欧盟放宽2035燃油禁售：AI如何让混动与电燃料更环保好开

2025-12-20，欧盟层面传出一个信号：原本“2035年起新车尾气零排放（100%）”的路线，正在被“2035年起尾气减排90%”的提案替代。听起来像是把目标“往回拨了一格”，但对汽车软件团队来说，这反而把问题说得更清楚了：未来十年不再是单一路线的纯电时代，而是纯电、插混、增程、轻混、电燃料与生物燃料并存的多动力时代。

在“人工智能在环境保护与生态治理”这条叙事里，我更在意的不是哪种动力赢，而是一个更现实的命题：**当政策变得更灵活，环境绩效就更依赖“真实世界的数据”和“能持续优化的算法”。**如果一辆插混在台架测试里很干净、在用户手里却接近燃油车排放，那么治理的抓手就从“禁售”转向“管理与优化”——而这正是 AI 在汽车软件与用户体验（UX）最能发挥价值的地方。

政策松动背后：从“技术选边”变成“结果导向”

欧盟这次调整的核心，不是公开拥抱内燃机，而是把硬性的“100%减排”改成“90%减排”，并允许通过特定方式抵扣剩余部分。更关键的是，它给了插混（PHEV）、轻混、增程式等继续存在的空间，同时也把“电燃料/生物燃料”的减排贡献写进了机制。

这会直接改变车企的产品策略与软件路线图：

• 过去：主战场是电池、电机、电控与充电网络。
• 现在：主战场变成“多能源系统的协同效率”，尤其是插混/增程的能量管理、热管理、驾驶策略与用户行为引导。

从环境治理角度看，这种变化也很直白：**政策不再替你“选技术”，而是要求你交出“结果”。**而结果要可信，就得把真实使用工况、真实排放表现、真实能耗表现纳入闭环。

插混“看起来很绿”但“用起来不绿”：问题出在软件与行为

对插混的争议点，已经不只是“有没有电”，而是“电到底用没用”。一些研究与报道反复指出：插混在真实道路上的排放可能明显高于认证值，原因往往不是硬件坏，而是系统策略与使用习惯共同作用。

我见过最典型的三类“真实世界偏差”：

1）能量管理策略偏保守：为了动力/电池寿命牺牲纯电里程

很多 PHEV 在低温、高速、爬坡、满载等工况，会更频繁点火介入。工程上合理，但如果策略没有“场景化”，就会出现用户抱怨：明明充了电，却总是启动发动机。

AI 的价值在于把“统一策略”变成“场景策略”：

• 用历史通勤轨迹预测下一段路况（拥堵、坡度、高速比例）
• 根据电池温度、外界温度、驾驶风格动态调整介入阈值
• 在不牺牲安全与可靠性的前提下，提高纯电占比

2）用户没有被正确引导：电是“能省”但不是“必须用”

现实里，很多用户把 PHEV 当“可加油的车”，充电频率很低。于是排放与油耗自然接近燃油车。

这不是道德问题，是 UX 问题：如果系统不主动提示、不给收益反馈、不给明确的“下一步”，用户就不会改变。

AI 可以把“省电建议”做得更像智能助理而不是说明书：

• 预测到达目的地前是否需要保留电量（进城限行/静音路段）
• 在合适的时间推送“充电窗口”（例如到家后 10 分钟内）
• 用可解释的方式告诉用户：这次充电将减少多少 CO₂、节省多少油费

3）热管理与舒适性是隐形大头：空调一开，策略全乱

冬季取暖、除霜、座舱预热，会显著影响纯电续航与发动机介入概率。对 12 月的欧洲来说尤其现实。

更好的做法是把热管理当作“全车能耗的调度问题”，而不是单独的空调控制。

• 结合出发时间、车外温度、目的地距离做预热策略
• 与导航联动：高速前预热电池、下高速前预调座舱
• 用车端模型学习用户对舒适的偏好边界（温度、风量、座椅加热）

一句话：插混想真正减排，得把“发动机什么时候开”这件事，做成一个可学习、可解释、可持续 OTA 优化的系统。

电燃料与生物燃料并非“免答题”：AI要把碳强度算清楚

政策允许把电燃料与生物燃料带来的“实际减排”纳入抵扣，这会让燃料的“碳强度”成为新变量。

但燃料的碳强度不是一个固定标签，它跟生产路径、运输链路、批次差异、地区能源结构强相关。对环境治理来说，最大的风险是：账算不清，激励就会失真。

AI 在这里不是做花哨交互，而是做“可核算、可审计”的碳管理：

• 燃料批次碳强度建模：把上游数据、供应链数据、地区电力结构纳入计算
• 车端用量与效益归因：同样一升电燃料，在不同工况下减排贡献不同
• 企业级碳台账自动化：让车企、车队、监管方在同一套口径下对齐数据

在“AI 环境保护与生态治理”的框架里，我更愿意把它称为：**从“政策目标”走向“数据治理”。**没有可信的数据治理，电燃料很容易沦为概念；有了数据治理，才可能变成规模化的减排工具。

多动力并存时代，汽车UX要变：把复杂性留给系统，把确定性给用户

动力系统越多，复杂性越高。用户却只想要三件事：好开、好用、别折腾。

**真正好的车载 AI UX，不是把参数堆给用户选，而是把决策透明化、结果可预期化。**我推荐三条落地原则：

1）“默认最省碳”的驾驶模式，但允许一键切换

• 默认模式优先纯电/高效率区间
• 提供清晰的切换理由：例如“你正在上高速，切换为混动更高效”
• 保留用户控制权：别让人觉得被算法“绑架”

2）把“充电与加油”做成行程体验的一部分

对 PHEV/增程来说，补能体验是“总体验”的一半。

• 导航 + 预测剩余能量：告诉用户到目的地时油电各剩多少
• 到家场景自动提醒充电，结合电价/峰谷做排程建议
• 让用户看到长期收益：每月纯电里程占比、油费对比、减排趋势

3）给环保一个可感知的“回报系统”

很多环保功能失败在“感觉不到”。

• 里程、费用、碳减排三条曲线并排展示
• 用可解释的事件卡片：例如“你今天充电一次，减少了 X kg CO₂”
• 对车队用户加入排名与激励（但别做成羞辱机制）

一句可以直接贴在产品墙上的话：用户不反对环保，用户反对麻烦。

面向车企与供应链的落地清单：AI要从“演示”走向“闭环”

如果你负责汽车软件、数据平台或用户体验，欧盟政策的变化提供了一个很务实的工作清单。

车端：把模型用在“能耗与排放的关键决策点”

• 能量管理（发动机介入、SOC 保持、再生制动分配）
• 热管理（座舱/电池/动力系统协同）
• 驾驶风格自适应（温和/激进的预测与约束）

云端：做“真实世界绩效”的持续优化

• 真实工况聚类：识别高排放/低效率场景
• OTA 策略迭代：用 A/B 测试验证节油/减排效果
• 异常检测：识别充电不足、策略失效、部件衰减导致的排放风险

合规与环境治理：把“碳核算”纳入产品能力

• 燃料碳强度与用量的可追溯
• 车队碳管理报表自动生成
• 与城市低排放区、拥堵收费等政策接口对接（在合规与隐私前提下）

这三块合起来，才是软件定义汽车（SDV）在多动力时代的核心竞争力：你不是在卖某一种动力，你在卖一套能持续变好的效率系统。

写在最后：政策变灵活，软件必须更硬核

欧盟把“2035 禁售燃油车”从 100% 调整为 90% 的减排目标，本质上是把汽车产业拉回到一个更复杂、也更真实的竞争场：谁能在真实世界里交付更低排放、更低能耗、更好的体验，谁就更接近赢。

对“人工智能在环境保护与生态治理”这个系列来说，这也是一个典型案例：**环境目标不只靠禁令与口号，更靠可度量、可优化、可审计的系统能力。**而汽车恰好是最适合做这种闭环优化的产品之一——传感器多、数据密、可 OTA、能规模化。

如果你的团队正在做混动/增程/电燃料相关车型，我建议把 2026 年的优先级排得更明确一点：把 AI 用在能量管理与用户行为引导上，用真实世界数据证明减排，而不是用宣传语证明。

你更看好哪条路线：纯电继续加速，还是多动力长期并存？在多路线并行时，你认为车载 AI 最应该先解决“效率”还是“体验”？