Ferrari Purosangue 2022:最初のSUVは「課題」を提示しています
エンジニアリングチーフがクロスオーバーの設計と仕様に関する重要な詳細を明らかにする
フェラーリ
ランボルギーニウルスと戦うスーパーカーにインスパイアされたSUVである、フェラーリの待望のプロサングについての新しい詳細が明らかになりました。
とのインタビューで コーチ 、フェラーリの技術責任者であるMichael Leitersは、同社がSUVの設計および製造プラットフォーム(社内では175として知られている)に落ち着いたことをほのめかしました。
私たちは、一方では本物のSUVであり、SUVの顧客にそれを購入するように説得するコンセプトとパッケージを見つけたと思いますが、他方では、既存のSUVとのコンセプトの大きな違いがあります。
Leitersは、フェラーリがPurosangueで直面する最大の課題の1つは、既存のラインナップにどのように適合するかであると述べています。
私たちは常に非常に鋭いポジショニングを持っています。それは、特定の焦点を絞った方法で車を開発し、特定のトレードオフを簡単に決定するのに役立ちます、と彼はオートカーに語った。ここでのトレードオフの決定は、私たちにとってまったく異なります。まったく新しいエンジニアリングの課題があります。
非常に人気のあるSUV市場に対するフェラーリの姿勢は、近年気まぐれになっています。
ブランドを混乱させる可能性があることを恐れて、独自のクロスオーバーを構築することは決してないと常に主張していました。しかし、同社の元最高経営責任者であるセルジオマルキオンネは、2017年に心変わりし、SUVはおそらく発生するが、フェラーリのスタイルで発生すると述べた。
車がリリースされるまでにはまだ長い道のりがありますが、その間に選択を解除するための報告や噂はたくさんあります。
Purosangueはどういう意味ですか?
イタリア語のプロサングはサラブレッドを意味し、マルケのバッジを飾る跳ね馬にうなずきます。
いつ出ますか?
フェラーリはまだ明確なリリース日を確認していませんが、車は数年間到着する予定はありません。
によると 車両 雑誌、Purosangueは、2022年初頭に顧客への配達が開始される前に、2021年の終わりに向けてデビューします。
その時間枠は、フェラーリが当初計画したよりもかなり遅れています。
2018年7月に亡くなる前に、マルキオンは次のように語っています。 オートエクスプレス Purosangueはおそらく[20] 19の終わりか[20] 20の初めまでに打ち上げられるでしょう。
彼は、私が8日前にヨーロッパにいたときに車を見たことがあり、フェラーリがSUVのモックアップボディを作成したと付け加えました。
マルキオンの後継車であるルイスカミッレリは、フェラーリのチーフに就任した直後にSUVの発売を延期したと考えられています。
設計
Purosangueはまだ開発の初期段階にあるため、ファンが2、3年の間車の最終的なデザインを垣間見ることはありそうにありません。
ただし、Autocarによると、SUVは、同社のスケーラブルなフロントミッドエンジンアーキテクチャに基づいていることがわかっています。これは、将来のさまざまなフェラーリモデルの基盤となる2つの非常に柔軟な構造の1つです。
このプラットフォームはまた、新しいステアリングホイール、インフォテインメントシステム、計器などの新しいインテリアレイアウトをもたらすと同誌は述べています。ヘッドアップディスプレイとキャビンコントロールを操作する新しい方法もあります。
オートカーとのインタビューで、レイターズはプロサングのサイズの車で提示されるエンジニアリング上の課題のいくつかを概説しました。
スペースがあれば、人間工学に基づいた快適な乗り心地を実現するにはどうすればよいでしょうか。スポーティなレイアウトとより快適なデザインを組み合わせるにはどうすればよいですか? HMI [ヒューマンマシンインターフェース]をどうするか?彼は言った。私たちのHMIはドライバー指向ですが、どうすればもっと民主的になることができますか?快適機能とは何ですか?快適さのための車のフェラーリの純粋なDNAとは何ですか?
エンジンとパフォーマンス
フェラーリの新しいプラットフォームの柔軟性を考えると、Purosangueはあらゆる種類のエンジン構成を採用できます。
アーキテクチャはV6、V8、V12エンジンに対応できると言います カースクープ 、これらはすべて、会社自体または姉妹会社のアルファロメオを通じて入手できます。
重要なのは、プラットフォームがハイブリッドモーターと非ハイブリッドモーターの両方をサポートできることです。これにより、フェラーリは通常のパフォーマンス重視のモデルを提供する際の柔軟性が向上します。














