纯电效率第一背后：AI如何把每一度电开得更远

美国 EPA 的 2025 年度能耗测试里，Lucid Air Pure RWD（19 寸轮圈）跑出了 146 MPGe（约 4.33 英里/kWh），不仅拿下“最省电纯电车”，还比第二名高出接近 6%。把这件事放到 2025 年的行业语境里看，它其实不只是“谁更省电”的榜单八卦，而是一条更明确的信号：纯电平台的效率差距，正在从硬件竞争迁移到“软硬协同 + 算法管理”的系统竞争。

我一直觉得，很多人讨论电车续航时太执着于电池容量（多少 kWh），却忽略了更关键的那半句：车到底能把每一度电用到什么程度。而要把“每一度电”的价值压榨到极致，AI 在汽车软件里的角色会越来越像“隐形总调度”——它不一定让你一眼看到炫技功能，但会在你不知不觉间，把能耗、热管理、功率分配、充电策略、甚至座舱交互的每一个小决策，变成续航与体验的复利。

这篇文章属于「AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式」系列：我们会借 Lucid Air 的效率优势，拆解 AI 在“省电”这件事上到底怎么落地，并顺便对照 Tesla 的持续 OTA 路线，以及中国品牌更强调本地化智能座舱与生态整合的打法。

纯电“最省电”到底意味着什么：用数据把口号打回现实

最直接的结论是：146 MPGe 的含金量在于“单位电能里程”而不是“电池更大”。Lucid Air Pure RWD 用 EPA 口径跑到约 4.33 英里/kWh，而第二名车型大约在 4.09 英里/kWh。这差距听起来不夸张，但落到真实用车里，它意味着：

• 同样跑 100 km，A 车可能要 15 kWh，B 车可能要 16 kWh；
• 一年 2 万公里，差的那 1 kWh/100km 就是 200 kWh；
• 冬季、拥堵、长途高速叠加时，效率优势往往会被放大（因为系统管理更吃功夫）。

更关键的是，EPA 测试的“约束”比很多车企爱引用的口径更严格，也更难“美化”。所以当 Lucid 自家高管提到 WLTP/CLTC 可能让用户对续航预期偏乐观时，本质是在强调：效率差距不该被测试口径稀释。

站在用户体验的角度，我会把“效率第一”翻译成一句更接地气的话：同样的电量焦虑，你更晚才会遇到它。

AI 在“省电”上的真实用法：不是噱头，而是系统调度

先把结论说清楚：AI 提升能效，往往不是单点模型的胜利，而是“数据闭环 + 控制策略 + 软硬协同”的系统工程。

很多人一听 AI，就想到大模型语音助手、智能问答。但在能效这条线上，AI 更多以“看不见的方式”工作。

1）能耗预测：让控制策略有“提前量”

省电最怕“后知后觉”。比如你已经上了高速才开始调整热管理，或者电池温度已经偏离最佳区间才限功率，那都属于亡羊补牢。

AI 在这里做的是 预测：

• 结合路线（坡度、限速、拥堵概率）、天气（温度、降雨、逆风）、驾驶风格与车辆载荷；
• 预测未来一段时间的功率需求与热负荷；
• 提前规划电机效率区间、空调压缩机工况、电池加热/冷却策略。

一句话概括：提前算清楚，才能提前省下来。

2）动力与制动能量回收：把“顺滑”当成效率指标

能量回收并不是回得越狠越省电。回收力度过大，用户会觉得顿挫；过小，又浪费动能。优秀的体验是：

• 你松电门时车身姿态自然；
• 需要减速时回收能顶上一部分制动；
• 最终能耗还低。

这里最吃软件：要在电池可接受充电功率、轮胎抓地、车身稳定与舒适性之间实时权衡。传统标定能做，但想做得“更像人”，更依赖数据驱动的策略优化。

3）热管理：冬季续航的胜负手

中国用户对冬季续航下降的体感尤其强，因为北方通勤与高速场景多，且对空调舒适性要求高。热管理做得好不好，决定了你冬天到底是“能开”还是“好开”。

AI 的价值在于：

• 识别你的使用规律（每天几点出发、是否固定路线、是否频繁短途）；
• 用更聪明的预热/预冷与电池温控策略减少无效能耗；
• 在“舒适优先”与“续航优先”之间，做更符合你偏好的动态折中。

我见过不少车型把“节能模式”做成一种惩罚：风量被砍、响应变慢、座舱变冷。好的做法是相反的：让你几乎感觉不到牺牲，但能耗确实下来了。

Lucid 的效率领先，给汽车软件团队提了个醒

Lucid Air 平台并不算“老车”，2021 年才上市，却能连续两年在 EPA 效率榜上压过一堆大厂。这里面当然有电驱、车身工程、风阻、轮胎等硬实力，但对软件团队更有启发的是：效率领先往往来自“全链路一致性”。

把“全链路一致性”说得直白点，就是：

• 传感器数据可信；
• 控制器响应稳定；
• 标定策略可持续迭代；
• OTA 能够把“更省电的版本”交付给用户；
• 用户端能感知到好处（续航更实、充电更快、体验更顺）。

这也解释了为什么评论区里会有人提出另一面：软件 Bug、召回与可靠性。效率可以很耀眼，但如果软件质量不过关，用户体验会被反噬。

所以我更愿意把 Lucid 的案例当成一个提醒：

纯电效率的上限，不只由电池和电机决定，还由软件质量决定。

Tesla vs. Lucid vs. 中国品牌：AI应用路径其实不一样

这也是本系列的核心主题：同样叫“AI 上车”，不同公司走的路差别很大。

1）Tesla：把 AI 当成“持续迭代的系统能力”

Tesla 的强项一直是 统一的软件平台与高频 OTA。它擅长做两件事：

• 快速把控制策略推到大量车辆上验证；
• 用数据反馈再迭代。

这对能效也有效：例如更细腻的电驱控制、更合理的热管理逻辑、更一致的能耗表现。你可能不喜欢它某些交互选择，但很难否认它的软件体系化能力。

2）Lucid：更像“工程效率优先”的路线

从 EPA 数据看，Lucid 的优势集中在“单位电能里程”。这往往意味着：

• 更强的电驱效率区间管理；
• 更极致的整车能耗控制；
• 可能更激进的软硬协同设计。

但它也会面临新势力常见挑战：功能上得快，质量上得稳。软件体验不稳定会直接抵消效率口碑。

3）中国品牌：更偏“本地化智能座舱 + 生态整合”

在中国市场，很多用户每天在车里花的时间比想象中长：通勤堵车、接送孩子、周末露营。于是车企会把 AI 的“可感知价值”放在：

• 语音交互更懂中文语境（方言、模糊指令、连续对话）；
• 导航、音乐、视频、支付、外卖等生态融合；
• 场景化座舱（上班、回家、哄娃、休息）。

问题是：**座舱做得再热闹，如果能耗与续航体验不稳，用户照样会在冬天骂街。**接下来两年，我认为中国品牌会更重视“能耗体验产品化”：把热管理、能耗预测、充电策略做成用户能理解、能控制、也能信任的体验。

把“省电”做成可交付的用户体验：三条可执行建议

如果你是汽车软件、产品或用户体验团队，我建议把能效当成一条完整的体验链来做，而不是工程 KPI。

1）把能耗从“事后统计”变成“事前承诺”

用户不缺能耗数字，缺的是可预测性。可以考虑：

• 基于路线与天气的动态续航承诺（分城市/高速/综合）；
• 明确告诉用户：这次出行的主要能耗来自哪里（车速、空调、爬坡、逆风）；
• 给出一键可执行的优化方案，而不是一句“请开启节能模式”。

2）用 AI 做“个性化标定”，但要让用户可控

个性化不等于黑盒。好的方式是：

• 提供清晰的偏好滑杆：舒适优先 / 续航优先 / 静谧优先；
• 让系统解释它做了什么改变（例如空调策略、回收力度）；
• 允许用户一键回到默认策略。

3）把软件质量当成能效的一部分

这点很现实：软件 Bug 会带来异常耗电、待机漏电、热管理误触发，最终用户只会记住“续航不准”。

能效相关模块建议建立更严格的质量门槛：

• 异常能耗的自动诊断与告警（对用户与售后分别呈现）；
• OTA 版本的能耗回归测试（包含极端温度与拥堵工况）；
• 能耗与充电体验的 A/B 验证机制（可灰度、可回滚）。

写在最后：下一代竞争点是“算法把体验变成确定性”

Lucid Air 以 146 MPGe 再次证明：纯电效率并没有“卷到头”，而且领先幅度能达到接近 6% 这种可感知的差距。更重要的是，这件事把话题从“堆更大电池”拉回到“如何把每一度电用好”。

回到「AI 在汽车软件与用户体验中的不同应用方式」这条主线，我的判断很明确：**未来两年的分水岭，是谁能用 AI 把能耗、续航、充电与舒适性做成稳定、可预测、可解释的体验。**这比多一个座舱小功能更难，但也更能决定用户复购。

如果你正在做智能电动的产品规划或软件迭代，我建议从今天就问团队一个更尖锐的问题：我们有没有把“省电”当成一条端到端体验来设计，还是只把它当成一张测试表格？