超越耗尽焦虑：人工智能能源管理可重新定义增程型电动汽车
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。问题的核心在于能量管理的局限。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ai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。长期以来，增程电动车一直被视为一种折衷方案，既能提供平稳的电动驾驶和低充电成本，又能依靠内燃机缓解续航焦虑。然而，当电池电量耗尽时，驾驶员往往会面临油耗升高、反应迟缓和噪音干扰等问题 [...] 。