之前關注電動汽車的小夥伴都知道，不論特斯拉、蔚來、小鵬還是傳統燃油廠商的新能源轉型品牌，在國内銷售的純電動車型幾乎都使用NEDC工況下的續航測試成績來對車輛進行标定、宣傳。因此，看着廣告海報上動辄600km、700km的續航裡程時，内心難免心潮澎湃，并忍不住“剁手”想要支持一下新能源産業。

但是，當單純的消費者沖着看似美好的NEDC續航裡程下單，并拿到實車之後才恍然發現，這NEDC續航簡直太坑人了。日常駕駛基本打7折，這還是在溫度适宜且溫柔點開的情況下，一旦大腳油門跑高速或寒冷冬天開空調，6折、5折也不是沒見過。就連一貫厚道的特斯拉Model 3标準續航升級版，标注的468km NEDC工況實際也隻能開340km左右，續航總裡程不準、剩餘裡程不準，成為電動車主長期以來的痛點。

不過，事情在最近好像有了變化。

注意看特斯拉官網車型宣傳頁紅圈中的信息，标明了CLTC工況，而不是之前的NEDC。從2021年下半年開始，越來越多的純電動車型将會采用CLTC工況進行标注，那麼作為電動車續航新國标的它比NEDC工況更靠譜嗎？可能要讓大家失望了。

在介紹CLTC之前，我想先聊一聊電動汽車領域測試續航的其他三種主流工況，它們分别為NEDC、WLTP、EPA。我們最為熟知的NEDC全稱為New European Driving Cycle，字面意思即新歐洲駕駛周期，也被稱之為“新标歐洲循環測試”，所以它雖然不大靠譜，但卻源自中國消費者異常信賴的歐洲。

NEDC在測試過程中包含五個工況，其中4個市區循環和1個郊區循環（模拟），在市區循環工況下車速較慢，郊區循環工況的車速則比較高。其具體的測試方法就是将車輛固定在滾筒台架上，用和輪胎接觸的滾筒帶動電機來模拟不同工況下的阻力，與此同時，在車頭前面還會放一台鼓風機來模拟和當前車速相符的氣流。

NEDC工況測試時間總計為1180 秒，在測試的過程中，非行駛的負載例如空調、大燈、加熱座椅之類的設備都會被關閉。從整體測試過程來看，這種測試方法顯然過于理想化，與現在大城市實際的具體工況來對比也過于簡單，因此參考價值并不高。

不過春、秋季不開空調市區通勤續航基本和NEDC相差不大，而夏天開冷氣，冬季開暖氣打折較為嚴重。

接着再看WLTP，全稱World Light Vehicle Test Procedure，即“世界輕型汽車測試規程”，包含WLTC循環和測試規程兩大部分，其中WLTC測試循環分為低速、中速、高速與超高速四個部分。相比其他标準，這種測試工況周期較長，有着更多的加速度和刹車情況、更高的平均車速和更短時間的停頓。

為了達到更準确的裡程估算效果，該測試甚至将車輛的滾動阻力、擋位、車重（貨物 乘客）等影響續航的因素都納入到了測試範圍之内，相較于NEDC标準有了較大的提升。因此 WLTC工況下的續航裡程更接近實際續航裡程。

接着再看國内用戶較為陌生的EPA，它的全稱為U.S.Environmental Protection Agency，其實是美國國家環境保護局的縮寫，現為美國國家環境保護署現階段續航裡程測試标準。

因為EPA 測試相比其他的測試标準時間長、裡程長、速度高、變速多，而且還考慮環境溫度對能耗的影響，所以其測試結果也更加接近實際的工況，是今天讨論的四種測試工況中最靠譜的，沒有之一。

最後，咱們再來看這篇文章的主角CLTC測試标準，其實它應該叫CLTC-P，全稱為“China light-duty vehicle test cycle-passenger”。是即将在中國使用的最新汽車行駛工況法CATC（China Automotive Test Cycle)）中的一種。

CATC分為CLTC（輕型車行駛工況）以及CHTC（重型商用車行駛工況）兩種，基于41座城市、3832 輛車，累積3278萬公裡、20億條GIS交通低頻動态大數據定義的标準工況。相較NEDC而言，增加了範圍更廣的路況信息：城市工況、郊區工況和高速工況，循環時間仍與WLTP一緻，為1800秒。這麼看好像挺靠譜，然而現實可沒有那麼美好。

相比WLTP，CLTC缺少了超高速段的工況定義，并且最高車速、平均車速為三者測試的最低标準，雖然與目前高速法規要求和交通GIS收集的大數據較匹配 ，但和實際行駛裡程有着較大的出入。

因此，從消費者角度出發，不同續航标準之間的靠譜程度為：

EPA>WLTP>NEDC>CLTC

按照我們的經驗來看，上述不同工況的實際裡程/理想裡程的折扣率分别約為9折、8折、7折、65折（結果僅供參考）。

CLTC工況測試方法正式推行後，最受益的其實是各大新能源汽車生産廠家，動辄800km 、1000km 的理論續航車型相繼誕生，也在一定程度上“緩解”了用戶的裡程焦慮。然而注水的裡程終将會被用戶識破，并且帶來諸多不便，因此還是希望CLTC測試工況能更多地考慮真實用車場景，以獲得與實際更接近的裡程預估數據。

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