均速过百680公里？小米SU7 Pro续航实测

作为小米SU7 Max创始版车主，我也会觉得Pro版非常有吸引力：标准版的底盘，Max版的满血智驾，比它俩都长的续航！24.59万，比标准版贵3万，不多；比MAX版便宜5万多，真香！

既然这么香，为啥买了Max没买Pro？ 因为刚上市的创始版只有标准和Max版，没有Pro版本……

SU7 Pro最大的特点就是超长续航。于是我拿到一辆SU7 Pro，进行了一场续航测试。

左：小米SU7 Pro 右：小米SU7 Max

早上7点36分从上海安亭出发，沿G2高速行驶300公里到达南京；南京市区(以高架路为主)行驶近60公里之后，再沿G2高速行驶240公里，于16点33分抵达上海虹桥。

总共行驶了636公里，到达终点时剩余电量7%、表显剩余里程55公里。

从实测结果来看，以高速为主的路况行驶636公里、折算满电续航680公里，全程续航达成率82.5%，这显然是一个非常优秀的成绩了！这次测试使用的还是20寸的米其林PS EV静音胎，CLTC续航为750公里；如果换成19寸的米其林低滚阻轮胎的话，CLTC续航将达到810公里，按本次测试条件的折算满电续航将达到734公里！

不过大家也知道，电动车续航长短，受测试条件影响很大。同样一辆车，可能测出非常扎实的结果，也可能被测成“虚标王”。为打消大家这一疑虑，我会详细阐述测试条件，供大家参考。

一、续航测试的影响因素

1、胎压的影响

胎压越高，能耗越低。这也是为什么，很多纯电车的出厂胎压设置得非常高。比如说特斯拉的车型将标准胎压设定为2.9bar，就有降低能耗、提高续航的考虑。

中国汽车研究中心的一项研究指出[1]：胎压增加0.2bar之后，行驶阻力平均减少3.9%（相应地，续航增加大约3.9%）；文献[2]的研究指出：某款中大型纯电SUV的胎压增大0.2bar，阻力平均降低7%、高速段阻力平均降低2.5%（因为风阻比例增大）。

胎压对行驶阻力的影响 图片来源[2]

如下图，这辆小米SU7 Pro在当天测试中，行驶了100多公里之后的热胎胎压为3.0-3.1Bar。推断冷胎胎压为2.8Bar，略低于推荐的冷胎胎压2.9Bar，这符合大部分小米SU7车主的用车条件。

2、车重的影响

车重的影响显而易见。如果是严格的等速巡航，车速对高速能耗的影响确实不算大。但是，除非在试验场，还是很难严格保持匀速行驶；一旦有加减速的情况，车重就会对能耗产生直接影响。

文献[3]研究了不同车速下车重对能耗的影响，整备质量增加120kg(6.67%)，100km/h与120km/h下的行驶阻力增加4.12%与3.22%。再拿某款电动车型的两个车重不同的版本比较[5]，车重增加160kg(8.1%)后，能耗增加了4.2%。同比放大的话，就是车重增加10%带来能耗增加5.2%，数据也是能够互相印证的。

本次长途挑战的载重量约为160kg，比单人驾驶增加了大概80kg(4%)，估算100km/h下的行驶阻力增加约2.5%。

值得指出的一点，到达南京之后我还有一个任务，就是将250公斤的货物送达指定地点。这50公里南京市区路程中，加上货物比单人驾驶增加了大概330kg(16.5%)，估算100km/h下的行驶阻力增加约10.3%。

3、车速的影响

经常有电车新车主问我，说某某电车续航怎么这么虚，是不是应该维权退货？ 这种咨询，一般来说我都很难回答，因为他们都提供不了平均车速信息，而这个变量对能耗/续航的影响非常大！

文献[4]的一项研究指出，基于标准驾驶循环构造出+20%/-20%车速的新循环对比测试，平均车速每增加20%，能耗就会增加21%。而且平均车速越高，差异越敏感 —— 例如Highway Fuel Economy Test(HFET)的高速循环测试中，平均车速每增加20%，能耗增加24%。

概括一下：HFET循环的平均速度为77.9km/h，每增加1%车速会增加1.2%能耗。

车速对能耗的影响 图片来源[4]

来看看本次测试的行程：每20km记录一个数据点，取20公里的平均车速画成曲线。可以看到，除了去程、返程的两次堵车，以及到达南京的市区工况之外，每20km的平均车速均在100km/h以上。

去程的平均车速为95.2km/h，返程的平均车速为84.6km/h。为什么每20km的平均车速均在100km/h以上，但返程的平均车速明显低于去程呢？ 原因就是返程的堵车时间太长，以及到达终点附近找充电站的时间较长，拉低了平均车速。

将头尾和拥堵时间去除，我们就能更清晰地观察平均车速，否则在研究过程中可能会造成误判。去程平均车速101.4km/h、返程100km/h，往返的平均车速相近。

既然往返的平均车速相当，那么为什么续航达成率与行驶能耗相差这么大呢？ 去程续航达成率86.5%、百公里能耗13.1kWh，返程续航达成率79.2%，百公里能耗14.2kWh。接下来，我们继续分析第四个关键因素。

4、气温与光照

将仪表显示的气温数据给画成曲线，答案就一目了然了！早上7点出发时的气温只有26°C，中午到达南京时就达到了33°C。下午14点返程时达到了最高气温37°C，直到15点半的时候才降低到34°C。全程将空调温度设定在25°C左右，它与环境温度的差值对空调耗能有着直接影响。

在续航测试视频发出去之后，不少网友评论说：其实没必要戴冰袖，因为小米SU7的前挡风玻璃做了三层镀银处理，紫外线隔绝99.5%，红外线隔绝97.6%。这是事实，但这辆SU7 Pro的侧窗玻璃还没贴膜，从侧窗射进来的光线还是非常强的。

正是由于下午的平均气温比上午高了4.5°C，再叠加光照强度也大大提升的因素，从而导致在平均车速相近的情况下，下午的百公里能耗比上午高了大概8.4%，也就是高了1.1kWh。

二、小米SU7的低能耗技术

夏季高速场景下，小米SU7 Pro以100km/h的平均车速实现了13.1-14.2kWh的百公里能耗，无论从哪个角度来看，这都是非常优秀的能耗水平。那么，小米SU7是通过什么技术来实现的呢？

回答这个问题，我们习惯于从“局部”的视角来一一拆解，例如：

• 自研电机：电机自研，可以“根据需求来设计电机”，而不是“根据电机能力来匹配需求”，因此在平衡动力性、经济性时会有更高的灵活性。小米SU7 Pro搭载的V6超级电机，最高转速达21000rpm，对应的最高车速为210km/h，比大部分纯电车都高不少。如此一来，就算是开到100-120km/h对SU7的电机来说也不算高转速，就更容易落在电机的高效率区。2023年驱动电机系统专利公开数量排行榜中，小米汽车位列全球企业排名第三，位列国内企业排名第二，由此可以证明小米在自研电机上的投入。

• 舍得用料：不管是SU7 Pro还是SU7标准版，都采用了全域碳化硅的设计。相对于传统的IGBT，SiC模块能降低损耗，也是显而易见的。因为SiC模块的全称是SiC MOSFET，而IGBT则为Si MOSFET+BJT。在能量转换过程中，IGBT多了BJT一个环节，那么损耗肯定会比同等技术级别的SiC MOSFET要高。四驱版的SU7 Max更是采用了800V+前后电机双碳化硅的构型，可谓舍得用料。
• 神行电池：小米SU7 Pro的神行电池有两个特点，一是体积能量密度高，所以才能塞得下94.3kWh的超大容量，实现830km的CLTC续航；二是质量能量密度也高，所以能在超大容量的同时降低重量，控制整车能耗。

• 风阻系数：风阻对高速工况的能耗来说，至关重要。小米SU7不仅长得好看，风阻系数也非常低，低至0.195Cd

以上“局部”视角的拆解分析固然重要，但我认为有必要再从“全局”视角来理解小米SU7的工程设计。

电车比油车多了一个三五百公斤的电池包，在工程设计时经常陷入“面多加水、水多加面”的被动局面： 纯电车比燃油车重500公斤，车也高一些；所以就要用更好的底盘料、更宽的轮胎，由此造成车更重、滚阻更大，车高造成风阻大。由于能耗大，所以又要加电池，车又更重……

相反，如果努力通过各项技术把车给造轻了，轻到一定程度，车也低到一定程度，就会发现：能耗低了，续航长了，所以可以去掉一些电池； 去掉电池之后，轻又更轻了。这种“面少了去水，水少了去面”的过程，就很舒服了，这就是来到了“工程拐点”之下。

从“全局”视角就很容易理解，小米SU7为什么全系都使用了CTB底盘电池一体化技术：既能提升电池包能量密度，降低整车重量和能耗，也能在保证座舱垂向空间的前提下降低车身高度，从而减少迎风面积，进而降低风阻与能耗。

类似地，小米SU7的一体化压铸后地板，也可以将这个72合1的集成零件重量减轻17%。

从全局视角来看，这些减重措施都为了尽可能将车重控制在“工程拐点”之下，进入“面少了去水，水少了去面”的正向循环。对小米SU7来说，这种工程思路还有特殊的意义：它是一台追求运动性能的车，如果车重控制不好，提升底盘用料又会增加车重，不可避免地陷入“面多加水、水多加面”的被动局面。

此次续航测试让我感慨万千：四年前我第一次开小鹏P7去南京，心中还有点忐忑。到地方，同事很惊讶，电车竟然能开长途？没想到四年之后，小米SU7 Pro就可以轻松开个往返了！背后的故事，就是中国新能源汽车技术在这四年间的突飞猛进！

参考文献

[1]李博,张朋,徐军辉,等.纯电动汽车行驶阻力影响因素和高低温阻力修正因子研究[J].小型内燃机与摩托车, 2021, 050(004):63-67,77.

[2]王儒枭. 基于实测和仿真的乘用车滑行阻力系数影响规律应用研究. 河北工业大学硕士论文. 2021年5月.

[3] 熊福明、崔川扬、黄俊.纯电动汽车道路滑行阻力试验影响因素浅析[J].汽车实用技术, 2020, 45(24):6.DOI:10.16638/j.cnki.1671-7988.2020.24.004.

[4] Anatole Desreveaux, Alain Bouscayrol, Rochdi Trigui, Elodie Castex, John Klein. Impact of the Velocity Profile on Energy Consumption of Electric Vehicles. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019, 68 (12), pp.11420-11426. 10.1109/TVT.2019.2949215. halshs-03182103

[5] https://zhuanlan.zhihu.com/p/593446413

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