芝能科技出品

增程式電動車一直像一個“帶著瑕疵的妥協”，既滿足了電驅的平順與低成本補能，又不得不依賴發動機兜底。

當然用戶對“虧電感”的集體抱怨卻成為這一架構揮之不去的陰影：當電池電量不足，油耗飆升，動力遲滯，噪音與振動驟然放大，車輛體驗從電驅的絲滑跌落到燃油的粗糲。

這背后是能量管理的固有局限。傳統系統只能被動響應當下工況，缺乏全局視角與前瞻規劃。無論是發動機效率點的游離，還是能量回收的割裂，都使得增程式始終停留在“臨時補救”的層面，這是一種工程可行，卻始終難以擺脫“不完美”的技術路線。

所以和插電混動里面的技術一樣，現在增程技術也開始圍繞以 AI 能量控制平臺為核心，將駕駛行為、道路環境和能量分配納入同一套預測模型，轉向主動優化。

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增程的問題的解決方案

● 傳統方案遇到的問題

在傳統增程架構中，發動機通過增程器為電池和電驅電機供電，但其運行工況往往難以保持在高效區間。

電池電量充足時，發動機工作較少，不會暴露明顯問題；但在虧電狀態下，發動機必須頻繁介入，而工作點在低效率區間的概率大幅增加，導致油耗上升。此外，電驅系統的能量損耗在負載波動時更加明顯，加重了虧電帶來的整體能耗問題。

多數現有增程式車型的能量管理策略較為簡單，常基于SOC（電池荷電狀態）閾值觸發發動機介入，或根據瞬時車速和功率需求進行被動分配。這種模式缺乏對道路環境和用戶習慣的預測能力。

例如，車輛在進入長上坡前沒有提前儲能，往往需要在坡中大幅提高發動機輸出，造成油耗和噪聲急劇上升；而在下坡時如果電池已滿，又無法有效利用能量回收。

增程式動力系統需要在發動機與電驅之間不斷切換能量來源。若切換過程缺乏足夠的精細控制，駕駛者往往會感受到動力響應延遲、發動機噪聲突�；蜍嚿矶秳蛹觿　�

這些細節體驗直接構成了“虧電感”，也是增程式車輛在與純電動車對比時的最大短板。

● 如何改善，技術方案與實現路徑

廣汽星源增程技術的辦法，是在硬件上優化了發電機效率與電驅損耗，在軟件上則通過AI能量管控體系重新定義了能量分配邏輯。

該體系依托中央計算平臺的算力，結合導航大數據、實時傳感器信息與用戶行為建模，形成四大核心策略。傳統系統通常在“看到需求時才開始反應”，而廣汽的AI能量管理強調“提前準備”。

通過與導航系統聯動，結合交通流量和坡道路況信息，AI平臺能夠提前判斷能量需求并做出策略。

在技術實現上，平臺基于動態規劃算法，在狀態節點空間中搜索最優工作序列。每秒完成一次迭代計算，使能量分配始終保持動態最優。

例如，當系統識別到前方十公里將有長上坡時，會提前啟動增程器補電，避免中途因功率不足而被迫高轉速運轉；而在長下坡前，會降低電池SOC，為能量回收留出空間，系統將發動機運轉頻率控制在最優區間內，同時提升能量回收的有效性。

能量策略可以通過學習用戶習慣建立個性化模型，能夠識別143類駕駛場景和20條常用路徑，對駕駛風格、車速習慣、充電規律進行建模。

例如，對于經常在夜間家用樁補電的用戶，系統會在白天保持相對較低的終點SOC，以提升能量使用效率。而對經常依賴公共充電站的用戶，系統則會保持較高SOC，避免長時間虧電帶來的油耗和體驗下降。

這種基于個體差異的自適應策略，使車輛不再只以統一邏輯運行，而是“因人制宜”地優化能量管理。

現有車輛通常只提供幾檔能量回收強度，駕駛者需手動選擇，通過融合雷達、攝像頭等感知信息，實時識別跟車狀態、道路坡度和交通流密度，并結合駕駛員的操作習慣預測下一步動作。在滑行或減速時，系統自動調節回收力度，實現“剛剛好”的能量回收。

02

帶來的結果和變化

結果變化最大的是平衡效率與舒適性，最大化能量回收，延長續航，又避免了因回收過強導致的急減速和乘客不適感，尤其適合城市擁堵環境，能顯著降低用戶對增程車的負面感知。

在油電切換上，廣汽的AI平臺預設了333種功率分配方案，并以微秒級頻率計算車速、發動機轉速、功率需求與NVH參數，實時選擇最優解。

這意味著在駕駛員突然加速或減速時，系統能立即匹配動力需求，既保證響應速度，又避免發動機高轉速帶來的噪音與振動。

這項技術的價值在于，用戶幾乎感受不到油電切換的存在，增程車的駕駛體驗更接近純電動車，而能源效率卻得到了保障。

在國內外市場，很多品牌也推出過增程式方案，主要思路是通過發動機高效區間控制和能量回收策略來降低油耗。

能量管理大多是基于規則的固定邏輯，缺乏對用戶個性化的學習。例如，發動機啟動和停機往往依賴單一閾值觸發，未能充分考慮駕駛環境。能量回收與油電切換的控制粒度有限，多數僅能做到秒級反應，而在復雜工況下仍會出現動力遲滯或NVH不佳的問題。

改進的地方主要是在于：

◎ 預測性調度：通過導航數據和超視距路況識別實現“提前布局”，而不是被動響應。

◎ 個性化學習：利用大數據和用戶習慣建模，形成差異化補電策略，這在現有增程方案中較為罕見。

從用戶角度看，星源增程技術的最大價值在于“減少存在感”。傳統增程車的“虧電感”往往非常直觀，表現為加速遲滯、發動機突然介入帶來的噪聲和抖動，發動機的介入被平滑化，能量回收的調節更智能，用戶的主觀感知被顯著弱化。

個性化的補電策略也讓車輛逐漸“了解”駕駛者。例如，一位用戶習慣每天通勤40公里，那么系統會在行程末端自動優化SOC，讓車輛在整個通勤過程中保持最佳效率，體驗不僅提升了經濟性并增強了用戶對車輛智能化的認可度。

小結

通過 AI 主導的預測調度與毫秒級功率協同，可以讓油電切換變得不再尷尬，也讓虧電狀態下的駕駛體驗得以延續電驅的平順。

增程式的尷尬，本質上是硬件效率與能量管理的不匹配。硬件的邊際提升已接近極限，只有算法和系統整合才能繼續突破。

未來，增程式能否擺脫“過渡技術”的標簽，取決于這種架構級優化能否在更多車型、更多用戶場景中驗，當 AI 真正接管能量管理，它或許會讓增程式走向一個新的階段。

       原文標題 : 增程式的“痛點”可以用AI修復？！如何讓油電無縫切換？