春節即將開始，新能源汽車的車主們必須面對另乙個問題：我應該開車回家嗎？
尤其是對於長途跋涉回家的車主來說，這個問題背後有一系列的擔憂，比如：
哪條路線的充電方式最方便？ 選擇路線是乙個很大的困難。
什麼時候充電最安全？ 充電更多會浪費時間，錯過充電很煩人。
排隊充電需要多長時間？ 萬一排隊距離很遠，旅行的持續時間甚至可能翻倍。
雖然如今的新能源汽車與過去相比已經取得了長足的進步，但實際上，上述問題依然難以迴避，疊加今年春節期間，遭遇了大規模的低溫凍雨雪天氣，以及可能出現的高速交通擁堵等突發事件，車輛能耗波動較大，新能源車主擔心長途跋涉回家。
假設有這樣一款產品，可以整合能耗因素，準確計算車輛的續航消耗，給出長途充電路線的精細規劃，不浪費充電時間，也不用擔心續航，這會不會大大增強新能源車主回家的信心？
通過導航解決里程焦慮？
解決電池壽命焦慮並不容易。
以充電等待為例。 車主好不容易在停電前找到了合適的充電站，一看前面，排隊的車已經十幾輛了，但充電樁卻只有兩三個，是不是要等？
等待意味著在這裡呆上幾個小時，計畫晚上回家，但現在熬夜開車。
有可能快速找到合適的充電樁，也可能要排隊，或者車輛在到達下乙個充電站之前就沒電了，停在高速公路上比較麻煩。
但如果有導航產品，它不僅可以給出最好的充電能力，還可以顯示排隊前有多少輛車以及預計排隊多長時間，這可以幫助車主做出更好的決策。
要做到這一點，其背後是一整套圍繞新能源電池壽命的系統建設：重要的是要知道，新能源導航不僅僅是將充電樁資料整合到地圖導航服務中，全面的充電樁和充電站實時資訊是基礎，此外還需要一套深度學習模型， 可全面計算能耗資料、充電效率、路線規劃，為新能源車主提供精細化、個性化的長途充電規劃。
近日，高德地圖的“暖路回家”服務計畫正式上線，其中包括全球首款具有自主學習能力的新能源導航，以及“充電地圖2”。0“，為廣大新能源車主提供更精細的能耗計算、路線規劃、充電定時提示、分鐘級等待時間預估服務，有助於緩解長途返鄉過程中的”里程焦慮”。
定位能源消耗的禍害
新能源汽車的續航里程受坡度、氣溫、空調溫度、交通擁堵等多種因素影響，理論續航里程與實際續航里程往往存在差異。 這也是很多新能源車主的“里程焦慮”難以緩解的核心原因之一。
高德開發的“自學習能耗模型”就是為了解決這個問題，該模型可以考慮能耗影響因素的方方面面，包括坡度變化、溫度變化、路況變化等，幫助新能源車主更準確地了解續航里程狀態，從而評估出更合適的路線和充電時機。 並且隨著使用導航服務的使用者數量的增加，模型的計算將更加準確。
例如，當新能源車主規劃200公里以上的長途路線時，同時出站和回程都會受到斜坡的影響，導致能耗不同，高德地圖會給出不同的路線。
此外，溫度對新能源汽車續航里程的影響也實時計算。 對於相近的距離，氣溫較低的北方和氣溫較高的南方，新能源導航也會給出相應的規劃路線。
除了精準的能耗計算，新能源導航的出現也得益於高德地圖積累的20年ETA能力——基於行業領先的時空演算法技術，高德地圖全新公升級的高德ETA（Planning Time）可以結合交通狀況的實時分析，為返鄉使用者提供更精準的出行時間和路況預測， 並可實現分鐘級高頻更新。
結合自學習能耗模式，建立了行業內極具創新性的新能源導航產品邏輯。
再見，充電盲盒
“新能源導航”必須與“充電地圖”相輔相成，就像新能源汽車離不開充電樁一樣。
全新公升級的高德“充電地圖2“0”聚合了國家電網、南方電網、特斯拉、特徵、星卡等數百個充電站品牌，覆蓋超過百萬個充電樁。 例如，特斯拉在高德充電地圖上為多品牌車型開設了350多個超級充電站和250多個目的地充電站。
本次高德充電地圖20還推出了“首選電站”服務：通過對充電站規模、停車費資訊、介面穩定性、充電樁心跳資料等七大維度資料進行綜合分析，對處理全國充電站的質量和體驗進行評估，讓使用者“找好樁”變得更加方便; 高德充電地圖還為大功率超級充電站配置了超充標誌，以醒目的紅色顯示，以方便有需要的車主。
然而，“找好樁”是一回事，找“好樁”是廣大車主的另乙個痛點。 為此，高德充電地圖20個線上充電站排隊**，讓去充電站告別“開盲盒”。
該服務基於高德地圖的計費資料和導航資料生成。 如今，當使用者在高德地圖上搜尋充電站詳情，導航或路過充電站時，不僅可以了解充電樁的使用狀態，如果沒有閒置充電樁，還可以給出排隊時間**，可以精確到分鐘級。 同時，充電地圖還可以為車主推薦其他可選充電站，更合理地規劃充電路線。
2023年，中國新能源汽車供銷將蓬勃發展。 根據中國協會公布的資料，過去一年新能源汽車銷量達到949輛5萬輛，同比增長37輛9%。同時，今年的春節也將呈現出重大的結構性變化，據交通運輸部統計，今年春節將有72億人屬於自動駕駛出行，創歷史新高——對於新能源汽車來說，越來越好，今年的春節是年終路試的“大考”。
從長遠來看，這次長途路試的結果有賴於動力電池的技術突破和國家充電基礎設施的完善。 然而，現在，或許一款體驗更好的新能源導航和充電地圖一體化服務，以及其背後的出行演算法技術，也成為了必要的考慮。
Leifeng.com 文章。