告别亏电焦虑：ai能源管理或将重塑增程式电动车
增程式电动车在全球电动化进程中长期被视为 “折中方案”：它既具备电驱的平顺性与低成本补能优势，又依赖发动机弥补续航焦虑。然而，当电池电量不足时，用户对油耗上升、动力迟滞以及噪声与振动骤增的集体抱怨，成为这一架构最突出的短板。
现有大多数增程式系统依赖电池荷电状态（soc）的阈值触发发动机介入，缺乏预测能力，只能被动响应实时需求。这使发动机频繁运行在低效区间，能量回收也常常错失最佳时机，导致整体体验显著下降。
广汽近日公布的 “星源 ”增程技术尝试通过Aai能源管控平台改善这一局面。依托中央计算平台，该系统将导航数据、实时路况、坡道路形与用户驾驶习惯整合至同一模型，实现预测性调度和个性化优化。例如，车辆可在长坡前提前储能，或在长坡下前预留能量回收空间，从而保持发动机在高效区间运转。同时，系统能够通过学习驾驶者的通勤规律，形成差异化的补电策略。
在油电切换环节，ai平台预设超过300种功率分配方案，并以微秒级运算匹配车速、功率需求与Nvh（噪声、振动、声振粗糙度）参数，使切换过程几乎不可察觉，车辆表现更接近纯电动车。
业内普遍认为，这一尝试凸显了增程式技术的发展方向--其未来不再依赖硬件性能，而在于算法和系统整合。随着ai能量管理的引入，增程式电动车有望从 “过渡技术 ”转向可持续的市场选择。
人工智能能源管理可重新定义增程电动汽车
长期以来，增程型电动汽车一直被视为一种折衷方案，既能提供平稳的电动驾驶和较低的充电成本，又能依靠内燃机缓解续航焦虑。然而，当电池电量耗尽时，驾驶者往往会面临油耗升高、反应迟缓、噪音和振动扰民等问题，这些痼疾限制了电动汽车被更广泛地接受。.
问题的根源在于传统的能源管理。大多数 REEV 系统仍然依赖充电状态（SOC）阈值来触发发动机，被动地应对即时需求。这往往会将发动机推入低效运行区，并妨碍有效的能量回收，从而削弱整体性能。.
中国广汽集团最近推出了 “行远 ”增程器平台，旨在通过人工智能能源管理解决这些不足。该系统将导航数据、实时交通、道路坡度和驾驶员行为整合到预测和个性化模型中。例如，它可以在陡坡前预充电，或在下坡前储备电池容量，同时根据个人通勤模式定制充电策略。.
为确保无缝切换，该平台应用了 300 多种动力分配策略，并对速度、扭矩需求和 NVH 参数进行微秒级计算。这使得发动机和电池之间的转换几乎难以察觉，在保持效率的同时，提供了更接近电池电动汽车的驾驶感受。.
行业分析师指出，REEV 的发展可能较少依赖于硬件的改进，而更多地依赖于智能系统。随着人工智能在电源管理中发挥核心作用，增程架构可能会摆脱 “过渡性 ”标签，成为全球电动汽车市场可行的长期选择。.