小睿就带大家破解电动车续航焦虑的“终极密码”，中科院团队新研发的续航预测框架，30万公里实车测试误差不到5.5%，不仅能精准告诉你“还能跑多远”，还能指导你“怎么开更省电”！

如今街头的电动汽车越来越多，但“续航焦虑”始终是横在车主心头的一根刺。

不少车主都有过这样的经历：官方标称500公里的续航，实际开起来连300公里都跑不到，尤其是冬季低温天，续航“腰斩”更是常态。

这种宣传与实际的落差，也让续航虚标成为新能源汽车投诉的重灾区。

技术突破直击痛点

据中消协报告显示，新能源车单方面“锁电”、宣传续航与实际不符等问题长期困扰消费者。

央广网也曾报道，有车主购买的电动车标称续航200公里，实际满电仅能跑140公里，厂家却以“认证条件与实际驾驶条件不同”为由认定车辆无问题。

而光明网的调查更指出，当前主流的CLTC实验室测试标准，虽比旧标准更贴近现实，但仍与真实驾驶环境存在差距，部分车企还会“定向优化”测试过程，让数据更“好看”，进一步加剧了用户的信任危机。

就在这样的行业背景下，中国科学院大连化学物理研究所等科研团队提出的高精度续航预测新框架，为破解续航焦虑带来了新希望。

从“黑盒预测”到“透明可解释”

之所以会出现续航预测不准的问题，核心原因在于现有方法大多依赖实验室仿真工况或小样本测试，难以覆盖不同地区气候、路况及驾驶习惯的巨大差异。

而中科院大连化物所团队提出的新框架，最大的突破就是跳出了实验室的局限，基于真实运行大数据构建模型。

与传统直接给出结果的“黑盒”预测不同，该框架采用了随机森林算法，创造性地实现了“先能耗、后续航”的分步估算策略。

简单来说就是先综合分析驾驶行为、环境温度、电池健康状态等多方面影响因素，建立精准的单位里程能耗率模型，再根据能耗率推算剩余续航。

这种方式不仅大幅提升了预测精度，更解决了传统算法“不可解释”的难题，它能清晰地告诉你，是低温天气吃掉了20%续航，还是急加速驾驶增加了15%能耗，让续航预测不再是冰冷的数字，而是可感知、可理解的结果。

为了验证框架的实用性，研究团队开展了为期3年的实车测试，数据覆盖不同城市的乘用车与公交车，总行驶里程超过30万公里。

系统验证结果显示，该方法预测的剩余续航与实际可行驶里程的平均相对误差低于5.5%，这一性能远超传统预测方法，充分证明了其在复杂实际工况中的可靠性。

更有价值的是，研究还发现了影响能耗的关键变量，整段行程的平均电流与平均车速。基于这一发现。

团队得出结论，仅通过优化驾驶行为，乘用车的续航能力有望提升30%以上，公交车可提升10%以上。这意味着，未来车主只需调整驾驶习惯，就能显著提升续航，无需额外改装车辆。

该框架的价值远不止于解决个人车主的焦虑，更能为电动汽车行业的规模化发展提供技术支撑。

对于物流车队、公交公司等运营主体，它可以为智能调度、能耗优化管理提供精准数据，降低运营成本。

对于二手车市场，基于框架的电池健康状态评估，还能为车辆残值评估提供科学依据，规范市场秩序。

而随着框架与车载电池管理系统及云端运营平台的深度融合，还能助力构建更安全、高效的新能源交通系统。