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中图分类号：U468.3 文献标识码：A
0引言
2021年起，乘用车燃料消耗量五阶段标准开始实施。新阶段标准在企业油耗核算方面进一步加严，如新能源车核算倍数继续逐年降低，由2021年的2倍逐步降至2025年的1倍，预示着生产新能源车在企业油耗核算方面优惠力度的下降。另外，企业达标放大倍数也持续下降，由2021年的123%逐步降至2025年的100%，预示着企业油耗达标压力逐年升高。
2020年6月，工业和信息化部发布了适用于2021～2023年的《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》（以下简称“双积分”办法）。新一版双积分办法首次引入“低油耗乘用车”概念，明确了低油耗乘用车的定义及鼓励措施，这体现了国家对企业在生产燃油经济性表现优异传统能源车方面的引导。
由此可见，随着政策法规对企业油耗核算的加严，新能源车参与核算方面优惠力度的减弱，以及对“低油耗乘用车”鼓励措施的引入，传统能源车如何节能降耗，传统车节能技术应如何投放才能既满足合规要求，又尽可能降低成本，成为各乘用车企业未来关注的重点口]。
本文综合考虑积分办法核算要点及企业油耗、积分与成本测算流程，基于MATLAB建立了一个简便易行的企业合规测算工具（图1）。该工具通过导入现有产品技术状态及各产品技术升级路径，可测算得到不同技术升级方案下企业的积分情况及合规成本等。之后企业可通过对各方案计算结果的综合评估，最终形成符合自身发展需求的节能技术升级方案。
1合规测算工具构建思路
1.1整体思路
该合规测算工具的整体思路为，首先输入企业现有车型参数信息与未来各年整体规划信息;然后对需要进行技术升级的相关车型进行技术升级配置选择，形成各技术方案。再利用工具内嵌的运算逻辑与数据库，程序可自动测算出技术升级后相关车型的油耗及技术升级成本，从而最终得到各技术方案下企业的积分情况及整体技术升级成本（图2）。
1.2数据输入
该合规测算工具在进行合规测算之前需要输入以下3类数据。
第一类是企业现有车型参数信息，包括企业目前在产各车型的燃料类型（汽油、柴油、混动和纯电等）、混动类型（MHEV、HEV、PHEV和REEV）、发动机参数（排量、气缸数和进气方式等）、变速器型式、变速器挡位数、整备质量、油耗、纯电续航以及产量占比等共24个参数。
第二类为企业整体规划信息，即企业在目标年份的总产量规划及各车型占比规划。
第三类为技术升级配置选择信息，即对需要进行技术升级的车型及总成进行技术升级配置勾选及总成占比输入，与企业现有车型参数对应，共24个参数。
1.3工具运算
该合规测算工具利用内嵌的运算公式与技术经济性数据库完成测算。内嵌运算公式包括总成油耗实际值、目标值、达标值计算公式、企业平均油耗实际值、企业平均油耗目标值、企业平均油耗达标值计算公式、新能源单车积分计算公式、企业油耗积分与新能源积分计算公式、总成技术升级成本计算公式、企业整体技术升级成本计算公式以及企业积分抵偿成本计算公式等。内嵌技术经济性数据库包含在各年分下各类节能技术的节油效果与成本。
其中，总成油耗目标值、总成油耗达标值、企业平均油耗实际值、企业平均油耗目标值、企业平均油耗达标值、新能源单车积分、企业油耗积分与新能源积分等计算方法，由GB 27999-2019《乘用车燃料消耗量评价方法及指标》和“双积分”办法中所确定的公式及方法计算。而总成油耗实际值、总成技术升级成本、企业整体技术升级成本、企业积分抵偿成本和企业整体合规成本，由如下方法计算。
总成油耗实际值计算公式：
1.4结果输出
1.4.1总成维度
总成维度的结果输出包括：目标年份各车型各动力总成的油耗实际值、油耗目标值、油耗达标值、新能源单车积分和总成技术升级成本。
1.4.2企业维度
企业维度的结果输出包括：目标年份企业平均油耗实际值、目标值、达标值、企业油耗积分、企业新能源积分、企业整体技术升级成本、企业积分抵偿成本和企业整体合规成本。
1.4.3方案选择
本文采用2种原则进行最终方案选择：一种是合规成本最低方案，即“企业整体合规成本”最;另一种是政策风险最小方案，即企业积分抵偿成本最低。
2应用研究
基于上述测算原理与方法，本文以乘用车领域某年产百万辆级典型合资企业为研究对象，以其2020年所产车型为测算基准，进行合规测算工具的应用研究。
首先，导入该企业在2020年所产25款车型的信息，包括各车型所含所有动力总成的燃料类型、排量、气缸数、进气方式、供油方式、变速器型式、变速器挡位数、混动类别、混动构型、整备质量、油耗实际值、纯电续航以及产量占比等共24个参数的基础信息。
其次，导入该企业在目标年份的整体规划信息，本文以2025年作为目标年份，输入企业2025年的总产量规划及各车型占比规划。
再次，输入企业2025年各车型及动力总成的技术升级配置规划。由于不同规划方案可得到不同的企业积分及技术升级成本计算結果，参考目标企业自身产品特点与规划信息，本文对该企业2025年的车型设定了4种版本的规划方案。
方案一：仅对1.4T发动机进行技术升级，即目前的1.4T发动机全部替换为全新1.5T发动机。
方案二：在方案一基础上，基于该企业某A级SUV产品规划一款HEV车型，采用双电机混联结构。
方案三：在方案一与方案二的基础上，再规划一款BEV车型，产量占比达到10%。
方案四：对传统能源车型均不进行技术升级，仅规划一款BEV车型，产量占比达到20%。 2.1仅对1.4T发动机进行技术升级
参考目标企业自身规划信息，该企业将在2022年起引入一款全新1.5T发动机，匹配可变截面（VTG）涡轮增压、35Mpa（350 bar）高压直喷和米勒循环等节能技术，用于替换目前使用的1.4T发动机。方案一设定目前所有1.4T发动机在2025年均替换为1.5T发动机，因此2025年相关车型动力总成技术升级配置需将排量由1.4 L变更为1.5 L，进气方式由“涡轮增压”升级为“VTG涡轮增压”，供油方式由“缸内直喷”升级为“高压直喷”，循环方式由“奥托循环”升级为“米勒循环”，再设定其总成占比，即完成对各车型及动力总成的技术升级配置信息输入。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表2所示。
2.2在方案一基础上规划一款HEV车型
参考目标企业自身规划信息，该企业或将在2025年引入一款HEV车型，混动系统采用双电机混联结构，匹配1.5T发动机。设定该HEV车型基于某A级SUV开发，因此2025年需对该车型增加一条动力总成信息，即燃料类型为“混动”，混动类别为“HEV”，混动构型为“串并联”，再设定其总成占比及其他参数。同时依照方案一设定其他车型技术升级配置信息，即完成所有车型动力总成的技术升级配置信息输入。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表3所示。
2.3在前两方案基础上再规划一款BEV车型
参考目标企业自身规划信息，该企业在2021年开始推出全新平台纯电动车型，并将在未来逐渐扩大纯电动车型规划。因此以该企业2021年新上市的全新纯电平台A级SUV为样例，将其设定为2025年推出的纯电动车型，占比达到10%，燃料类型为“纯电动”，再设定其他参数。同时依照方案一与方案二设定其他车型技术升级配置信息，即完成所有车型动力总成的技术升级配置信息输入。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表4所示。
2.4仅规划一款BEV车型
方案四仅规划一款BEV车型，因此在基准年份基础上仅增加一条纯电动车型技术升级配置信息即可，其他车型均不进行技术升级。与方案三中对纯电动车型的技术升级配置信息设定相同，仅调整其产量占比为20%。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表5所示。
综合对比4个方案的合规成本（图3），可以看出方案一是合规成本最低方案，但积分抵偿成本最高，即所产生的负积分最多，政策风险最大。方案三是政策风险最小方案，即积分抵偿成本最低，所产生的负积分最少，虽然技术升级成本最高，但整體合规成本折中。
由此可见，单纯对传统动力总成进行技术升级规划，虽然技术升级成本低，但即便进行大范围换搭与升级，仍会产生较多油耗与新能源负积分，造成企业面临较大的政策合规风险（方案一与方案二）。由图3对比来看，加大BEV规划力度是企业积分降低政策合规风险最行之有效的方法（方案四），但考虑到未来有限的新能源市场空间与依然较大的负积分缺口，适度进行传统车技术升级也是势在必行的合规手段。只有综合考虑新能源车投放与传统能源车技术升级，才能在尽可能降低政策风险的同时，获得一个可以接受的合规成本（方案三）。
3结论
本文基于企业积分合规整体测算原则，综合考虑车型动力总成配置、油耗与积分达标情况以及整体合规成本之间的内在联系，站在技术规划者的角度，为企业设计了一款简便易行的合规测算工具，以解决“企业如何对产品进行技术升级规划以实现政策合规的目的”这一问题。该工具通过输入企业在基准年份的车型动力总成信息、目标年份总产量及各车型产量规划信息以及各车型在目标年份的技术升级配置信息等，依照工具内嵌的计算公式与技术经济型数据库，便可测算出目标年份各车型及企业整体的油耗、积分与合规成本。
随后，本文以某典型合资企业2020年车型为基准，对其面向2025年的规划设定了4种规划方案，分别测算了4种方案下企业的积分与合规成本，并对其进行了综合比较。通过比较可以看到，加大BEV规划力度是企业现阶段积分合规最行之有效的方法，但考虑到未来有限的新能源市场空间以及较大的负积分缺口，适度进行传统车技术升级也是势在必行的合规手段。只有综合考虑新能源车投放与传统能源车技术升级，才能在尽可能降低政策风险的同时，获得一个可以接受的合规成本。
本文由于时间与精力限制，还有很多工作有待进一步展开，如技术经济性数据库中各技术的节油效果与技术成本数据需要进一步细化与完善;未来各年份的积分价格、工况切换油耗上浮程度等过程参数需继续进行优化，以获得更真实可靠的预测结果。另外，目前该工具的规划方案仅能人为进行设定，未来应向实现自动求解功能方向进步，即通过逻辑算法的嵌入实现模型的自动迭代计算，以达到自动获得预定目标下最优规划方案的目的。
0引言
2021年起，乘用车燃料消耗量五阶段标准开始实施。新阶段标准在企业油耗核算方面进一步加严，如新能源车核算倍数继续逐年降低，由2021年的2倍逐步降至2025年的1倍，预示着生产新能源车在企业油耗核算方面优惠力度的下降。另外，企业达标放大倍数也持续下降，由2021年的123%逐步降至2025年的100%，预示着企业油耗达标压力逐年升高。
2020年6月，工业和信息化部发布了适用于2021～2023年的《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》（以下简称“双积分”办法）。新一版双积分办法首次引入“低油耗乘用车”概念，明确了低油耗乘用车的定义及鼓励措施，这体现了国家对企业在生产燃油经济性表现优异传统能源车方面的引导。
由此可见，随着政策法规对企业油耗核算的加严，新能源车参与核算方面优惠力度的减弱，以及对“低油耗乘用车”鼓励措施的引入，传统能源车如何节能降耗，传统车节能技术应如何投放才能既满足合规要求，又尽可能降低成本，成为各乘用车企业未来关注的重点口]。
本文综合考虑积分办法核算要点及企业油耗、积分与成本测算流程，基于MATLAB建立了一个简便易行的企业合规测算工具（图1）。该工具通过导入现有产品技术状态及各产品技术升级路径，可测算得到不同技术升级方案下企业的积分情况及合规成本等。之后企业可通过对各方案计算结果的综合评估，最终形成符合自身发展需求的节能技术升级方案。
1合规测算工具构建思路
1.1整体思路
该合规测算工具的整体思路为，首先输入企业现有车型参数信息与未来各年整体规划信息;然后对需要进行技术升级的相关车型进行技术升级配置选择，形成各技术方案。再利用工具内嵌的运算逻辑与数据库，程序可自动测算出技术升级后相关车型的油耗及技术升级成本，从而最终得到各技术方案下企业的积分情况及整体技术升级成本（图2）。
1.2数据输入
该合规测算工具在进行合规测算之前需要输入以下3类数据。
第一类是企业现有车型参数信息，包括企业目前在产各车型的燃料类型（汽油、柴油、混动和纯电等）、混动类型（MHEV、HEV、PHEV和REEV）、发动机参数（排量、气缸数和进气方式等）、变速器型式、变速器挡位数、整备质量、油耗、纯电续航以及产量占比等共24个参数。
第二类为企业整体规划信息，即企业在目标年份的总产量规划及各车型占比规划。
第三类为技术升级配置选择信息，即对需要进行技术升级的车型及总成进行技术升级配置勾选及总成占比输入，与企业现有车型参数对应，共24个参数。
1.3工具运算
该合规测算工具利用内嵌的运算公式与技术经济性数据库完成测算。内嵌运算公式包括总成油耗实际值、目标值、达标值计算公式、企业平均油耗实际值、企业平均油耗目标值、企业平均油耗达标值计算公式、新能源单车积分计算公式、企业油耗积分与新能源积分计算公式、总成技术升级成本计算公式、企业整体技术升级成本计算公式以及企业积分抵偿成本计算公式等。内嵌技术经济性数据库包含在各年分下各类节能技术的节油效果与成本。
其中，总成油耗目标值、总成油耗达标值、企业平均油耗实际值、企业平均油耗目标值、企业平均油耗达标值、新能源单车积分、企业油耗积分与新能源积分等计算方法，由GB 27999-2019《乘用车燃料消耗量评价方法及指标》和“双积分”办法中所确定的公式及方法计算。而总成油耗实际值、总成技术升级成本、企业整体技术升级成本、企业积分抵偿成本和企业整体合规成本，由如下方法计算。
总成油耗实际值计算公式：
1.4结果输出
1.4.1总成维度
总成维度的结果输出包括：目标年份各车型各动力总成的油耗实际值、油耗目标值、油耗达标值、新能源单车积分和总成技术升级成本。
1.4.2企业维度
企业维度的结果输出包括：目标年份企业平均油耗实际值、目标值、达标值、企业油耗积分、企业新能源积分、企业整体技术升级成本、企业积分抵偿成本和企业整体合规成本。
1.4.3方案选择
本文采用2种原则进行最终方案选择：一种是合规成本最低方案，即“企业整体合规成本”最;另一种是政策风险最小方案，即企业积分抵偿成本最低。
2应用研究
基于上述测算原理与方法，本文以乘用车领域某年产百万辆级典型合资企业为研究对象，以其2020年所产车型为测算基准，进行合规测算工具的应用研究。
首先，导入该企业在2020年所产25款车型的信息，包括各车型所含所有动力总成的燃料类型、排量、气缸数、进气方式、供油方式、变速器型式、变速器挡位数、混动类别、混动构型、整备质量、油耗实际值、纯电续航以及产量占比等共24个参数的基础信息。
其次，导入该企业在目标年份的整体规划信息，本文以2025年作为目标年份，输入企业2025年的总产量规划及各车型占比规划。
再次，输入企业2025年各车型及动力总成的技术升级配置规划。由于不同规划方案可得到不同的企业积分及技术升级成本计算結果，参考目标企业自身产品特点与规划信息，本文对该企业2025年的车型设定了4种版本的规划方案。
方案一：仅对1.4T发动机进行技术升级，即目前的1.4T发动机全部替换为全新1.5T发动机。
方案二：在方案一基础上，基于该企业某A级SUV产品规划一款HEV车型，采用双电机混联结构。
方案三：在方案一与方案二的基础上，再规划一款BEV车型，产量占比达到10%。
方案四：对传统能源车型均不进行技术升级，仅规划一款BEV车型，产量占比达到20%。 2.1仅对1.4T发动机进行技术升级
参考目标企业自身规划信息，该企业将在2022年起引入一款全新1.5T发动机，匹配可变截面（VTG）涡轮增压、35Mpa（350 bar）高压直喷和米勒循环等节能技术，用于替换目前使用的1.4T发动机。方案一设定目前所有1.4T发动机在2025年均替换为1.5T发动机，因此2025年相关车型动力总成技术升级配置需将排量由1.4 L变更为1.5 L，进气方式由“涡轮增压”升级为“VTG涡轮增压”，供油方式由“缸内直喷”升级为“高压直喷”，循环方式由“奥托循环”升级为“米勒循环”，再设定其总成占比，即完成对各车型及动力总成的技术升级配置信息输入。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表2所示。
2.2在方案一基础上规划一款HEV车型
参考目标企业自身规划信息，该企业或将在2025年引入一款HEV车型，混动系统采用双电机混联结构，匹配1.5T发动机。设定该HEV车型基于某A级SUV开发，因此2025年需对该车型增加一条动力总成信息，即燃料类型为“混动”，混动类别为“HEV”，混动构型为“串并联”，再设定其总成占比及其他参数。同时依照方案一设定其他车型技术升级配置信息，即完成所有车型动力总成的技术升级配置信息输入。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表3所示。
2.3在前两方案基础上再规划一款BEV车型
参考目标企业自身规划信息，该企业在2021年开始推出全新平台纯电动车型，并将在未来逐渐扩大纯电动车型规划。因此以该企业2021年新上市的全新纯电平台A级SUV为样例，将其设定为2025年推出的纯电动车型，占比达到10%，燃料类型为“纯电动”，再设定其他参数。同时依照方案一与方案二设定其他车型技术升级配置信息，即完成所有车型动力总成的技术升级配置信息输入。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表4所示。
2.4仅规划一款BEV车型
方案四仅规划一款BEV车型，因此在基准年份基础上仅增加一条纯电动车型技术升级配置信息即可，其他车型均不进行技术升级。与方案三中对纯电动车型的技术升级配置信息设定相同，仅调整其产量占比为20%。该方案企业平均油耗、企业积分与合规成本计算结果如表5所示。
综合对比4个方案的合规成本（图3），可以看出方案一是合规成本最低方案，但积分抵偿成本最高，即所产生的负积分最多，政策风险最大。方案三是政策风险最小方案，即积分抵偿成本最低，所产生的负积分最少，虽然技术升级成本最高，但整體合规成本折中。
由此可见，单纯对传统动力总成进行技术升级规划，虽然技术升级成本低，但即便进行大范围换搭与升级，仍会产生较多油耗与新能源负积分，造成企业面临较大的政策合规风险（方案一与方案二）。由图3对比来看，加大BEV规划力度是企业积分降低政策合规风险最行之有效的方法（方案四），但考虑到未来有限的新能源市场空间与依然较大的负积分缺口，适度进行传统车技术升级也是势在必行的合规手段。只有综合考虑新能源车投放与传统能源车技术升级，才能在尽可能降低政策风险的同时，获得一个可以接受的合规成本（方案三）。
3结论
本文基于企业积分合规整体测算原则，综合考虑车型动力总成配置、油耗与积分达标情况以及整体合规成本之间的内在联系，站在技术规划者的角度，为企业设计了一款简便易行的合规测算工具，以解决“企业如何对产品进行技术升级规划以实现政策合规的目的”这一问题。该工具通过输入企业在基准年份的车型动力总成信息、目标年份总产量及各车型产量规划信息以及各车型在目标年份的技术升级配置信息等，依照工具内嵌的计算公式与技术经济型数据库，便可测算出目标年份各车型及企业整体的油耗、积分与合规成本。
随后，本文以某典型合资企业2020年车型为基准，对其面向2025年的规划设定了4种规划方案，分别测算了4种方案下企业的积分与合规成本，并对其进行了综合比较。通过比较可以看到，加大BEV规划力度是企业现阶段积分合规最行之有效的方法，但考虑到未来有限的新能源市场空间以及较大的负积分缺口，适度进行传统车技术升级也是势在必行的合规手段。只有综合考虑新能源车投放与传统能源车技术升级，才能在尽可能降低政策风险的同时，获得一个可以接受的合规成本。
本文由于时间与精力限制，还有很多工作有待进一步展开，如技术经济性数据库中各技术的节油效果与技术成本数据需要进一步细化与完善;未来各年份的积分价格、工况切换油耗上浮程度等过程参数需继续进行优化，以获得更真实可靠的预测结果。另外，目前该工具的规划方案仅能人为进行设定，未来应向实现自动求解功能方向进步，即通过逻辑算法的嵌入实现模型的自动迭代计算，以达到自动获得预定目标下最优规划方案的目的。