作为电动车车主，你是否曾注意到开启无人驾驶功能后续航里程的悄然下降？这一现象背后隐藏着一个常被忽视的事实：智能驾驶系统是个不折不扣的电量杀手。根据行业内测数据，当车辆启用高阶智能驾驶功能（如城市NOA）时，。这在某种程度上预示着，一辆正常情况下续航500公里的电动车，在全程开启智驾功能后，实际续航可能降至不足400公里。
这种现象的根源在于智能驾驶系统的高能耗特性。与传统车辆仅需提供动力不同，智能电动车必须同时支撑两大类能耗需求：行驶能耗与计算能耗。前者是车辆移动的基础消耗，后者则是维持智能驾驶系统运行的必需能量。就像人体不仅需要运动能量，还需要大脑思考的能量一样，智能车辆的大脑——感知与决策系统，同样需要大量电力供应。
业内工程师们早已洞察这一挑战。某新势力品牌的工程师在内部会议上展示的多个方面数据显示，随着系统接管率提升，激光雷达采样频率与决策模型参数量会呈倍数增长，电耗随之呈现边际效应的大幅度上升。当剩余电量达到预设值时，系统甚至会强制退出智驾模式，这充分说明了智能驾驶系统对电力的依赖程度。
更为严峻的是，随只能驾驶功能的一直在升级，这种能量需求仍在持续增长。高阶智驾系统通过复杂算法处理海量传感器数据，实时构建周围环境模型，并做出决策判断，这一过程的计算复杂度与能耗远超传统驾驶任务。能量供给正成为制约智驾技术发展的天花板，而普通消费者对此却知之甚少。
要理解智能驾驶为何如此耗电，我们应该将其硬件拆解为两大核心部分：感知系统与计算平台。这些子系统各司其职，协同工作，但也正是电耗增加的主要源头。
感知系统相当于车辆的感官，由多种传感器组成，持续从周围环境收集数据。主要传感器类型包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头，每类都有不同的功耗特性和性能表现。
：通过发射和接收激光脉冲来创建高精度的3D环境地图。根据最新行业数据，
。例如速腾聚创新发布的MX激光雷达功耗低于10W，而禾赛科技推出的ETX超远距激光雷达功耗为11W。虽然看似不高，但高端智能车型往往配备多颗激光雷达，如极氪H9系统就配备了5颗激光雷达，仅此一项即可增加50W以上的持续功耗。
：相较于激光雷达，毫米波雷达的功耗相比来说较低，单个功耗约5-8W。但车辆常常要配置多个（前向、侧向、后向），总计也会带来可观的能耗。
：智能车辆通常配备8-12个高清摄像头，每个摄像头功耗约2-4W。特斯拉Model Y焕新版就配备了8颗摄像头-4，仅摄像头系统就可能消耗16-32W功率。
值得注意的是，这些传感器往往需要持续运行，只要车辆处于智能驾驶模式，它们就会不断采集数据，形成稳定的基础功耗。相比之下，传统车辆仅需在特定时刻获取有限的环境信息，传感器功耗几乎能忽略不计。
如果说感知系统是车辆的感觉器官，那么计算平台就是它的大脑。这个“大脑”负责处理海量传感数据，运行复杂的感知、预测、决策算法，其能耗远超感知系统。
智能驾驶计算平台的核心是域控制器和高性能计算芯片。根据当前主流方案，计算平台的功耗范围颇为可观：
这些芯片的功耗之所以如此之高，是因为它们需要实时处理来自传感器的大量数据。以激光雷达为例，单颗激光雷达每秒钟可生成数百万个点云数据；摄像头则持续传输高清视频流。计算平台必须并行处理所有这一些数据，识别障碍物、预测行为、规划路径并控制车辆，这一过程的计算强度极大。
事实上，即使是相对紧凑的工业级边缘AI平台，其功耗也可能达到150瓦。而对于追求极致性能的智能电动车，计算平台的功耗往往更高。这与传统车辆的控制单元形成鲜明对比——后者仅需处理简单的发动机管理、车身稳定等任务，功耗不足智能计算平台的十分之一。
更重要的是，感知系统与计算平台的功耗只是直接能耗。智能驾驶还带来一些间接能耗，例如为冷却高性能芯片而强化的热管理系统所需的额外能量。在高温环境或高强度运算下，液冷系统、风扇等散热装置的功耗也不容忽视。
面对智能驾驶系统带来的额外电耗挑战，汽车行业正在从多重维度寻求解决方案，试图在保持智能驾驶性能的同时，降低其对车辆续航的影响。
硬件集成化是降低智能驾驶系统功耗的有效途径之一。通过将多个分散的组件集成到更少的芯片或模块中，能够大大减少能量在传输过程中的损耗，同时降低系统整体功耗。
速腾聚创在推出千元级激光雷达MX时，采用了专用SoC芯片M-Core，将整个后端电路集成至单芯片中，使MX主板面积减少50%，功耗降低40%。类似的，比亚迪在其汉EV车型中采用了八合一智能电驱系统，通过高度集成化设计减少能量传递损耗。
另一方面，供应链的成熟和规模化生产也促使智能硬件成本与功耗同步下降。速腾聚创CEO邱纯潮表示，随着生产良率的优化和上游供应链的支持推动，激光雷达价格将从几年前的500-680美元降至200美元以内，同时功耗也在持续优化。
动态资源分配是另一项关键策略。智能驾驶系统不必在所有时刻都保持最高性能运行，能够准确的通过实际路况调整感知和计算资源的分配，进而达到节能目的。
速腾聚创的MX激光雷达就支持基于扫描技术的动态调节区分辨率功能。在高速远焦模式下，它可以集中扫描道路正前方远处，ROI区域等效251线°，既帮助车辆更快发现远处障碍物，又避免了全视场均匀扫描的能量浪费。
类似的，计算平台也能够准确的通过场景复杂度动态调整算力分配。在高速等结构化环境中，可以适当降低计算频率；而在城市拥堵路段则全力运行。这种情景感知型的功耗管理可以在几乎不影响使用者真实的体验的前提下，明显降低系统平均功耗。
应对智能驾驶的高能耗挑战，电池技术本身也在慢慢的提升。中国工程院院士李骏代表中国汽车工程学会发布的《2025年度中国汽车十大技术趋势》中指出，2025年新能源A级乘用车百公里行驶电耗将降至10kWh以下。这在某种程度上预示着即使智驾系统增加15%-25%的能耗，整车总能耗仍能控制在较低水平。
比亚迪通过新一代刀片电池配合智能热管理系统减少温控损耗，同时采用扁线电机+SiC碳化硅模块将电机效率提升至97%以上。这些技术创新共同降低了整车基础电耗，为智驾系统留出了更多能源预算。
另一方面，针对智能驾驶的特殊需求，电源系统冗余设计也慢慢变得受到重视。例如，蔚来ET9采用了双路供电设计，一路故障另一路会毫秒级接管。小鹏G9甚至采用了两套低压电池组：一套用于驱动常规的车身电子设备，另一套专供智驾域控制器、激光雷达等高优先级负载。这种设计虽然增加了系统复杂性，但确保智驾系统在极端情况下的能量供给。
随着智能驾驶技术的加快速度进行发展，其能量需求与续航能力之间的平衡将持续优化。从技术发展的新趋势来看，未来几年有几个明确的方向将帮助缓解智能驾驶的能耗问题。
电子电气架构的革新是降低智驾系统能耗的关键路径。传统的分布式架构存在大量能量转换和传输损耗，而新一代域集中式架构则通过减少不必要的能量转换环节，直接降低系统功耗。根据行业预测，2025年车载智能计算平台将持续优化降本提质策略，助推NOA等智能驾驶技术大范围的应用于高中低端各种车型。这在某种程度上预示着不仅高端车型，普通消费者也能享受到能效更优的智能驾驶体验。
算法优化同样蕴含巨大节能潜力。当前智能驾驶算法仍处于发展阶段，效率提升空间广阔。2025年，多模态大模型有望推动无人驾驶感知决策能力实现创新突破，更高效的算法意味着完成相同认知任务所需的计算资源减少，直接降低计算平台功耗。同时，AI赋能的合成数据将成为无人驾驶研发的重要数据资源，通过高质量合成数据训练出的模型，在实际应用中能够更高效地处理各种场景，减少冗余计算。
从硬件角度看，专用芯片将在未来几年大放异彩。通用计算芯片（如CPU、GPU）在处理智能驾驶任务时能效比较低，而针对感知、规划、决策等特定任务优化的专用芯片（ASIC）可以大幅度的提高能效比。就像智能手机从通用处理器向专用AI芯片演进一样，智能驾驶计算平台也正经历类似变革。
芯片集成、多合一电驱动系统、智能能量管理策略等关键技术有望迎来技术突破，实现新能源A级乘用车百公里行驶电耗降至10kWh以下。这一指标如果实现，将标志着电动汽车能效管理达到新的高度，为智能驾驶系统提供了更为宽松的能耗预算。
另一方面，智能充电与能量管理生态的完善也将缓解用户的里程焦虑。AIoT技术在电动车智慧能源管理中的应用，包括智能充电排程、剩余电量预测和行驶路线优化等功能，能够在一定程度上帮助用户更有效地管理能源使用。例如，智能充电系统能根据能源需求、电网负载和可再次生产的能源的可用性优化充电过程；精准的剩余电量预测则能帮助用户做出更佳的行驶及充电决策，减少不必要的里程焦虑。
智能驾驶系统的确会显著影响电动车续航，这是不争的事实。激光雷达、多摄像头、高性能计算芯片等硬件在提升无人驾驶能力的同时，也增加了整车的能量负担。根据车辆配置和智驾水平的不同，实际电耗增加幅度在15%-25%之间。
然而，我们也要看到技术的积极进展。随着硬件集成度提高、算法效率优化和电池技术革新，智能驾驶系统的能效正在不断的提高。未来几年，我们非常有可能会看到智能驾驶性能增强与功耗降低同时实现，就像智能手机发展历史中性能与续航逐渐达到平衡一样。
作为消费者，在选购具备智能驾驶功能的电动车时，应当理性看待官方续航数据，了解智能驾驶对实际续航的影响，同时关注车辆的能效技术和整体能源管理策略。只有充分理解智能驾驶系统的能量特性，才能更好地利用这项技术，享受它带来的便利，而不是陷入意外的里程焦虑。
在电动车与智能驾驶协同演进的道路上，能源效率始终是核心技术挑战与竞争焦点。如何在有限的电池容量内，既满足车辆行驶的基本需求，又为智能系统提供充足能量，将持续考验汽车工程师的智慧与创新能力。
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