電動汽車已大規模普及，但續航虛標、表盤顯示里程與實際行駛偏差，仍是行業核心痛點。多數車主知曉低溫、高溫天氣會壓縮續航，卻常常忽略路面條件帶來的能耗損耗。傳統續航估算模型基于理想平整路面，一旦遇到濕滑、積雪、破損粗糙路面，預測偏差會進一步放大，加劇用戶里程焦慮。NIRA Dynamics以純軟件輪胎監測系統解決方案（涵蓋TPI UX 胎壓監測、TWI胎面磨損監測系統、TGI輪胎抓地力監測系統等），依托車輛原生輪速信號實現輪胎狀態、路面摩擦系數的實時監測，為車企實現從預估里程到精準實算的技術落地提供可行路徑。對車企而言，提升續航預測的真實度，既是優化用戶用車體驗的關鍵，也是產品競爭力提升的關鍵。
多重現實因素，造成續航測算偏差
天氣不只影響電池本身，還會改變路面狀態，雙重作用于電動車續航。低溫環境下，電池性能衰減，同時空氣阻力也會隨之增大。在干燥平整路面行駛時，車輛滾動阻力小，能量損耗低，再生制動也可以高效回收電能。
而雨水、積雪、融雪泥漿、結冰、磨損粗糙路面，都會帶來額外行駛阻力。滾動阻力直接決定車輛能耗：阻力越高，維持同等車速所需的扭矩就越大，同時再生制動的回收效率約少。冬季電動車續航普遍下降10%30%，這不僅是因為電池的能量消耗增加，還有道路帶來的額外能耗。
現代電動車續航算法通過電池電壓、電池容量等因素預估行駛里程，但這套體系很難感知實時輪胎路面交互狀態，這就造成續航預估與真實工況存在明顯不確定性。
多源數據融合，落地真實續航計算方案
想要縮小續航預測偏差，車企可以通過軟件方案，融合車載多維感知信號，聯動云端氣象數據，實現更貼合實際的續航實算。
車企可將NIRA Dynamics的TPI UX胎壓監測系統、TWI胎面磨損監測系統、TGI輪胎抓地力監測系統等數據接入續航計算鏈路，同時車企再結合云端氣象信息，動態修正滾動阻力、再生制動回收上限等核心參數。NIRA解決方案為純軟件，無需新增硬件傳感器，依托車輛現有輪速等傳感器信號即可運行。
1. 實時輪胎狀態：車輛行駛時，實時獲取胎壓、胎面磨損程度，動態校準滾動阻力系數。胎壓不足、輪胎過度磨損都會直接增加行駛能耗，把這部分變量納入計算，即可消除輪胎帶來的續航預估誤差。
2. 抓地力實時感知：依托車輛動力學信號判斷路面摩擦水平，對再生制動回收強度做自適應調整。濕滑低附著路面主動降低回收力度，保障行車安全；高附著路面充分釋放回收能力，不再用同一套固定標定應對全部路況。
3. 聯動云端氣象：車企可結合云端氣象數據，對行駛路徑上的降雨、低溫、降雪環境提前研判，預調能耗模型，提前預判沿途路段的阻力變化，進一步縮小續航計算偏差。
優化出行規劃，兼顧用戶體驗與車企
完成多源數據融合之后，續航不再是實驗室理想數值，而是結合輪胎、路面、天氣得到的真實結果，帶來多重實際價值。
對終端用戶：導航路徑規劃可疊加能耗維度，不再只優先最短、最快路線；續航貼近真實行駛結果，幫助車主合理規劃充電時機，有效緩解里程焦慮。
對整車制造企業：
? 改善用戶口碑，降低續航預估不準帶來的用戶負面反饋；
? 優化整車能量管理，再生制動隨路況動態適配，兼顧行車安全與電能回收效率；
? 針對商用車隊，高精度續航測算可輔助線路規劃、充電排班，長期運行下實現運營效率提升。
電動車續航精準化，不在于一味拉高續航里程的數字，而在于讓顯示數值無限貼近真實路況。依靠多源車載感知數據與云端氣象協同，把輪胎路面真實交互納入算法模型，是從“估算續航”走向“實算續航”可落地的技術路徑，幫助車企把續航焦慮轉化為可量化、可優化的產品能力。更多先進技術和精彩資訊，歡迎您前往NIRA Dynamics官網或官方公眾號“NIRA Dynamics”了解。
轉自：中國經濟新聞網
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