欧盟放宽2035燃油禁售，电动化方向未变但更复杂。AI车载软件将成为排放管理、能效优化与用户体验竞争的关键。
欧盟放宽2035燃油禁售：AI车载软件与低碳治理新赛道
欧盟对“2035年禁售燃油车”的态度变了。2025-12-20 的消息显示，欧盟正从“尾气排放100%归零”的硬切换，调整为2035年起新车型实现90%尾气减排的目标，并为PHEV（插混）、轻混、增程，以及部分低碳燃料（e-fuels、 生物燃料）留下空间。
很多人第一反应是：电动化要放慢了。我的看法相反——电动化的方向没变，但竞争的主战场更清晰地转向“软件、算法与生态”。当监管路径变得更“弹性”，车企要在多种动力系统并存的年代持续合规、持续降碳、持续提升体验，靠堆硬件不够，靠一次性定型的平台也不够，必须靠可迭代的软件体系，尤其是AI驱动的软件。
作为“人工智能在环境保护与生态治理”系列的一篇，这个政策转向给了我们一个更具体的问题：当市场不再只有纯电一条路，如何用AI把排放管理、能效优化与用户体验做成一套可持续的系统工程？
监管放宽背后的信号：多动力并存会更久、更复杂
结论先说：**欧盟放宽不等于放弃减排，而是把“单一技术路线”改为“组合式达标”。**这会直接带来一个变化：未来十年欧洲（以及受其标准影响的市场）会更长时间处于HEV/PHEV/EREV/BEV并存状态，车企面临的不是“选哪条路”，而是“如何同时跑多条路”。
这份提案的关键点包括：
- 2035年后新车型尾气减排目标从100%降到90%：意味着仍可能存在一定比例的内燃机相关车型（含插混、增程等）。
- 剩余10%允许通过“补偿机制”抵扣：包括使用欧盟制造的低碳钢（最高可抵7%），以及投放市场的e-fuels和生物燃料带来的实际减排（最高可抵3%）。
- 鼓励本地小型电动车：对欧盟生产、长度小于4.2m、售价约1.5万-2万欧元的小电车给予更“值钱”的积分。
对消费者来说，这意味着选择更多；对监管者来说，这是“可执行性”和“产业竞争力”的平衡；对车企来说，则是一个更现实也更棘手的局面：
动力系统越多样，合规路径越像“运营问题”，而不是“工程一次性验收”。
而运营问题天然适合用软件与AI解决。
为什么这会加速“软件定义汽车”？因为合规变成持续迭代
直接答案：**当合规目标允许多种技术组合达成，车企的关键能力从“造出一种符合政策的车”，变成“在车队全生命周期里把排放与能耗持续压下去”。**这背后需要数据、模型、更新机制与闭环。
1）PHEV/增程的真实排放争议，逼出更严格的“真实世界”管理
报道提到一个尖锐事实：有研究指出，PHEV在真实道路工况下的排放可能接近燃油车，甚至真实排放数据可能远高于官方测试口径。这个矛盾的本质是：
- 测试工况假设用户勤充电、常用纯电；
- 真实世界里，用户可能把PHEV当油车开，或者频繁高速、重载、低温，导致发动机介入更多。
所以，PHEV能否成为“政策允许的低碳选项”，取决于车企能否用软件把用户行为与能量管理拉回“低碳轨道”。这就是AI能发挥作用的地方：
- 充电行为预测与提醒：结合位置、日程、历史习惯，预测“今晚是否可能充电”，并给出低打扰的提示策略。
- 电量保留策略（EV reserve）智能化：提前识别即将进入低排放区（LEZ）或拥堵区，自动保留电量，把最该纯电的路段留给纯电。
- 个性化能量管理：同样一台插混，对不同驾驶者、不同通勤路径，最佳发动机介入策略并不相同。
一句话总结：未来插混的核心竞争力不是电池大一点，而是“让电用在刀刃上”的算法更聪明。
2）e-fuels、生物燃料与“抵扣”机制：没有数据闭环就会变成口号
欧盟允许用e-fuels、生物燃料带来的“实际减排”做一定比例抵扣。问题在于：怎么证明“实际减排”？
这会把车企、能源供应商、监管机构拉进同一个数据链条：燃料来源、碳强度、投放量、使用量、车辆里程、工况差异……如果没有可信的数据治理，很容易出现“账面减排”。
这里AI的价值不在“讲故事”，而在两件事：
- 碳排放核算自动化：把燃料碳强度、车辆能耗、里程、充电结构等数据结构化，形成可审计的碳账本。
- 异常检测与反作弊：识别不合理的油耗/电耗/里程组合，提前发现数据偏差或作弊风险。
这正好与本系列主题一致：AI不只是做预测，更重要的是污染监测、环境预测与碳排放管理的基础设施。
3）“小电车积分更值钱”：体验不输才卖得动
欧盟鼓励本地小电车，本质是让“可负担电动化”更快落地。但小电车要在欧洲卖得好，短板通常不在动力，而在体验：
- 车机卡顿、导航不准、充电规划不可靠
- 语音难用、多语言适配差
- OTA慢、功能更新跟不上
这类问题，解决路径都指向：车载软件工程能力 + AI交互能力 + 生态整合能力。这也是特斯拉和不少中国品牌（智能座舱、全场景语音、端云协同、持续OTA）长期形成的优势区。
AI在“汽车软件与用户体验”的三种关键用法（与减排直接相关）
先给结论：真正能带来可衡量减排效果的AI，通常藏在“能效—行为—运营”的细节里，而不是仪表盘上的一个炫酷按钮。
1）AI能效管家：把每一度电、每一滴油的边际效率榨出来
可落地的能力包括：
- 路线能耗预测：基于坡度、温度、交通、风阻、车速习惯，估算不同路线的能耗与到达SOC。
- 热管理智能控制：冬季能耗大户是空调与电池加热。AI可以在不显著牺牲舒适性的前提下，优化预热时机与功率分配。
- 预测性维护：胎压异常、制动拖滞、轴承摩擦等都会“偷走能效”。模型提前发现，等于持续减排。
这些能力的共同点是：对用户来说像“车更顺、更省、更稳”，对监管与环境来说是实打实的减排。
2）AI交互与“低打扰引导”：让用户自愿更低碳
很多节能功能失败，不是算法不行，而是用户不买账。我的经验是：
- 提示太频繁，用户会关掉；
- 提示太生硬，用户会反感；
- 提示不贴合情境，用户会忽略。
因此需要把AI用在“交互策略”上：
- 情境化提示：例如到家附近时提示“现在插上电，明天通勤可全程纯电”。
- 可解释的建议：用一句人话说明收益，比如“预计省0.8L油/减少约X%的尾气排放”。
- 个性化阈值：对不同用户设定不同的提示频率与触发条件。
低碳行为要普及，靠宣传不如靠体验。
3）车队级AI运营：把“合规”从研发部门转移到数据闭环
当欧盟把目标设为90%减排+可抵扣，车企的合规会越来越像车队运营：
- 车型、地区、用户群的使用行为不同
- 充电设施密度不同
- 电价、油价、补贴变化频繁
AI的角色是做“车队层面的控制面”：
- 分群洞察：识别哪些用户把PHEV当油车开，哪些地区充电不足。
- 策略下发：通过OTA调整能量管理默认策略、推荐充电计划。
- 效果评估：监控策略是否降低真实排放与油耗。
这就是“软件定义汽车”的真正含义：车不是卖出去就结束，而是持续被优化。
对中国车企与出海团队：欧洲放宽后，赢面在哪？
一句话：欧洲政策更灵活，反而更看重“系统能力”。中国品牌的机会在于把AI、座舱、能效与补能生态打成组合拳。
我建议出海团队把资源优先投在三件事上：
- 把插混/增程做成“真实世界低排放”产品：别只卷参数，卷“纯电里程的真实可用率”和“发动机介入的智能性”。
- 建立可审计的碳数据体系：包括能耗、充电、燃料使用与碳强度数据治理，为未来更严格的监管留余地。
- 用体验消除“电动化焦虑”：充电规划、跨国漫游支付、多语言语音、地图与本地服务整合，决定复购与口碑。
如果只把欧洲当作“卖车的地方”，会很被动；把欧洲当作“碳治理与智能化的试验场”，反而能练出硬功夫。
常见疑问：政策放宽，会不会拖慢充电基础设施建设？
直接回答：有这种风险，而且会让车企更依赖软件来“补短板”。
报道里提到一个现实担忧：如果燃油车仍能销售，政府与能源机构可能降低对充电网络与电网改造的投入力度。这个结果是：
- 纯电车体验更依赖“车端充电规划能力”和“稳定的补能生态合作”；
- 插混/增程更依赖智能能量管理，否则真实排放会失控；
- 用户对“无感补能”和“无感省能”的期待更高。
基础设施的波动，本质上是外部不确定性。软件与AI的价值，就是把不确定性变成可控变量。
下一步：把AI从“功能点”升级为“低碳治理能力”
欧盟放宽2035燃油禁售的背后，是一个更务实的信号：转型会更长、更复杂、更依赖组合策略。对车企来说，这不是“松一口气”，而是“进入长期战”。
我更看重的是这件事对行业的倒逼作用：**排放与能效不再只是一张认证证书，而是一套贯穿研发、量产、运营、用户体验的系统能力。**这套能力的底座，就是AI车载软件、数据治理与生态协同。
如果你正在规划2026年的产品路线或出海策略，我建议用一句话自查：**你的车在交付后的一年里，能不能通过软件更新变得更省、更低碳、更好用？**如果答案不够肯定，真正的风险可能不在政策，而在能力结构。
你更看好未来欧洲市场的主流路线：小型纯电、插混/增程，还是“多动力并存+软件持续优化”？