AI能耗管理如何把续航做长：小鹏G7 1704km背后的软件逻辑

12月下旬的长途出行有个很现实的痛点：高速服务区充电排队、气温下降导致续航打折、临近假期路线更不可控。很多人把它归结为“电池还不够大”。但我越来越确信：续航体验的上限，更多取决于软件怎么管能量，而不是电池堆了多少。

2025-12-30，小鹏发布了G7“鲲鹏超级增程”SUV，官方宣称综合续航1,704 km；车上是一块55.8 kWh电池和60 L油箱（可加92号汽油），工信部申报信息显示：驱动电机218 kW，纯电续航325 km。这些数字很抓眼球，但更值得聊的是：当“电+油”成为能量来源组合后，决定用户体验差异的核心，几乎都落在AI与汽车软件上。

这篇文章放在我们「人工智能在汽车制造」系列里看，会更清晰：AI不只在产线上做检测、在供应链里做预测，它也在“整车定义”里发挥作用——把能量管理、座舱体验、生态联动变成可持续迭代的软件能力。小鹏G7这类超长续航增程车，正好是一个观察窗口。

1,704 km不是“油箱+电池”的加法，而是软件的乘法

**答案先说：超长综合续航真正难的不是把两套动力系统装上车，而是把它们“统一调度”。**增程车的关键体验差异，往往来自看不见的控制策略：什么时候用电、什么时候发电、发多少、以什么功率区间运行发动机、如何兼顾NVH与油耗、如何确保动力响应。

从用户视角，续航体验有三层：

1. 数字层：表显续航是否可信、是否“跳水”。
2. 过程层：长途过程中是否需要频繁决策（充还是不充、哪段用电）。
3. 感受层：发动机介入是否突兀、噪音是否打扰、加速是否犹豫。

这三层都依赖软件闭环。

关键点：AI让“能量预算”从静态变成动态

传统能量管理更像规则表：车速>xx、SOC<xx就发电；空调开大就多发一点。AI化之后会更接近“实时预算”——综合考虑：

• 路况（拥堵、坡度、限速区间）
• 环境（温度、风、雨雪）
• 用户（驾驶风格、常用路线、空调偏好）
• 车辆状态（电池温度、老化程度、胎压、载重）

**一句话概括：AI把“能耗”从单一变量，变成多变量预测问题。**预测越准，调度越稳，用户就越少焦虑。

增程SUV的“AI能量大脑”该怎么设计？三类场景最能见真章

**答案先说：增程车的AI能量优化要在“长途、高速、寒冷”这些最苛刻场景里成立，才算好。**结合G7这类配置（55.8 kWh电池+60L油箱、纯电325 km），我更关注下面三类能力。

1）长途导航下的分段策略：把一次旅行拆成可控的能量任务

长途最怕的是“策略反复”：前半段猛用电，后半段遇到拥堵/低温，突然需要发动机高负载补电，既吵又费。

更好的做法是：在导航开始时就做“分段能量计划”，并随路况实时修正。

• 前段高速：发动机更适合在高效率区间稳定发电，电池做功率缓冲，减少频繁启停。
• 进城/拥堵：优先纯电，提升静谧性与可控性。
• 下坡/限速：提前留出电量窗口，吃满能量回收。

这件事对用户的价值很直接：你不需要当“策略工程师”，只要照着导航走。

可落地的产品指标（车企/供应商可参考）

• 预测SOC误差：到达目的地SOC误差控制在一个可解释的区间（例如±3%~5%）
• 发动机介入次数：同一路线介入次数越少越好（在不牺牲油耗前提下）
• 策略稳定性：路况小幅变化不应导致功率策略大幅摆动

2）低温与舒适性：把“空调耗电”变成可管理的体验选项

冬季出行里，很多人对续航焦虑并非来自动力系统，而是来自座舱：

• 暖风开大，续航明显掉
• 除霜除雾不能关
• 家人对温度舒适性有刚性需求

AI在这里的正确角色不是“强行省电”，而是把舒适性变成透明的可控选项。比如：

• 提供“舒适优先/均衡/续航优先”的一键策略，并清楚展示每种策略对预计续航的影响
• 结合座椅加热/方向盘加热做热管理协同（局部热比整车热更省）
• 车外温度低时提前做热泵/电池预热的时机规划，减少临界状态下的能耗波动

我见过不少车把这些功能做成碎片化开关，用户越调越烦。真正“用户体验好”的做法是：系统给出明确建议，用户只做最后选择。

3）发动机介入的“感受管理”：NVH也是AI要背的KPI

增程车的痛点之一是“介入感”：噪音、振动、转速拉升，甚至伴随动力迟滞。很多人以为这只是机械问题，其实大量是控制问题。

AI/软件能做的包括：

• 选择更合适的介入时机（避开低速起步、避开加速超车瞬间）
• 发动机目标转速的爬升曲线优化（不追求一步到位，追求体感平顺）
• 与主动降噪、音响补偿、车内提示联动（让用户“知道发生了什么”，焦虑会少很多）

“续航是一组数字，但体验是一段过程。” 对增程车来说，这段过程很大比例由软件决定。

从“汽车制造”角度看：AI怎么把能量系统做进整车研发闭环？

**答案先说：能量管理不是上线后才调参数，而应当在制造与研发阶段就被数据驱动地验证。**这也是「人工智能在汽车制造」系列一直强调的：AI价值不止在座舱，而在从设计、测试、生产到售后的全链路。

1）虚拟仿真+真实数据回灌：让策略在量产前就“跑过一万次长途”

当一辆车宣称1,704 km综合续航时，研发团队真正要解决的是：在不同温度、坡度、载重、路况下，策略是否稳定。

• 虚拟仿真：用大量工况组合训练/验证能量策略
• 实车数据回灌：把车队测试、用户匿名数据反馈到模型迭代
• 策略A/B：不同能量调度策略在相同路线上的对比评估

这会直接影响量产后的“口碑曲线”。因为用户吐槽通常不是“续航短”，而是“续航不准”“介入烦”。

2）质量与一致性：同款车不同个体的能耗差异要被制造端控制

能耗差异不完全来自驾驶习惯，制造一致性也很关键：

• 电池内阻与容量分布
• 热管理系统装配偏差
• 轮胎滚阻批次差异

AI在制造侧可以做两件事：

1. 质量检测与追溯：把关键部件的离散度控制在能耗策略可覆盖的范围内。
2. 个体化标定：同款车因部件差异产生的小偏差，可在出厂标定时做“个体参数写入”，让续航预测更准。

这也是很多车企忽略的点：软件再聪明，也需要制造一致性提供稳定输入。

把续航变成“用户体验”：座舱与生态联动才是下一步

**答案先说：续航数字再大，如果用户每次出门还要自己算账，那体验就不及格。**增程的意义之一，是把补能选择权交回用户：可充可加、路线更自由。但“自由”必须配套“省心”。

我更期待在G7这类车型上看到三种用户体验走向：

1）更聪明的补能建议：把“加油/充电”变成一个统一决策

系统应该给的是一条建议，而不是一堆信息：

• 这段路建议纯电还是混动
• 途中建议在哪个节点补能（充电 or 加油）
• 为什么（排队风险、气温、预计到达SOC、费用）

当补能从“搜索行为”变成“系统建议”，用户才会真正感到轻松。

2）本地化偏好：92号汽油、城市通勤与长途返乡的现实需求

G7明确支持92号汽油，这其实是很典型的本地化设计：在更广泛地区，油品适配与可得性比“极致性能”更重要。进一步的软件本地化可以包括：

• 按地域温度习惯优化热管理策略
• 按城市拥堵特征优化“拥堵纯电优先”策略
• 针对春节/国庆高峰的充电排队风险做动态建议

这类“接地气”的AI，才会形成差异化口碑。

3）可解释的能耗：把“表显”做成可信的沟通

我一直认为：续航焦虑本质是信息焦虑。

如果系统能清晰告诉你：

• 续航变化来自哪里（温度、车速、空调、坡度）
• 你还能做哪些操作（切换策略、降低车速、预热）

用户就不太会把体验归结为“虚标”。这对品牌信任度影响巨大。

写给做车的人：想把AI做进能量与体验，抓住这四个抓手

**答案先说：别把AI当“功能点”，把它当“体系能力”。**如果你在做智能汽车软件、能量管理、或整车数字化制造，我建议从四个抓手入手：

1. 统一数据底座：能量、热管理、导航、座舱行为必须可关联，数据标准要先统一。
2. 以KPI驱动体验：别只盯油耗和续航，把“介入次数、SOC误差、策略稳定性、用户操作次数”写进KPI。
3. 仿真与量产联动：制造一致性指标要反向约束策略边界，避免“实验室策略”。
4. 持续迭代机制：能量策略应像APP一样持续更新，但要有灰度、回滚与安全验证链路。

当这些成立，像“1,704 km”这样的数字才会变成真实口碑，而不是发布会素材。

结尾：超长续航只是表面，软件才是增程时代的主战场

小鹏G7把“55.8 kWh电池+60 L油箱+纯电325 km+综合1,704 km”放到一辆SUV里，确实把市场拉回到一个更现实的话题：**用户不是只要更大的电池，而是要更确定、更少打扰的出行体验。**而确定性来自软件，来自AI对能量系统的精细调度。

如果你正在评估智能汽车项目（无论是主机厂、Tier 1，还是做模型/数据平台的团队），我建议把问题换一种问法：我们要做的不是“续航更长”，而是让用户更少思考、让系统更会安排。

下一次当你看到某款车发布“更长续航”的数字时，不妨盯住一个更关键的点：**它的AI能耗管理，能不能把每一次发动机介入、每一次空调选择、每一次导航决策都变得合理？**那才是真正的胜负手。