3999起丨霓星SC系列深度智能踏板发布
创始人
2025-12-15 20:03:28
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12月14日,NAXEON霓星科技在浙江桐乡举办今年的最后一场新品发布会。在这场蓄势已久的发布会上,霓星为我们带来了 全新的SC系列深度智能踏板车、首次向业界展示了一套 全新的 “N³深度智能系统” ,并为我们带来了 一个问题:智能电摩的下一个阶段是什么?

“惊叹号”登场!SC系列电摩详解

作为本次发布会的主角,霓星SC系列深度智能踏板车的上市发布自然备受关注。现场发布的SC系列目前主要由SC3和SC5构成,构建了覆盖从日常通勤到性能体验的完整产品矩阵。其中, SC5系列是主打城市通勤与玩乐性能的核心车型。

现场发布的SC5系列,目前主要车型由常规款的SC5、进阶款的SC5 Pro、SC5 Max构成。产品价格分别为 5799元、6099元与7099元,不过 首发有福利,价格会从5399元起

此外,SC3则有两个款式,其中 基础版SC3指导价4399元,而 SC3 Max则是5299元,同样 享受首发福利,入手只需3999元起

从性能上看,SC5系列呈现出清晰的阶梯式布局。基础版车型电机功率峰值为2600W,最高时速55km/h,续航75km,主打实用代步。而面向追求更强动力的用户,SC5 Pro与SC5 Max电机功率峰值达到了3000W,极速性能与续航能力也得到了进一步提升。

在智能与设计层面,SC5系列强调了“非网红脸”的原创美学,其独特的“惊叹号”竖状前灯造型具有高辨识度。中高配款适配了行业少有的“AI智慧副屏”和可编程的“光语交互系统”,灯光能根据车辆状态动态变化,并支持迎宾灯效,增强了科技感与仪式感。

同时,车辆支持NFC、蓝牙、APP等多种无感解锁方式,ABS+TCS这种核心安全配置,也是中高配版本SC5的标准配置,进一步提升驾乘安全性能。

而且结合霓星的汽车级超充技术、自研的整车级“补能控制中心”,再结合智能能耗管理系统持续学习车主的骑行习惯,通过与AI智能体深度融合,车辆能结合实时路况、环境温度等因素,动态优化能量输出策略,让车辆越骑越顺,续航越用越扎实。

在发布会上,SC系列最引人注目的关键点,则是霓星首创的NIM*深度智能系统。这套系统并非大家理解的语音助手之类的浅层智能,而是能够贯穿整车使用的,并带有自适应能力,能够和车主共同进步的高级玩意儿。

这套系统具备学习能力,通过日常骑行,它能够更好的贴合用户的日常骑行习惯,对整车的驾乘细节进行自适应。而且,这套系统能够对路况进行实时监控,并针对性的提出反馈与预警等等。这些功能还只是其中的一小部分,更多的深度智能玩法就请你和NIM一起来学习与挖掘吧。

“会成长”的大脑:N³深度智能系统解析

如果说SC5是“躯体”,那么全新的“N³深度智能系统”则被霓星定义为车辆的“大脑和神经网络”。该系统由三大核心部分组成,旨在构建深度智能体验。

首先是 neonOS系统,车辆底层的智能操作系统。负责基础的交互逻辑,支持全场景智慧投屏(如导航)、无感解锁(NFC/蓝牙/4G)、OTA远程升级等功能。

其次是 NEXA星云架构,汽车级的域控制电子电气架构。作为硬件基础,它负责协同管理全车超过100个智能传感模块,实现对动力、能效、充电场景的精细化集中控制。例如,其对电池充放电进行多达数百档的精细管理,远超行业常规水平。

最后是前面提到的 NIM深度智能体,基于AI算法的软件核心。它通过分析骑行数据,试图实现“越骑越懂你”的个性化体验。例如生成专属骑行模式、提供驾驶行为分析与安全提示,让智能从被动响应转向主动学习。

霓星推出的N³深度智能系统,其核心价值在于构建了一个从底层硬件域控到上层AI应用的完整技术闭环。它并非单一功能的叠加,而是通过NEXA星云架构这一“数字底盘”实现整车数据的集中处理与协同,在此之上,neonOS系统提供灵活的系统交互能力,而顶层的NIM深度智能体则利用数据不断学习,旨在实现从被动响应到主动预见、从千篇一律到高度个性化的体验跃迁。

这标志着智能电摩的竞争维度已发生根本性转变,决胜关键不再仅仅是配置、动力与续航,更在于以体系化架构为支撑的数据消化能力和场景化服务能力,这显然是行业迈向“深度智能”阶段最具代表性的技术路径。

77号观点:

霓星通过此次发布会,显然对于开篇那个 “智能电摩的下一个阶段是什么?”的问题给出了自己的答案,那就是 深度智能AI

以扎实的制造能力为基,以高性能的SC5系列切入市场,同时高举“深度智能”技术旗帜定义品牌高度,霓星发布会清晰地展示了其作为新势力玩家的打法。其提出的N³系统,为智能电摩的发展提供了一个具象化的技术方向。

然而,这套系统能否如宣称般深刻改变骑行体验,以及霓星能否凭借此在竞争激烈的市场中成功卡位,最终取决于其技术落地的深度与产品在真实场景中的用户口碑。 智能电摩的赛道,正从性能竞争驶向算力与数据竞争的新阶段。

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