小鹏G7 1704km续航背后：AI如何把硬件做成体验

12月最后一周，许多人开始规划春节返乡路线。你会发现一个现实：在中国开新能源车，焦虑很少发生在“日常通勤”，更多发生在“跨省长途、县乡道路、服务区排队、低温与大风”。所以当小鹏在 2025-12-30 发布昆鹏超级增程体系下首款SUV——小鹏G7超级增程版，并喊出综合续航 1,704 km时，它传递的不是参数炫技，而是一种更“本地化”的产品答案。

更关键的是：这类“超长续航”并不只是堆油箱和电池。它考验的是硬件-软件-算法的协同，尤其是围绕能耗、热管理、动力分配、NVH与交互体验的系统工程。把这件事做顺，离不开AI在汽车软件与制造链路里的多点介入——这也正好契合我们《人工智能在汽车制造》系列的主线：AI不只在工厂里提效率，也在车上把体验打磨到可用、好用。

1704km不是“油车思路回潮”，而是中国场景的工程解

答案先给：增程路线的价值在于“把补能不确定性降到最低”，AI的价值在于“把每一度电、每一滴油用得更可控”。

根据公开信息，小鹏G7超级增程版采用 55.8 kWh电池 + 60L油箱（92号汽油），工信部申报信息显示其配备 218 kW驱动电机，纯电续航 325 km，综合续航达到 1,704 km。车身尺寸为 4918×1925×1655 mm，轴距 2890 mm，相比纯电版车长增加 26 mm；外观延续“Robot Face”并在大灯旁加入进气口。

把这些数字放到中国用户的真实旅程里更容易理解：

• 325 km纯电覆盖一周通勤或城市周末出行，体验接近纯电车：安静、响应快、可控性强。
• 60L油箱把“高速服务区充电排队”“目的地充电不可用”这类不确定性直接消解。
• 综合 1,704 km则在春节/国庆这种峰值出行期，把补能策略从“赌运气”变成“可计划”。

增程不是“倒退”，而是一种对基础设施分布、出行峰值、气候差异的现实回应。中国市场的聪明之处在于：不执着于单一路线，先把用户体验做稳。

AI在增程车上到底做了什么？核心是能量管理“闭环”

答案先给：增程系统的体验上限，取决于能量管理与热管理的算法质量；AI让控制策略从“规则表”走向“自适应”。

很多人以为增程车“发动机只发电”，技术难度不高。实际恰恰相反：要让你几乎感觉不到发动机介入、又能把油耗压下去，还要在低温、拥堵、高速爬坡、长下坡等场景稳定工作，靠的是一整套软件控制。

1）能量管理：从“什么时候发电”到“怎么发得更聪明”

能量管理的目标很直接：

• 在你需要动力时，电机随叫随到；
• 在你不需要时，用最合适的方式补电；
• 尽量减少发动机频繁启停与高噪声工况。

AI能带来的提升通常体现在三类策略：

• 基于路线与行为的预测控制：结合导航路况、海拔坡度、历史驾驶习惯，提前决定SOC（电量）目标区间。比如要进山、要上高速、要进城限行，策略完全不同。
• 多目标优化：同时优化油耗、噪声、动力响应、排放与电池寿命，避免“只省油但吵”“很安静但费油”的两难。
• 在线自适应：同一套规则在东北-15℃和华南15℃表现不会一样；AI更擅长根据温度、载荷、轮胎、风阻变化自动校准。

一句话：增程体验的“细腻”，主要来自算法，而不是油箱。

2）热管理：冬季续航与舒适性的真实分水岭

冬季掉续航，本质是热损失与电池内阻上升。增程车要同时管理：电池、驱动电机、电控、发动机、乘员舱。

AI在热管理里的价值是把“被动加热”变成“有计划的热分配”：

• 预判你什么时候需要大功率（比如超车、上坡），提前把电池温度拉到更高效率区间；
• 在不影响舒适的前提下，协调座舱空调与电池热需求；
• 用更少的能量把温度稳定住，而不是忽冷忽热。

对用户来说，它最终体现在四个字：不折腾。

3）NVH与启停体验：把“介入感”压到最低

增程车最怕的投诉是：发动机突然介入、声音与振动打断体验。

这里的AI/算法工作包括：发动机启停时机选择、转速爬升曲线、与电机扭矩的交接、主动降噪与声学策略匹配。做得好，你会觉得它“总是刚好”；做不好，任何参数都救不了口碑。

“硬件解决焦虑” vs “软件优化效率”：与特斯拉的两种哲学

答案先给：小鹏更像是在用硬件冗余解决补能不确定性，特斯拉更偏向用软件体系把电耗与补能效率压到极致；两者都离不开AI，但侧重点不同。

把G7增程版放到行业坐标系里看，会更清晰：

• 特斯拉路线：更“软件优先”。从电耗模型、路线规划、到电池管理与整车控制，再到充电网络体验，目标是让纯电在大多数场景足够好。它更依赖完整的数据闭环与统一架构。
• 中国品牌增程路线（以G7为代表）：更“场景优先”。先承认补能基础设施的不均衡与节假日峰值，给用户一个确定性的底牌；同时再用算法把能耗、噪声、寿命慢慢磨到位。

我更倾向于认为：在2026年前后的中国市场，增程是争夺家庭用户与长途用户的高效策略，尤其在三四线与跨省通勤人群。你可以不喜欢它，但你很难否认它解决的是“最疼的痛点”。

回到《人工智能在汽车制造》：AI如何把“1704km”落到量产一致性

答案先给：续航数字能不能变成稳定口碑，关键在制造一致性；AI在生产、测试、供应链上负责“把波动压小”。

续航、能耗、噪声这些体验指标，最怕“试驾车很美、交付车一般”。而增程系统是典型的多系统耦合产品，一点点波动都会被用户放大。

1）质量检测：把隐性缺陷拦在出厂前

• 电池与高压系统：AI视觉+声学检测可识别连接件装配偏差、线束走线异常、局部放电风险。
• 动力总成与NVH：通过端线测试的振动与声音信号，模型能更早发现轴承、固定点、隔音件装配问题。

2）标定与OTA：把“车与车的差异”收敛

增程标定工作量巨大。AI能做两件实事：

• 缩短标定迭代：用仿真与数据驱动的方法减少实车路测里程；
• 交付后持续优化：通过OTA把能量管理策略迭代给存量用户，让“越开越顺”。

3）供应链协同：节假日交付与一致性更考验系统能力

年底与春节前后往往是交付高峰。AI在供应链预测、排产优化、关键零部件缺料预警上，会直接影响“能不能按时交车”以及“同批次品质是否稳定”。

一句话总结：AI在工厂里做的是“少出错”，在车上做的是“少打扰”。两者叠加，才是用户真正感知到的体验。

你真正该关注的不是1704km，而是三件“体验指标”

答案先给：看增程车是否值得买，别只盯综合续航，优先看纯电覆盖、介入体验、能耗透明度。

如果你在2026年要选一台增程SUV，我建议把注意力放在：

1. 纯电续航与充电体验：纯电能跑多远，决定了你有多少比例的时间像在开纯电车。G7申报的纯电 325 km是一个很实用的区间。
2. 发动机介入的“可感知度”：试驾时刻意做三件事：低速跟车、急加速、高速巡航。听噪声、感振动、看转速变化是否突兀。
3. 能耗与策略的可解释性：好的系统会把当前策略讲清楚（为什么发电、目标SOC是多少、预计油耗如何变化），而不是让你靠猜。

这些指标背后，全是软件与算法功底。

结尾：AI在汽车里的分工，正在变得更“务实”

小鹏G7超级增程版用 55.8 kWh电池与 60L油箱，把综合续航推到 1,704 km，这是一种非常中国式的解法：先解决长途与节假日的确定性，再用AI把能耗、噪声、热管理、寿命这些细节做精。

而特斯拉代表的“软件优先”路线，则证明了另一件事：当架构统一、数据闭环建立起来，软件可以持续把效率挤出来，把补能体验做成体系。

下一阶段更值得讨论的问题是：当中国的充电网络继续下沉、AI标定与OTA更成熟之后，增程的“确定性优势”会被缩小多少？ 又或者，增程会反过来成为智能座舱与用户体验的更稳底座，让更多AI能力有“可用电量”的保障？

如果你正在做汽车软件、能量管理、质量检测或整车体验优化，欢迎把你最关心的一个指标（油耗、噪声、冬季续航、标定效率、端线检测）告诉我——我会在《人工智能在汽车制造》系列里用一篇更落地的文章把它拆开讲清楚。