增程车不是号称“没有续航焦虑”更稳妥吗？ 怎么电池反而先顶不住了？ 如果你今年买车，并且打算开个五年以上，这个反差巨大的数据，你得好好琢磨琢磨。
很多人选增程或者混动，图的就是那句“可油可电，没有焦虑”。 听起来确实完美，市区用电省钱，长途用油不慌。 但这套说辞，是建立在“充电依然不方便”这个前提下的。 可这个前提，正在以肉眼可见的速度崩塌。 截至2025年12月底，全国电动汽车的充电桩总数已经突破了2000万个大关，具体数字是2009.2万个。 其中，摆在路边、商场、高速服务区谁都能用的公共充电桩，就有471.7万个。
这不是简单的数量堆砌。 你回想一下，2020年那会儿，出个远门找充电桩是不是还得提前做攻略，生怕堵在高速上？ 现在呢，别说大城市，很多县城、乡镇的公共停车场都能看到充电桩的影子。 充电桩的“车桩比”在持续下降，意味着车找桩的难度越来越低。 以前是“里程焦虑”，现在正在慢慢变成“补能便利”。
更重要的是速度。 以前那种慢吞吞的充电体验正在成为过去式。 800V高压平台不再是几十万豪车的专属，很多二十万左右的新车也开始用了。 车企们都在拼命建自己的超充站，小鹏、理想、蔚来，你方唱罢我登场。 国家也发了话，要求未来高速服务区超充桩要全面覆盖。 现在的超充技术，已经能做到充电10分钟，续航增加四五百公里。 你下服务区上个厕所、买瓶水的功夫，电就补得差不多了。 这种体验，和加油的差距还有多大？
所以你看，纯电车以前被人吐槽的痛点，比如充电难、充电慢，恰恰是那种“发展中的问题”。 只要肯砸钱、肯建设，就能解决，而且正在被快速解决。 时间每过一天，纯电车的使用环境就好一分。 但增程车的问题，是藏在骨子里的，是结构性问题。
增程车的工作原理，决定了它的电池是个“劳碌命”。 它通常只配一块30到40度电的小电池，纯电续航也就一百多公里。 而纯电车动不动就是60度、100度电的大电池。 跑同样的10万公里，增程车的小电池需要反复充放电大约666次，而纯电车的大电池可能只需要200到250次。 这就像让一个人每天跑马拉松，和让三个人轮流跑，谁的损耗更大？
更关键的是工作状态。 很多人把增程车当纯电车开，电量用到很低才启动发动机。 这时候发动机一边要驱动车辆，一边还要给电池充电，电池就处于“边放电边充电”的高负荷状态。 长期这么用，电池衰减速度会明显加快。 有测试显示，经常跑高速的增程车，电池衰减率比主要在市区开的车能高出10个百分点。 这衰减，可是实打实地影响你的纯电续航里程。
除了电池，你还得伺候两套系统。 发动机该保养保养，该换机油换机油，一套传统燃油车的维护流程少不了。 电池系统该检查检查，该维护维护，一套电动车的流程也跑不掉。 买车的时候觉得“双保险”，长期持有的时候可能就是“双倍开销”和“双倍麻烦”。
说到长期持有，就绕不开一个现实问题：这车开五年后还值多少钱？ 也就是保值率。 过去总有人说“电动车不保值”，但这个老黄历早就该翻篇了。 中国汽车流通协会发布的《2025年度中国汽车保值率报告》显示，在纯电动车领域，一年保值率排前三的分别是：小米SU7（86.05%）、问界M9（82.44%）、理想MEGA（78.56%）。 榜单前列几乎被国产车包揽，特斯拉的Model 3、Model Y都在后面。
这说明什么？ 说明市场对产品力强、口碑好的国产纯电车型非常认可。 大家愿意买，二手车商就敢收，价格自然就稳得住。 反观增程和混动车，情况就复杂一些。 二手车商评估这种车的时候会格外谨慎，既要看发动机工况，又要重点检测电池健康度。 如果电池衰减比较明显，报价就会非常“残酷”。 因为对于下任车主来说，换一块电池的成本可能高达好几万，这钱足够加很多年油了。
最后再看看技术这趟车往哪开。 所有的研发资源、最前沿的突破，现在都明确地指向了纯电。 比如下一代电池技术的代表：固态电池。 比亚迪已经在硫化物固态电池上取得了突破，这种电池能量密度能达到现有电池的两倍左右，充电速度极快，而且更安全。 根据官方信息，比亚迪的硫化物固态电池有望在2027年实现小批量生产。 虽然先用在高端车上，但技术路线一旦跑通，下放是迟早的事。
这意味着，选择纯电，不仅仅是选择了当下的体验，更是搭上了技术迭代最快的这班车。 你车里的那块电池，未来可能通过更换或升级，直接获得续航和充电速度的飞跃。 而增程车上的那套发动机+小电池的组合，其技术进步的空间相对就小得多。
所以，把时间线拉长到五年以上再来做选择，答案可能就清晰了。 如果你家充电方便，主要活动范围在城市及周边，偶尔长途也有超充网络托底，那么一辆好的纯电车，很可能是更省心、更经济、也更跟得上时代的选择。 它的痛点正在消失，而它的优点和潜力正在不断放大。
当然，这不是说增程混动一无是处。 如果你身处充电极其不便的地区，或者未来两三年就打算换车，又或者对北方冬季续航有极度的焦虑，那么现阶段增程车确实提供了一个实用的折中方案。 它解决了“从0到1”的可用性问题。
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