小鹏P5、比亚迪汉EV、特斯拉Model3这三款车各有所长，如何选择？燃油车的发展离不开技术的沉淀，纯电动车型的发展离不开智能创新。与燃油车相比，纯电动车型最大的优势除了汽车的成本较低之外，还有它的智能化这一让人谈起的“模式”。然而，随着汽车市场上新能源车型比例的不断提高，加上新动力品牌层出不穷，如今的智能出现了严重的同质化现象。在此背景下，要突出产品的核心优势，唯有不断升级创新。
智能创新是一个过程，而不是一个终点。要打破智力同质化的现象，只有两件事:要么“我有你不要”，要么“你有我比你强”。在今天的新能源汽车市场上，基本上分为三类:一类是小鹏汽车这样的新动力品牌，一类是特斯拉这样较早进入新能源市场的外资品牌，第三类是比亚迪这样专注于新能源市场的传统车企。
而在这三个品牌中，车型非常受消费者欢迎，分别是小鹏P5 |询价(参数)、比亚迪汉EV和特斯拉Model 3。所以今天就选择这三款车进行对比，看看谁的智能真的能做到“差异化”，为消费者带来更丰富便捷的用车体验。
智能的体现除了软件的发展外，更离不开硬件的支持。从智能辅助驾驶领域来看，一个产品需要相机、雷达等最基本的硬件。从这个角度来看，小鹏P5的硬件是足够宽厚的，这显然为小鹏P5在智能辅助驾驶方面奠定了良好的基础。为了提高更直观的对比效果，将三款机型与配备最多的机型进行对比，并以图表的形式展示了产品所配备的摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。
对比结果非常明显，小鹏P5在硬件设施方面优于其他两款机型。值得一提的是，小鹏P5 2022 600P价格为24.99万元，比亚迪汉2022 EV创世610KM价格为28.86万元，特斯拉Model 3高性能全轮驱动版价格为36.79万元。显然，在硬件设计更加完善的前提下，小鹏P5也有着更加明显的价格优势，这也使得小鹏P5有了更好的销售外观。
新能源车技术发展遵循什么规律？
新能源车发展则由普通民众高度参与，技术路线的演化、车型的更新迭代都是由消费者说了算。
设定一个标准是借助“油井-车轮”（WTW）效率理念。提出“STS”即solar to service。即太阳能转换为服务人们生产生活的有用功。STS的包含了多个维度的评价，选择最重要的5个：整体系统太阳能转换效率、整体系统太阳能利用总量，单位能源（千瓦时）成本，单位能源利用装置成本，被服务用户感受。
利用两个工程算法优化。这两个工程算法是自动控制原理中的：PID调节和（遗传算法/最短路径/旅行售货员问题）。
PID调节的应用：粗糙数学建模，连续输入输出的系统中。而（遗传算法/最短路径/旅行售货员问题）多是利用在迭代优化，离散系统。
为了简化篇幅，将系统简化。新能源电动车只关注单位能源（千瓦时）成本，单位能源装置成本和能源转换效率。
基于这两种工程算法下优化，需要很多实际的工程参数。而这些工程实例数据很难收集。本文中的优化得到的结果不一定正确。
只是想通过科技树的选择，是有科学可行的方法。
采用（遗传算法/最短路径/旅行售货员问题）归纳出来的多维矩阵数学方法去思考载人车辆的迭代。
约1770年，第一辆自行式蒸汽动力三轮车到今天普及的电动车，其迭代的可以划分为
第一代：外燃机式蒸汽机车，1770~1807年。
第二代：内燃机车，1807年开始。
第三代：电动车，1881年开始。
这三种技术是车辆科技树的三个分支，不同的分支有不同的技术演变路径。但这三种路径都遵循相同三个指标。单位动力来源（煤炭、石油天然气和电能）的经济性，能源转换效率和单位能源转换装置。
折算成今天的电动车就是：充电价格、电能转换效率和电动车价格。这是从遗传算法中找寻到适应景观/适应度函数，而电动车的遗传算法相比自然进化简单太多了。找到车辆迭代规律后，从多维景观直接转换为二维平面，类似地图上寻找最短路径。我们将太阳光作为输入条件，车辆输出地面摩檫力作为服务人的最优解。
在单位动力来源中，电力来源以千瓦时（度电）来计算，太阳光发电转换成电能效率在20~25%，度电成本在0.1~0.65元。而电动车充电价格还要考虑充电功率、场景。电动机对电能的转换效率普遍在90%以上。
毫无疑问，纯电动车在光伏发电直充、车载大电池这个技术路线是最优的。
在太阳光转换所有方式中，效率叠加成本的最优路径是光伏，效率范围25~40%,电动机是电能转换为摩檫力的最好路径效率高达90~97%。
可见最优技术路径的头尾都已经确定了，没有中间环节就是最优路径。
而储能补能（充电、加油）才是迫切需要解决的问题。
现在还没有人知道，什么才是最优的储能补能技术路径。但是，可以知道储能补能最优路径的竞争对手。储能竞争对象是光伏，就是太阳光。如果第二天有了太阳照射，就不需要储能。补能竞争对手是燃油车的加油，如果新能源车的补能方式没有比不上去加油站那样便利，就会被适应度函数淘汰掉。
如此思考，让车辆前进的摩檫力来自电动机，电动机必须要电能。
电能的来源只有三种发电机、光伏和电化学电池。电化学电池只有增大车载电池，光伏则是死路一条不可能存储光。
也就是发电机是唯一一条路，发电机前一级是机械能。机械能的前一级可以是水力、风力、蒸汽轮机、内燃机和电动机。此5种技术路径中，每一种都是有可能的。
然后，我们代入实际生产的车辆中，靠机械能充电有没有可能？以100KW的发电机作为给车载电池充电，续航500公里电动车电池约75度。考虑充电不是均匀的充满也要约1小时左右。如此，内燃机才是5个路径中，可以在补能竞争中胜出的唯一路径。
回到具体的新能源汽车技术迭代中。光伏发电+电池+内燃机+发电机组合的技术路线为混动车。这是可以用数学函数建立具体确定的数学模型的系统。但很多时候模型的参数是变动，作为一个演化的技术线路过程数学模型，则需要用到自动控制原理中PID调节。
在没有建立确定的函数时，也可以通过调节PID三个系统作为优化系统的措施。在确定的车辆中电池容量大小、发电机功率是比例因子，值越大系统效率输出越好，但能源装置成本增加，所以需要在比例找到一个确定的值。（不同的技术成熟程度，这个数值是不同的，按当前这个最优值：发电功率>平均功率,电池续航里程>90%出行需求。）
每个层级的效率系统，也是一个比例因子，需要减少层级。比如电能直接电解二氧化碳、水合成甲醇是最优方式。发电电动机的分时复用减少了一个层级，让装置成本减少。
而充电时间对系统效率来说是积分因子，增程发电时机则会减少系统效率。
这些工程优化实际上是很繁琐的，并且消费者的需求多样化。
为什么不把车辆的这些参数交给消费者？
比如我们设计一辆增程混动车，15Kwe的发电电动机功率+200公里纯电续航。在此基础上消费者可以自主地选择纯电续航200~500公里，选择要不要燃油内燃机。
也就是说，这样一款产品，可以满足纯电动车的客户需求，也能满足作为增程汽车使用的客户需求。作为纯电动车，可以应急租用燃油内燃机增程发电。作为增程车90%出行需求使用了廉价的光伏电力。