今年以来，长安、吉利等自主品牌纷纷加大油电混动（HEV）技术投入，密集亮出相关车型。伴随主机厂集体改变赛道，头部电池企业也纷纷跟进，推出大电量HEV电池方案。业内人士指出，随着新能源汽车的快速发展，燃油车消费者对智驾、车载功能、低油耗需求不断增长，驱动燃油车向HEV转型。增加电池容量能够使HEV驾乘体验更趋近纯电车型，并支持高算力智驾平台、驻车用电等功能，发展潜力凸显。
■■ 行业“风口”正盛
随着混动市场持续火热，国内自主品牌纷纷加码相关技术及产品布局。今年3月，长安汽车发布燃油车智能节能新方案——蓝鲸超擎混动；4月，吉利汽车正式发布全球新一代AI油电混动技术。
同样在4月，广汽集团推出星源动力技术品牌，包含星源插混、星源增程和星源超级双擎（HEV+）三大技术路线。星源超级双擎面向传统燃油车用户，首次搭载5.4kWh高倍率安全电池，峰值放电功率150kW，在低速工况下支持超过17公里的纯电行驶。该电池使油电混合车型具备与纯电车型相当的智能化功能，包括停车状态下使用车载娱乐系统、对外放电、哨兵模式及整车OTA升级，且全程不消耗燃油。
放眼海外，丰田、现代雷诺等多家跨国车企也持续强化混动路线布局。例如，根据现代汽车集团此前发布的中长期战略规划，现代汽车将从2026年起加速电动化转型，陆续推出混合动力、纯电动、增程式电动车和氢燃料电池车四大动力类型的全新车型，并宣布将于2026年推出首款基于后轮驱动架构的豪华混合动力车，同时启动入门级混动车型的研发；丰田计划到2028年将混合动力及插电式混合动力车型的全球产量提升至670万辆，较2026年的目标提升30%。
国际智能运载科技协会秘书长张翔在接受《中国能源报》记者采访时表示，政策变化是车企布局HEV的主要原因之一，双积分政策推动传统车企加速混动及新能源车型的研发。HEV车型通过发动机和电动机的协同工作，在不同行驶工况下智能分配动力，可以有效减少燃油消耗，降低用车成本。
■■ 推动电池扩容
中国汽车流通协会专家委员会委员章弘在接受《中国能源报》记者采访时表示，在新能源汽车赛道竞争激烈的背景下，HEV成为车企“进可攻退可守”的战略选择，既能利用燃油车存量市场，通过HEV技术升级吸引燃油车用户，又能够为未来纯电转型积累技术经验和用户基础。
值得一提的是，消费者智能化需求正驱动HEV电池扩容。例如，奇瑞汽车此前发布犀牛电池全系列产品，包含混动专用H系列、纯电专用E系列、固态专用S系列三大产品系列。今年4月，奇瑞全新一代瑞虎9上市，首发搭载犀牛H油混电池，电池容量为5.1KWh，较传统燃油车油耗降低30%。
1月，蜂巢能源发布大容量HEV电池，容量区间覆盖3.6—7.3kWh，以更强动力输出与更足电量，为燃油车的智能化升级提供全新路径。
业内分析认为，5kWh左右大电量电池兼具高功率与高储能能力，是系统提升HEV车辆驾驶平顺性与能效水平，拓展智能化功能的关键基石。中国汽车工程学会在《2026年度中国汽车十大技术趋势》中预测，2026年搭载5kWh左右电池的HEV将在国内外推广应用。
受访人士指出，传统HEV的电池容量普遍在1—2kWh，难以满足智能化、场景化需求。HEV电池容量的突破源于电池材料技术、能量管理算法优化，以及用户对电车级体验的追求，是技术迭代与市场需求的必然结果。
“尽管新能源汽车渗透率提升，但燃油车仍占全球汽车市场约50%的份额。用户对车辆智能化、低油耗和驾驶体验的追求正日益增强，HEV车型通过大容量电池支持驻车空调、外放电、智能座舱等功能，兼顾燃油车的操控体验和电动车的智能化体验，满足用户‘既要省油又要智能’的需求。”章弘指出。
■■ 可靠性仍需加强
整体来看，HEV产品大电量趋势显著。不过也有业内人士提醒，在电池容量提升的同时，产品热管理、一致性及安全性等也需同步升级。
动力电池作为新能源汽车的核心部件，其耐久性和可靠性直接关系到车辆的性能和消费者的行车安全。近年来，国家和地方层面已出台多项政策，不断加强电池安全监管。2026年7月1日，《电动汽车用动力蓄电池安全要求》（GB38031—2025）将正式实施。新国标在动力电池安全测试方面进行重点修订与新增，主要涵盖热扩散测试、底部撞击测试和快充循环后安全测试三大项目。由于其包含诸多更为详细、标准更高的要求，被业内视为“史上最严动力电池安全令”。
在业内人士看来，电池安全性是多维度问题，需要行业各方从多方面综合施策。加强监管的同时，企业也要在产品生产上精益求精，通过创新技术材料增强安全性，选用磷酸铁锂等热稳定性更好的正极材料，或开发新型电解质材料，降低电池产品热失控风险。同时，加强质量检测等环节管理，并建立完善的售后服务体系。
章弘建议，优化热管理技术，加强多层防护设计。电池包层面，设置泄压阀、隔热层、防撞梁等物理防护装置，防止热失控时压力积聚和热量扩散；在BMS层面，实现过充、过放、过流、短路、绝缘检测等多重保护功能，确保电池在异常情况下能及时切断电源。此外，利用大数据和机器学习技术，对电池运行数据进行分析，挖掘电池性能衰减规律、故障模式等信息，为电池设计优化、维护策略制定提供数据支持，实现电池全生命周期管理。
