问下各位：到底是电车好还是油车好？

之前看报道，最早那批跑出租的纯电车，跑了百万公里无大修，只需要换电池，想想有多少油车能做到

@blueboyggh #5 地下停车场的空气质量不是特别差么，还敢在车里睡觉

@a9k1n9 为什么是 70%呀，我是插混的，最近换小区了新小区没有充电桩，所以不打算充电了，我下次试试看你这个设置，油耗如何

别问，问就是香，我刚买好插混，CLTC 200 公里，充电桩也装好了，上下班的时候就是个电车。

@IMengXin

按照中石化今日油价：

92 号 7.08 ，百公里平均 7L 油，每公里约合：0.4956 元；
纯电车，按照电费 1.85 元/度，百公里电耗 20 度，每公里约合：0.37 元；

请注意：

1. 油车平均能耗绝对高于 7L ，所以平均每公里绝对是超过 5 毛；
2. 电车的高速充电费平均在 1.5 元/度左右。
3. 现在普遍纯电车续航都能 300 公里以上吧，充满电上高速，就算单程你跑 600 公里，中间充电一次。那么电费的综合电价有望降低到（ 1.5+0.8 ）/2 = 1.15 元。按照能耗 20 来算，每公里折合 0.23 元。只有油车的一半不到。
4. 大多数电车的高速综合能耗到不了 20 度。
5. 如果中长途，有望全程高速不充电。再加上夜间充电，可能电费只有 5 毛/度，每公里只需要 0.1 元。
6. 如果有充电桩，电费更低。

@IMengXin 电车的驾驶体验超过绝大多数油车。

我买的 330 ，同价位特斯拉小米都可以选，但是还是选择了油车，每次加满都要 400 也很肉疼

不考虑电车保险费用的吗？今年续保，家里 4 年的 10w 的电车续保费用比我 6 年的 30w 的油车还贵。离了个大谱了。

@coderwink 封顶只能拉倒 70%。。。

当年马斯克不也把电车吹上天了；这么多年过去了，在北美市场的保有量也没大爆发。
国内电车势头无非是因为政策支持和油价、油品、关税、法规都对油车不友好，国内车企也确实没研发出抗得住市场的产品。
还是川普说得对，电车就爽前面 10 秒。
经济实惠皮实耐操还是混动。

给你几个系数，自己算吧，这里都是和驾驶无关的一些值
燃料：电车每公里 0.1 ，日系油车每公里 0.5, 美系德系 0.8
保险：混动/电车 = 1.2 * 油车，大概 20w 的油车，保险 5k
保养：油车/混动 1K 小保（很多 4s 送），3K 大保，纯电只有大保 2K
折旧：半斤八两，建议开 8-10 年（ 6 年免检+2 年 1 检），5 年以内换车亏 50%
直觉：纯电肯定最省钱，混动大概率最贵（亏电油耗大于油车），油车价格水分很少了，说实话驾驶感比同价位的电车好很多

@ZeekChatCom #105 我说高速你说平均就没啥意思了，平均就没必要算，我原先一个月油费 1000+，现在电费一个月 120-130

@ZeekChatCom #106 驾驶体验好不好取决于喜不喜欢听发动机声音

@IvanL120 #9 300KM ，就是北京到秦皇岛的距离，再说准确点到阿那亚的距离，不过我觉得这点距离，油车电车没有差异，再长就有明显差距了，比如：节假日堵车

@hellomimi 主要看你是否有家庭充电条件，有家庭充电条件就直接纯电吧。

@li746224 你没找到报价元，我的纯电第三年，残值 15w ，今年 2500...

@clemente 短途频次高 一年总量大 超 3w -> 电车 这个算法是不对的。即使现在油车每年跑 5000km ，换了纯电第一年就有可能翻倍到 1w....

@li746224 你没找到对报价员，我的纯电第三年，残值 15w ，今年 2500... 也有可能是车型的问题，普遍理赔的那种车型。

@V2yr
@xiangxiangxiang 特斯拉电池管理算是好的了，衰减也是肉眼可见，当然这和使用习惯有关。一般家庭每年公里数都不会太高，电车的保险和维修多出来的钱比省的有钱多。

这个真看个人需求吧，我日常通勤来回 20 公里不到，过节回乡下，或者偶尔省内出差大都 300 多公里内，续航 100 多公里的混动就很适合我，日常通勤用电，一个星期充一次也勉强够了，偶尔长途用油

@keyouli18 我是日常通勤多，长途少，偶尔长途拖着大电池用油也不会太在意多的那点油

@aoxiansheng


```
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
电车/油车/插混量化决策程序
核心逻辑：基于 2025 年数据优化算法，通过量化得分匹配最优车型
固定公式与决策依据（含总结表）：

一、核心计算公式（固定权重）
推荐车型得分 = (短途占比 × 电车得分) + (长途占比 × 插混得分) - 油车基准分
1. 电车得分 = 0.8 × (年里程/1.5 万) + 0.2 × 充电便利性（家充=1 ，公共桩=0.6 ）
2. 插混得分 = 0.7 × 长途占比 + 0.3 × (1 - 电池衰减系数)
- 电池衰减系数：有家用桩=0.03 （低衰减），无家用桩=0.05 （高衰减）
3. 油车基准分 = 0.6 × (1 - 年里程/1.5 万) + 0.4 × 加油便利性（固定 0.4 ，因高速油站密度=1 ）

二、场景决策总结表（固定依据）
| 场景 | 年里程 | 推荐车型 | 核心优势 |
|---------------------|--------------|----------|------------------------------|
| 短途高频（≤100km ） | ＞ 1.5 万公里 | 电车 | 成本省 70%+，保养便宜 70% |
| 短途高频（≤100km ） | ≤1.5 万公里 | 油车 | 无 2-3 万购车差价压力，无衰减焦虑|
| 长途高频（≥200km ） | ＞ 1.5 万公里 | 插混 | 油电双省，兼顾长途需求 |
| 长途高频（≥200km ） | ≤1.5 万公里 | 油车 | 无 800 元/年双系统维护费，加油方便|

三、特殊调整规则
1. 北方严寒地区（-10℃以下）：即使短途高频+年里程＞ 1.5 万，优先推荐插混（电车续航缩水 40%+）
2. 无家用充电桩：插混不推荐（长期亏电衰减快，成本优势消失）
"""

def car_selection_decision():
# 1. 获取用户输入参数（基础场景信息）
try:
# 年行驶里程（单位：公里），示例：20000 （即 2 万公里）
annual_mileage_km = float(input("请输入年总行驶里程（单位：公里）："))
# 短途占比（ 0-1 ，示例：0.8 即 80%短途）
short_distance_ratio = float(input("请输入短途（≤100km ）占比（如 80%输入 0.8 ）："))
# 充电便利性（ 1=家用充电桩，0.6=仅公共充电桩）
charging_convenience = float(input("请输入充电便利性（ 1=有家充，0.6=仅公共桩）："))
# 是否北方严寒地区（ 1=是，0=否）
is_northern_cold = int(input("是否为北方严寒地区（-10℃以下）？（ 1=是，0=否）："))
# 是否有家用充电桩（ 1=有，0=无）
has_home_charging = int(input("是否有家用充电桩？（ 1=有，0=无）："))

# 输入合法性校验
if not (annual_mileage_km > 0 and 0 <= short_distance_ratio <= 1
and charging_convenience in [1, 0.6] and is_northern_cold in [0,1]
and has_home_charging in [0,1]):
print("输入格式错误！请按提示规范输入（如占比 0-1 ，选项输 1 或 0 ）")
return
except ValueError:
print("输入错误！请输入数字（如里程输 20000 ，占比输 0.8 ）")
return

# 2. 基础参数计算
annual_mileage_15k = annual_mileage_km / 15000 # 年里程与 1.5 万公里的比值
long_distance_ratio = 1 - short_distance_ratio # 长途占比（ 1-短途占比）

# 电池衰减系数（根据有无家充确定）
if has_home_charging == 1:
battery_decay_coeff = 0.03
else:
battery_decay_coeff = 0.05

# 3. 计算各车型得分（按固定公式）
# 电车得分
ev_score = 0.8 * annual_mileage_15k + 0.2 * charging_convenience
# 插混得分
phev_score = 0.7 * long_distance_ratio + 0.3 * (1 - battery_decay_coeff)
# 油车基准分
fuel_car_base = 0.6 * (1 - annual_mileage_15k) + 0.4 * 1 # 加油便利性固定为 1
# 最终推荐得分（得分越高，对应车型越优）
final_ev_score = ev_score * short_distance_ratio # 电车最终贡献分
final_phev_score = phev_score * long_distance_ratio # 插混最终贡献分
recommendation_score = final_ev_score + final_phev_score - fuel_car_base

# 4. 结合特殊规则调整推荐结果
recommended_car = ""
reason = ""

# 规则 1：无家用充电桩 → 排除插混
if has_home_charging == 0:
if annual_mileage_km > 15000:
# 无家充+年里程超 1.5 万：对比电车和油车
if final_ev_score > fuel_car_base:
recommended_car = "电车"
reason = f"年里程{annual_mileage_km:.0f}公里（＞ 1.5 万），电车每公里成本约 0.15 元（油车 0.6 元），年省超 6000 元；虽无家充，但公共桩仍可覆盖基础需求"
else:
recommended_car = "油车"
reason = f"年里程{annual_mileage_km:.0f}公里，但无家充时电车充电成本上升，经济性与油车持平；油车无购车差价压力"
else:
# 无家充+年里程≤1.5 万：直接推荐油车
recommended_car = "油车"
reason = f"年里程{annual_mileage_km:.0f}公里（≤1.5 万），电车 2-3 万购车差价 5 年省不回；无家充时插混衰减快，油车无焦虑"

# 规则 2：有家用充电桩 → 正常计算+北方严寒调整
else:
# 北方严寒地区：短途高频+年里程超 1.5 万 → 优先插混
if is_northern_cold == 1 and short_distance_ratio >= 0.6 and annual_mileage_km > 15000:
recommended_car = "插混"
reason = f"北方严寒地区（电车续航缩水 40%+），年里程{annual_mileage_km:.0f}公里（＞ 1.5 万），插混兼顾短途用电（ 0.15 元/公里）和长途无续航焦虑"

# 非北方/非短途高频场景：按得分推荐
else:
if recommendation_score > 0.2: # 电车/插混优势显著
if final_ev_score > final_phev_score:
recommended_car = "电车"
reason = f"短途占比{short_distance_ratio*100:.0f}%，年里程{annual_mileage_km:.0f}公里（＞ 1.5 万）；电车每公里成本 0.12-0.15 元，比油车省 70%，保养仅油车 30%"
else:
recommended_car = "插混"
reason = f"长途占比{long_distance_ratio*100:.0f}%，年里程{annual_mileage_km:.0f}公里（＞ 1.5 万）；插混长途亏电成本 0.49 元/公里（油车 0.6 元），短途用电更省，有家充可减缓电池衰减"
elif -0.2 <= recommendation_score <= 0.2: # 得分接近，优先油车（无衰减焦虑）
recommended_car = "油车"
reason = f"年里程{annual_mileage_km:.0f}公里，电车/插混成本优势不显著；油车无电池衰减焦虑，加油便利性是电车/插混的 3 倍"
else: # 油车优势显著
recommended_car = "油车"
reason = f"年里程{annual_mileage_km:.0f}公里（≤1.5 万），电车/插混购车差价+维护费（插混年多 800 元），5 年无法覆盖；油车残值更高（比电车高 15%-20%）"

# 5. 输出决策结果
print("\n" + "="*50)
print("车型量化决策结果")
print("="*50)
print(f"1. 输入参数汇总：")
print(f" - 年总里程：{annual_mileage_km:.0f}公里")
print(f" - 短途占比：{short_distance_ratio*100:.0f}%，长途占比：{long_distance_ratio*100:.0f}%")
print(f" - 充电条件：{'有家充' if has_home_charging==1 else '仅公共桩'}，{'北方严寒地区' if is_northern_cold==1 else '非北方地区'}")
print(f"\n2. 得分计算：")
print(f" - 电车得分：{ev_score:.3f}，插混得分：{phev_score:.3f}，油车基准分：{fuel_car_base:.3f}")
print(f" - 最终推荐得分：{recommendation_score:.3f}")
print(f"\n3. 推荐车型：{recommended_car}")
print(f"4. 推荐理由：{reason}")
print("="*50)

# 执行决策程序
if __name__ == "__main__":
car_selection_decision()

```