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2017年，丰田凯美瑞正式换代，伴随着换代，丰田正式启用了Dynamic Force系列发动机。而这一发动机最大的卖点就是高达40%（燃油版本）/41%（混动版本）的热效率。在丰田强大的宣传攻势下，发动机热效率这一名词也深入人心，成为省油的新代名词。

从今年开始，中国汽车厂商也开始了热效率的军备竞赛。先是长安在3月5日亮相的UNI-T，它搭载的1.5T蓝鲸发动机热效率高达40%，接下来是长城第三代哈弗H6的1.5GDIT EVO 发动机热效率达到39%，一汽奔腾1.5T，热效率39%；还有最近的广汽传祺第四代2.0ATK ，热效率直接到达42.1%。除了热效率43%（非官方发布数据）的马自达SKYACTIV-X发动机，广汽传祺的2.0ATK已经是世界上热效率最高的汽油机。

热效率是指对于特定热能转换装置，其有效输出的能量与输入的能量之比。对于发动机来说，就是输出的动力占汽油能量的多少。从定义就不难发现，热效率越高，同一的功率输出消耗更少的燃油，也就是更加的省油。打个比方，高热效率的发动机属于易胖体质，吃下去的东西很容易长肉，而低热效率的发动机属于不易胖体质，得吃下去很多东西才能长肉。想要产出同等质量的肉，低效率的发动机需要吃下更多的东西，那就是耗油。

在节能减排的趋势下，发动机热效率成为了大家关注点之一，毕竟汽车的动力来源是发动机，如果源头的效率高了，那么自然油耗就会下降了。

如果想要提升热效率，那么就得了解一下热损失。发动机在做功过程中会有三种热损失，一是摩擦损失，二是泵气损失，三是冷却损失。摩擦损失是指因发动机内部零部件之间的摩擦而损失的热能。泵气损失是指发动机因为进气和排气需要克服气道阻力所消耗的热能。冷却损失是指发动机散热而损失的热能。

要解决第一种热损失，用更低摩擦的涂层，可变排量机油泵、低粘度机油等手段降低发动机内部的摩擦。而解决第二种热损失，需要采用阿特金森循环，高压缩比，缸内燃烧控制系统等手段榨干汽油的每一滴能量，但是这种方法往往会降低发动机的动力性能。而解决第三种热损失则要使用电子水泵，温控模块等精准控温手段。

想要提升热效率的话，说难很难，说容易也很容易。如果专注提升热效率，那么就相对简单，例如传祺的2.0ATK。虽然它的热效率达到42%，它采用了阿特金森循环和15.6的超高压缩比。阿特金森循环的压缩比小于膨胀比，能够榨干汽油的每一滴能量，但是会影响动力性能。所以这款发动机的最大功率只有105kW，最大扭矩180牛·米，约等于1.8L自然吸气的动力水平。

这种牺牲动力性能换取热效率的做法确实能够刷出不错的成绩，丰田和本田的2.5L和2.0L也是这么刷热效率的。但是这种发动机的动力非常差，只能用在混合动力上，否则这弱鸡的性能一定会被消费者无情地嫌弃。

而难的地方在于动力和热效率兼顾。所以，在第四代ATK隔壁第三代2.0TGDI反而更加难能可贵。它拥有40.23%热效率的同时，最大功率有185kW，最大扭矩390牛·米。在只牺牲2%最高热效率的代价下，动力性能翻倍。同样，长安蓝鲸系列1.5T发动机也十分厉害，在热效率达到40%的同时，拥有132kW的最大功率和300牛·米的最大扭矩，比本田的1.5T动力性能还要强。

虽然热效率提升，确实会更加省油，但是到了实际层面，搭载高热效率发动机的车型未必省油。首先，因为发动机输出的动力，还要经过变速箱、半轴和轮胎才能最终转为推动力，这几个环节的效率会影响发动机的油耗表现。就以变速箱这个层面来说，优秀的AT变速箱传动效率在80-90%之间，而双离合变速箱的传动效率往往达到了96%。光是变速箱结构的差异就能够抹平发动机热效率的那么1-2%的提升。

第二，所有宣传的热效率，其实是最高热效率，它只有在特定转速和特定负载组合下才能达成，如果这个区域太过狭小，而区域之外的热效率又很低，那么它实际的燃油效果还不如最高热效率低，但是平均热效率高的发动机。

所以，我们能看到一个比较奇怪的现象，热效率高的车型油耗未必更低。虽然在汽车之家的口碑显示，长安UNI-T比本田CR-V更加省油，不过这需要考虑到UNI-T采用的是双离合变速箱，而CR-V采用的是CVT变速箱。我自己曾在同一段路（接近40km）上开过凯美瑞（2.5L）和天籁（2.0T），凯美瑞的表显油耗是8.5L/100km，而天籁的表显油耗是6.5L/100km。

理论上发动机热效率高更加省油的，不过在实际用车的情况下，变速箱的传动效率，齿比设计和轮胎等要素，也就是俗称的调校影响更大。热效率的宣传意义比实际意义更大，毕竟用一个实打实的数据宣传总比一句虚无缥缈的节能省油来得更有冲击感，更容易让人记住。当年比亚迪秦 5.9秒百公里加速和2L/100km的油耗让秦一炮而红，收获关注度。

热效率更高当然是一件好事，不过热效率高并不一定代表节油，因为影响最终油耗的因素太多，想要买到真正节油的车型，还是需要多看实测的数据。