；训练平台支持≥个交通节点虚拟交通场景，不少于5辆自动驾驶车辆并行接入训练。
3.3智能汽车预期功能安全技术（共性关键技术）
研究内容：研究智能汽车预期功能安全认知技术，包括结合系统开发“V”字流程的正向危害分析、风险辨识以及机器学习算法不确定性及可解释性研究，构建预期功能安全量化评估模型；研究预期功能安全实时防护技术，构建预期功能安全实时监测与防护系统；研究降低预期功能安全风险的机器学习成长系统关键技术，包括面向自动驾驶机器学习成长平台的数据系统以及面向大数据的预期功能安全高性能云计算技术；研究人机交互的预期功能安全关键技术，包括车内外人机交互的预期功能安全防护技术及其功能模拟技术；研究预期功能安全场景库建设及测试评价技术，包括场景库测评优先子集和覆盖梯度研究、搭建预期功能安全仿真测试模型，研究预期功能安全量化与测试评价技术，建立预期功能安全试验验证规范及标准。
考核目标：开发预期功能安全实时防护系统一套，实现预期功能安全的实时保障，并在不少于20个边缘场景下进行技术验证；搭建面向大数据的数字孪生高性能云计算平台1套；开发自动驾驶系统预期功能安全分析、仿真测评和管理工具软件1套；开发有条件自动驾驶及以上级别的智能网联汽车预期功能安全测试案例库1套，测试用例≥条；搭建预期功能安全实车测试平台1个；完成≥万公里实车道路数据采集，构建预期功能安全场景≥个；完成预期功能安全量化开发及测试评价体系标准或草案1项。
4．车网融合
4.1智能汽车信息物理系统（CPS）技术（基础研究）
研究内容：面向车路云网的智能汽车信息物理系统通信与系统动力学融合构型建模技术，研究异构可组合模型形式化表达和模块化开发技术，建立系统设计模型库；研究智能汽车和智能交通系统高效协同的体系架构框架构建技术，突破智能汽车信息物理系统架构设计和构型优化关键技术，建立系统需求、功能、逻辑和物理架构；研究智能汽车信息物理系统并发组件设计技术，研发可溯源连续传递数据库，建立系统云协作总体设计软件工具；研究实验系统评估和验证技术，研发智能汽车信息物理系统在环半实物试验装置及测试案例集；研究智能汽车信息物理系统应用实现技术，研究建立智能汽车与智能交通系统协同的示范平台。
考核指标：系统设计模型库包含不少于20套系统通信和动力学模型集，容纳不少于个系统模型，准确性≥90%；体系架构框架的设计分析维度≥7个；系统需求定义≥0项，系统功能、逻辑和物理架构要素不少于4个；系统云协作总体设计软件工具原型，可实现不少于50个用户端的数据库并发访问修改和唯一数据版本溯源；系统在环半实物试验装置包含不少于0项测试用例；智能汽车信息物理系统示范平台至少支持40平方公里示范区域，不少于公里的智慧城市道路里程、个智慧路侧设施、辆智能车辆的协同运行；完成相关技术标准或草案不少于5项，完成系统工程应用手册1套。
4.2高精度自动驾驶动态地图与北斗卫星融合定位技术（共性关键技术）
研究内容：研究支持自动驾驶的高精度动态地图模型与架构，研究面向中国道路特点、支持增量更新与扩展的地图数据模型，建立动静态、变分辨率地图数据的表达与存储机制；研究面向量产车众包数据的地图在线更新技术，研究地图数据实时加密与偏转技术；研究基于地图感知容器的网联汽车协同感知技术，建立车-路-云网联信息的多源融合机制；研究车规级北斗定位芯片与车载多源定位终端技术，构建基于北斗及其增强系统的车载定位、导航、授时一体化系统，研究融合视觉、惯导与地图的智能全息组合主动定位技术；研究自动驾驶地图与定位系统的车载软硬件集成技术。
考核指标：地图模型支持动静态多层数据调用，包括自动驾驶感知与决策的应用接口协议，地图覆盖公里数≥1万公里；高精度地图每米相对误差≤15厘米，基于专业采集车地图更新准确率≥99%，基于众包数据地图更新准确率≥90%；超视距无盲区感知检测准确率≥90%，动态信息传输延迟≤1秒；常规条件下高精度定位系统误差≤10厘米，卫星受干扰条件下定位系统误差≤20厘米；支持具备车路协同感知功能的高精度地图示范区域≥2个，完成相关技术标准或草案≥5项。
4.3自动驾驶仿真及数字孪生测试评价工具链（共性关键技术）
研究内容：“人-车-路-环”耦合的高保真建模仿真技术，研究高精度传感器、动力学、环境建模技术和强耦合机制，研发支撑L3及以上自动驾驶实时仿真软件；融合自动驾驶场景及交通流特征的云端仿真技术，研究包含中国自动驾驶事故场景特性的宏微观一体化交通流建模与加速测试技术，开发场景批量生成与高并发大规模云计算测试平台；车-云-场协同的自动驾驶在线加速测试评估技术，研究基于交通流的驾驶员行为、自动驾驶车辆行为的云端协同与场地孪生连续测评技术；多车协同的整车交通在环数字孪生技术，研制高灵敏的驱动、制动、转向一体化整车级系统平台，研究“人-车-路-环”实时模拟与虚实融合交互集成测试技术；自动驾驶测试评价平台及工具链，研究驾驶智能性评级、缺陷自动识别与安全性能认证技术，构建标准化的工具软件及硬件平台。
考核指标：高精度自动驾驶仿真软件的极限工况动力学模拟精度≥90%；开放道路自动驾驶事故场景案例≥例；云控平台数据规模支持PB级，仿真任务执行成功率≥99.9%，达到0个/分钟用例生成速率及0个/小时用例测试速率；数字孪生测试系统支持车速km/h，最大制动强度10m/s，最大转向角40°；数字孪生支持虚、实传感器信号叠加；工具链支持L3级以上自动驾驶全流程测试，完成相关技术标准或草案不少于2项，服务自动驾驶车型不少于20个。
5．支撑技术
5.1汽车电控单元关键工具链开发（共性关键技术）
研究内容：研发汽车电控单元模块级软件建模工具，实现基于模型的软件设计功能；研发汽车电控单元软件测试验证工具，实现软件测试验证的流程标准化、接口统一化、测试自动化；研发汽车电控单元软硬件集成测试与标定工具，实现电控软硬件功性能的在线优化；研发车辆通讯总线仿真与测试工具，实现对车辆通讯总线的功能测试和性能优化；开发基于云技术的汽车电控单元设计仿真平台与模型库，实现自主工具链的云端并行计算技术。
考核指标：汽车电控单元软件开发及验证的关键工具链能够满足V型开发流程，研制覆盖软件建模、软硬件测试、通讯总线仿真与测试等环节的关键工具不少于4种；汽车电控单元模块级软件建模工具能够支持系统图形化建模、连续与离散仿真、状态机建模等不少于3项的基本功能；汽车电控单元软件测试验证工具支持图形化测试用例搭建、支持自定义测试用例库、测试用例库及测试计划统一管理等不少于3项基本功能；汽车电控单元软硬件集成测试与标定工具能够支持不少于2种类型标定协议，支持用户可定制的图形标定界面，支持标定数据的记录以及刷写等不少于3项基本功能；车辆通讯总线仿真与测试工具支持总线监测分析、总线激励、诊断服务等不少于3项基本功能；自主开发工具的云上服务平台实现云端用户登录不少于人次/12个月，工具链包含的云端模型库中有效模型数量不少于50个。
5.2关键车规级芯片的测试技术和评价体系研究（共性关键技术）
研究内容：研究车规控制、通讯、计算、安全、存储芯片在车载使用要求下的可靠性、电磁兼容性测试技术，设计开发基于FPGA半实物平台和芯片实物平台的车规芯片功能安全测试用例库及测试技术；针对智能驾驶使用要求，研究车规计算芯片的算力、能耗测试技术；针对网联驾驶使用要求，研究车规信息安全芯片基于国密算法安全保证能力的信息安全测试技术；搭建车规车规控制、通讯、计算、安全、存储芯片测试平台，建立其在车载使用要求下的评价方法和评价体系。
考核指标：搭建支持多样本（≥20个）同步试验、试验温度范围-40℃~℃、湿度相对湿度65%、压力≥15psig（磅/平方英寸）的环境应力试验系统，以及可施加电源（电压范围0-20V且分辨率10mV）偏置的寿命试验系统；搭建EMC测试环境，支持传导干扰（20Hz-MHz）、辐射干扰（20Hz-40GHz）、HBM_ESD（10kV）、电源间断跌落实验（时间≤1ms）；搭建支持数字通道资源，5G通讯速率，激励电压范围-0.5~+1.5V且分辨率为10μV的ATE测试系统；开发车规计算芯片测试系统，支持GPU/AI等多种架构车规计算芯片在不同系统配置下（内核可配置、主频测试精度最小MHz）的算力测试（范围覆盖5~20TFlops、5~Tops）及能耗测试（最高精度0.1W）；设计开发支持车规芯片半实物和实物芯片的功能安全测试系统，测试范围覆盖车规计算芯片的总线、存储、DDR、时钟、IO、中断等硬件模块及底层软件，完成1~2款芯片功能安全测试用例开发至少条；开发车规信息安全芯片国密算法(SM1~SM4)检测系统，支持被测芯片≥次/秒签名验签测试，开发支持置信度（ɑ值0.02~0.05）任意定义且不少于4个真随机源任意开关的随机数据采集及随机性水平的测试平台，开发信息安全测试用例（包含安全攻击用例）至少条；在车规芯片测试方面形成5项以上标准提案。
5.3车载储能系统安全评估技术与装备（共性关键技术）
研究内容：研究多场景全工况多因素耦合下电池系统安全性损伤机理、演变规律及评价技术，研究电池系统热失控热扩散评价技术，研究电池系统失效致灾危害评估技术，研究电池系统使用寿命与安全耦合机制与规律，建立动力电池多维度安全性评价体系和标准；研究动力电池系统高频失效行为的孕育演化机制和复现评估技术，研究车端感知、线下检测、云端数据协同的在役动力电池系统安全性风险评估技术；开发智能无损检测装备及软件。
研究多场景多因素耦合下车载氢系统失效机理、失效模式及定量化安全评估技术；研究车载氢系统失效危害评估技术，建立车载氢系统多维度安全性评价体系；研究氢气泄露可视化检测技术，研究车载氢系统微量氢泄漏检测技术；研究车载氢系统安全风险在线监测方法。
考核指标：建立动力电池多维度安全性评价体系和装备；开发在役动力电池系统安全性智能无损检测系统不少于2套，测试准确度不低于90%；搭建车载氢系统安全性定量化评价体系和在线监测系统，在商用车和乘用车上进行应用验证，在线监测系统安全响应时间小于1秒；车载氢系统微量泄漏检测精度高于50ppm；车载氢系统严重泄漏预判准确率＞90%；形成5项以上动力电池系统和车载氢系统安全性评价相关标准提案。
5.4高效协同充换电关键技术及装备（共性关键技术）
研究内容：研究车-桩（站）-云多层级充电物理信息网体系架构，大数据驱动的安全高效充电管理与控制技术，研发车桩（站）互联互通实时数据交互平台；研究基于新能源汽车运行应用大数据的充电负荷时空多维度预测方法，充换电设施网点布局与站点构型规划方法；研究车-桩-云协同信息服务的运营管理与决策理论方法，用户行为识别与充电设施状态感知协同的车群充电规划方法与引导技术；研究快换站多型号动力电池包融合存储、识别和充电技术，快换电池包标准化技术，多车型、多型号电池包识别和匹配技术，研发可多车型共用动力电池快换设备；研究多功率等级兼容的无线双向充放电技术，研发大功率、高效率、智能适配的双向无线充放电装备。
6．整车平台
6.1纯电动客车/乘用车高效高环境适应动力平台技术（共性关键技术）
研究内容：研究极寒环境整车低能耗自保温技术，高温高湿环境下动力平台高效冷却技术、高绝缘和高安全防护技术；研究多应用场景的电驱动系统、动力电池系统内部温度预测方法、温控回路智能高效控制技术；研究电驱动、动力电池以及乘员舱热管理系统间的能耗耦合机理，研究高效智能化热管理控制技术，研发多热源协同智能高效一体化热管理系统；研究多阀门多通道多冷却回路一体化、压缩机低温-可靠性、可变制冷剂充注量等空调技术，研发低温高效热泵空调系统；研究基于功能域的动力平台高效集中式控制技术、基于大数据的整车能量管理优化标定技术，研发基于自主核心芯片的多合一高压集成控制器和网联化整车综合控制系统，研发高环境适应动力系统平台和专用化底盘。
考核指标：12米纯电动客车：整车能耗≤52kWh/km（CHTC工况）；全气候（环境温度范围覆盖-35℃~+40℃）续驶里程≥km（CHTC工况）；-35℃环境下，车辆续驶里程不低于常温续驶里程的85%，车辆冷启动时间≤8min，空调制热功率≥14kW，COP≥1.3。40℃环境下，空调制冷功率≥22kW，COP≥1.7；研制车型≥2个，30分钟最高车速≥km/h，0-50km/h加速时间≤15s，最大爬坡度≥25%，实现百辆级验证应用。
B级乘用车：整车能耗≤14kWh/km（CLTC工况）；全气候（环境温度范围覆盖-35℃~+40℃）续驶里程≥km（CLTC工况）；-35℃环境下车辆续驶里程不低于常温续驶里程的85%，车辆冷启动时间≤5min，空调制热功率≥4kW，COP≥1.3。40℃环境温度下，空调制冷功率≥7.5kW，COP≥1.7；研制车型≥2个，最高车速≥km/h；0-km/h加速时间≤4s，满载最大爬坡度≥30%；实现千辆级验证应用。
6.2智能电动重载车辆平台关键技术及应用（示范应用）
研究内容：开发智能电驱动重载车辆一体化平台架构，研究重载车辆的整车物理结构与电驱动系统、智能驾驶系统间的耦合机理与设计方法；开发面向恶劣环境的重载车辆智能驾驶系统，研究多尘、颠簸等场景下大盲区多源传感器融合感知技术，研究强振动、重载荷等条件下车辆故障诊断及导向安全智能决策技术，研究连续大长坡、大幅变载荷等工况下车辆纵横向协调控制技术；面向复杂工况的重载车辆大功率智能电驱动系统开发，构建面向重载车辆的主辅一体式永磁电机驱动系统拓扑结构，研究多态湿滑大坡道下自适应力矩分配与预测型智能控制技术；开发面向多场景作业的智能电驱动重载车辆仿真验证平台，研究智能电驱动重载车辆的硬件在环仿真与编组作业模拟技术；开展露天矿山等典型场景下智能电驱动重载车辆的无人化协同作业示范应用。
考核指标：开发智能电驱动重载车辆的整车平台原理样机1套；中重度扬尘条件下，小尺寸（0.5m*0.5m*0.5m）障碍物检测距离≥m，距离检测误差≤0.3m，重载车辆在吨载重条件下停靠控制误差≤0.5m，可实现10%坡道的坡停坡起；开发自主可控的电驱动系统，与国际同类产品相比，综合能效提升10%，粘着利用率提升15%，在1km/h车速下仍可有效电制动；开发智能电驱动重载车辆仿真验证平台1套；在露天矿区等典型场景下开展不少于30台、吨级载重车辆的无人化协同作业示范运行，并稳定运行1年以上，与国际同类产品相比，平均能耗降低15%；形成相关技术标准或草案1项。
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