商用车向电动化转型的路径，究竟应该如何创新？
最近的一场活动，或许能为您提供更多价值参考。
4月17日，由能源与交通创新中心（iCET）主办的“商用车电动化解决方案BestECV发布会”在北京成功举办。会议聚焦双碳目标下商用车电动化转型痛点，为用户提供全生命周期转型路径规划工具，来自政府机构、车企、运营商、研究机构等多位行业代表齐聚一堂，共同见证BestECV核算大模型的发布，探讨商用车电动化转型的关键路径与创新实践。
BestECV是什么？
2024年，中国新能源汽车销量达1286.6万辆，同比增长35.5%，增速与2023年基本持平。当前，中国新能源汽车行业即将迎来“油电平分”的关键节点。与产业相对成熟、整体增速稳定的乘用车市场相比，商用车的新能源转型正进入快速爬坡期，成为推动行业发展的新增长点。虽然新能源商用车销量实现跨越式发展，但其购置成本高、补能频率高、自重大等问题依然是用户关注的主要难题。如何科学精准地定位不同应用场景下的电动化转型突破口，推动车队实现高效、安全的电动化过渡，并帮助车队预判转型过程中的成本、效益与潜在风险，从而提升用户对电动商用车实际应用的接受度，已成为确保电动商用车高质量发展的关键。
为解决以上问题，能源与交通创新中心于2020年启动了BestECV 最优电动商用车项目。通过三阶段的工作，开发了BestECV核算大模型，集成了商用车应用场景电动化评估、车队电动化成本核算及减排效益核算、车型选择等功能，为车队电动化转型提供理论及技术支持。
BestECV核算大模型，对行业具有重要价值
发布会上，iCET清洁交通项目主管王雯雯系统介绍了BestECV核算大模型的三大核心功能，现场演示模型的操作步骤，以详实数据与典型案例展现技术的落地价值。
发布会现场
功能一：全周期成本与效益核算：提前知晓转型成本
车队电动化核算工具专为车队管理者打造，提供全流程的电动化转型决策支持。通过精细化的成本核算和收益分析，帮助用户快速了解电动化转型的经济性与可行性。针对运营端和货主端关注的投资回收周期、全生命周期成本，模型构建了包含购置、能耗、维护、残值等多项指标的核算体系，为车队电动化提供科学、全面的初步评估。
功能二：场景化电动化评估：精准定位转型突破口
场景电动化评估模块专注于评估商用车在不同应用场景下的电动化可行性，旨在为决策提供科学、精准的依据。评估涵盖六大关键场景：城市配送、干支线运输、集疏港运输、城市环卫、建筑工程、短倒及固定线路运输，全面覆盖商用车在实际运营中的主要应用领域。该评估系统基于14项定性与定量指标，融合DELPHI专家调查法和动态更新的全国商用车销量数据库，为商用车电动化转型提供多维度、前瞻性的决策支持。
功能三：智能车型匹配：助力高效购车决策
车型查询模块通过整合市面主流电动商用车资源，为用户提供全面、详尽的车型信息查询服务。用户可根据自身需求，快速筛选适配车型，并对多款意向车辆进行横向对比，涵盖关键性能指标、购置成本及续航能力等核心参数，为商用车队或个人用户提供科学、高效的购车决策支持。
BestECV核算大模型
BestECV核算大模型的全部功能基于www.bestecv.com网站实现，欢迎进入网站开启新能源商用车探索之旅。
案例分享，BestECV核算大模型的价值探讨
在发布会的车队案例分享环节，陕西中蓝远宏电动交通服务有限公司董事长常卫、速豹科技产品与市场高级总监黄虹霖、内蒙古智慧物流碳中和研究院创始人/阳光慧碳交通物流首席顾问赵晓丽围绕 “如何助力车队实现零排放转型”展开分享。
黄虹霖指出，新能源车辆作为中短途公路运输的终极解决方案，具备广阔发展前景，但传统 “油改电” 卡车受技术局限存在续航焦虑、载重损耗大等诸多痛点，亟待通过技术创新突破产业发展瓶颈。他以延安某煤矿至电厂运输业务为实例，展示了BestECV模型在车辆全生命周期成本测算及运营参数优化方面的运用，强调智能化工具对产业升级的驱动价值。
赵晓丽则聚焦零碳物流园区建设维度，依托电动重卡车队实际运营数据，展示BestECV模型帮助车队预先评估转型成本的功能，深入剖析车队零排放转型的实施路径与管理优化策略；常卫从商业本质出发，围绕电动重卡全生命周期成本核算体系，阐释购置成本、能耗支出、维护费用等关键因素，肯定了BestECV模型在帮助车队评估转型成本方面的价值，并通过对比短倒运输与中长途运输产业链在车型适配、运营模式上的差异特征，为不同业务形态的车队管理者提供了差异化的转型决策框架。
多方讨论！“如何聚焦场景推动电动化进程”
对话环节以 “如何聚焦场景推动电动化进程” 为主题，由能源基金会交通项目高级项目协调员赵芮主持。北京交通发展研究院节能减排中心副主任程颖、交通运输部规划研究院城市交通与现代物流研究所副所长甘家华、中国环境科学研究院机动车排污监控中心政策研究室副主任郝春晓、能源与交通创新中心清洁交通项目主管王雯雯、深圳市协力新能源与智能网联汽车创新中心主任谢海明作为嘉宾参与讨论。
话题一：聚焦 “车 - 队 - 企”，数据赋能低碳转型
郝春晓表示，环境政策推进零排放货运主要聚焦 “车 - 队 - 企” 三个核心维度，如：通过强化燃油车管控措施，倒逼零排放车辆的规模化应用；出台针对企业端实施 39 个重点行业绩效分级管理政策，将清洁运输指标纳入企业环保评级体系，形成 “政策约束 + 市场激励” 的双轮驱动机制。未来将探索建设 “清洁运输先行引领区”，通过示范区经验辐射，带动区域乃至全国货运行业的低碳转型。郝春晓主任特别肯定了BestECV核算大模型在数据赋能领域的价值，期望BestECV项目进一步强化多方的数据对接，保证数据的准确性和时效性，为行业提供更具参考性的转型解决方案。
话题二：运输结构优化与市场机制并重
甘家华提到，在城市物流配送及短倒运输等优先发展场景中，新能源化发展正从 “政策驱动” 向 “市场驱动” 转变。针对干线运输场景面临的技术瓶颈与购置成本昂贵等挑战，他强调现阶段政策重点立足 “运输结构优化”，通过推动 “公转铁” 、“公转水”、末端新能源货车接驳模式，为其技术成熟及规模化应用提供缓冲空间和更丰富场景。谈及 “十五五” 交通运输规划，甘家华表示新能源货车推广仍是交通减碳核心任务，政策设计将突出场景的差异化推进与指标的动态调整，实时优化各场景推广指标，确保政策与技术迭代、市场需求的精准匹配。
话题三：分场景定制产品，培育市场内生动力
程颖分享了京津冀在推动新能源重卡试点方面的实践经验，鉴于不同运输场景的性能需求差异及货运品类的复杂性，分场景定制精准适配的技术产品成为加快新能源重卡发展的关键。她提到，通过政策引导与技术迭代，新能源重卡的全生命周期成本竞争力已显著提升，但当前仍受限于补能基础设施覆盖率、新能源汽车保险体系成熟度，以及运营组织模式与传统燃油车的显著差异。货运行业转型需尊重市场规律，通过单点场景的深度突破积累经验，未来应持续强化 “政策 - 技术 - 场景” 协同，通过细分场景的精准施策，培育市场内生动力，实现新能源重卡从 “政策驱动” 向 “市场主动选择” 的可持续转型。
话题四：重卡电动化待政策与设施破局
谢海明探讨了深圳市的电动货车推广实践经验与难点。他指出，深圳的新能源城市物流车发展相对领先，新能源物流车路权优先、碳减排奖励等激励政策在深圳率先落地，然而，早期政策体系尚未覆盖重卡电动化领域，导致针对新能源重卡的专项激励措施相对不足。同时，随着新能源重卡购置成本的持续下降，基础设施配套滞后逐渐成为核心制约因素，期待后续政策能聚焦重卡电动化场景，加快充/换电基础设施规划布局，为新能源重卡在港口及干线运输领域的规模化应用破除瓶颈。
话题五：凝聚行业共识，深化场景化定制
王雯雯表示，在BestECV项目实施过程中发现，尽管政府、车企、运营方等利益相关方在推动新能源商用车转型时关注的核心指标存在显著差异，但政策引导的规范性与车辆全生命周期经济性，始终是各方形成转型共识的关键共性因素。在项目三期推进过程中，BestECV评估体系针对上述共性需求，动态整合市场数据与实践反馈，持续优化指标框架：一方面跟踪新能源商用车电池技术迭代，同步调整续航能力、补能成本等技术经济性指标；另一方面结合实地调研数据，细化不同运输场景的差异化评估参数。王雯雯表示，BestECV项目正致力于为不同利益相关方提供兼具科学性与实操性的决策工具，推动形成政策引导与市场自发选择的良性互动。
赵芮在对话环节总结道，场景细分是新能源商用车推广的核心逻辑，而跨领域协同合作则是实现高质量发展的底层支撑。先行地区的实践表明，通过 “试点场景先行先试 - 效果数据正向反馈 - 政策工具动态优化” 的闭环模式，能够有效降低转型试错成本，形成可复制的经验范式。新能源商用车的推广不是单一主体的孤军奋战，而是全产业链的合作协同。唯有以场景细分为切入点，通过先行试点积累经验、以信息共享打破壁垒、以精准政策激发市场活力，才能实现从 “星星之火” 到 “燎原之势” 的可持续发展，最终构建技术可行、经济合理、多方共赢的新能源商用车发展生态。
对话环节现场
能源与交通创新中心名誉指导主任安锋在总结发言中，高度评价了案例分享环节的实践价值及对话环节的深度洞见，并着重指出："商用车电动化进程必须坚持场景化思维，通过产业链上下游协同创新，构建政府引导、市场驱动、技术支撑的多维推进机制。"安锋介绍，BestECV平台已接入全国商用车销售数据、精细化车型参数数据库及动态政策库，项目团队将持续推进模型功能的迭代优化，深化"数据-AI技术-应用场景"的有机融合。
作为公益性质的技术赋能平台，BestECV商用车电动化核算大模型将面向社会公众免费开放。我们诚挚期待与各利益相关方开展战略合作，通过多方协同创新，共同推动中国商用车产业电动化转型的高质量发展，为"双碳"战略目标的实现提供核心驱动力。