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在电动汽车的领域，有时候并不能完全用传统的思维考虑，因为有成本和开发时间压着我们，而对于一个新生事物，我们需要从不同的想法切入。
1）电池寿命
我们通常的做法，需要做很多的实验，管控电池寿命分为两个阶段，也是整车企业和电芯企业，这个难点是法规和政府要求只能管到整车。
测试验证（电芯）：这项工作比较繁杂，实际上电芯从 A 样、B 样到 C 样最后 SOP 有个完整的演变过程，大量的实验对比去寻找 DOE 和使用的界限，最后出问题一方面是在排雷，一方面也是帮助电芯企业改进，不真正自己做事情，这个工作的投入产出比比较低
测试验证（模组和 Pack）：这个层级做的事情，还是根据我们需要做的参数控制来判断可能的影响，这里是考核控制参数和电芯的特性衰减耦合的过程。我们看到的现象，是基于质保的条款，强势的电芯企业会对使用限制做大量的保守性（换种说法也是预见性的保留裕度）使用，这样对于整个特性，一个是竞争力不足，还有个同质化严重。
测试验证（整车层面）：这个涉及到跑车，还有在电池管理系统内部做大量的标志记录，特别是电池系统在局部滥用的事件记录，来考核一台车辆实际使用的过程中最终使用特性和我们预期的分布差异。寿命这个问题，在整车上面是按照衰减最快的那个电芯所体现出来的，所以即使在同一个包里面，也遵循 WCCA 最坏情况的来分布的，在具备足够电流的主动均衡（这事情在容量有大差异，也没办法）之前，只能靠内部的压差控制和 SOC 控制差异来改进。特别是 SOC 的策略，和 Min 和 Max 的电芯电压在高点和低点的时候来仔细判研。
因为电池的固有特性，在续航里程焦虑的情况下，车主一般会让车辆一直处于满电待命状态。Tesla 在中控屏上要解决两个问题，一个是需要开的时候，里程要够；不需要那么多的里程的时候，让电池处在相对低 SOC 的状态。这个事情是从 2014 年开始的，慢慢的让客户接受，现在大部分 Tesla 车主都会有意识地按照需求来调节这个设置。
这个任务 Energy App，让你根据当时的日程来估计所需要的充电状态
Daily：因为每天上下班路程大约也就是 40-80km，如果每次充满 SOC 的下半段就没啥用。
Trip：这个是真需要充满去开的
再配合一些电池的原理，告诉你设定在 70%左右的一个平衡点，这事出于利己角度，从车辆维护和车辆残值角度，车主都会自觉自愿地根据自己的需求来动态调节这个 SOC。
2）续航里程
我们费了好大的劲取分析续航里程，我们花了很大的镜头去把整个开的过程量化做集中和均一化处理。
而 Tesla 则进一步把每次行程按照需求的动态过程来图示化这个过程，通过这个坐标轴一样的形式表达出来。用户可以把 SOC 和里程的对应关系找出来，配上自己的驾驶习惯来读取每次行程的统计。通过这根曲线，就可以让用户理解 SOC 和续航里程的联系。
这里核心的关键，是在整个中控模块里面获取更多的数据。
小结：我是觉得未来动力总成域的发展，是把数据在可视化系统里面与车主充分互动，让用户了解这台车如何更好的使用，并且把车主的习惯和偏好收集起来，再在系统中不断优化。这个有点像一个部门的独立作战，到多部门协同作战，在产品优化的过程中，调用的资源完全不一样了。
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