绿水青山就是金山银山，对于煤场、矿厂、城市渣土运输等传统重污染高能耗细分市场，“环保”是最头疼的事情，而更加绿色环保的新能源车型似乎也成为解决“环保指标”和提升经济效益的最佳方案。
过去几年，国家加大政策出台力度，鼓励支持新能源中重卡市场发展，包括探索推广区域货运重卡零排放试点、打造清洁运输限行、打造清洁运输先行引领区等，钢铁、煤电、港口等高耗能企业也在大力相应政策要求，购置新能源中重卡，再加上城市城郊基建项目对于环保要求比较高。
因此，新能源车型的市场需求量不断上涨，2020年至今，我国新能源中重卡市场进入上升期，取得“三连涨”的成绩，2023年我国新能源中重卡市场上险量37745辆，同比增长34.4%，市场渗透率达到5.6%。
而在新能源中重卡市场中，纯电技术路线市场份额最大，始终保持优势地位，2023年纯电动车型上险量合计为32102，占比高达85%，但是补能方式分为两种：充电和换电，那么未来到底哪种补能方式会占据主流？
同样，先来看销量数据，2023年纯电动中重卡市场上险量合计32102辆，其中充电中重卡的销量为17410辆，占比54.2%；换电中重卡销量为14692辆，占比45.8%。从数据上来看，两种补能方式，可以算是“平分秋色”。
无论是充电还是换电，不可否认的是，当下，“续航里程受限”依然是纯电中重卡面临最大的问题。因此从运输场景上来看，纯电重卡主要应对的是一些封闭场景和倒短等短途高频运输市场，而充电和换电模式都存在不同的优势和劣势。
换电模式最大的优势在于快速的补能，换一次电仅需要3-5分钟，和传统燃油车加油时间相当；换电站还可以实现“车电分离”，用户可以租用电池，降低购车成本，和传统燃油车购车成本相持平。
换电站运营方可以对电池进行更好的管理和维护保养，可延长电池寿命，电池的安全性也更高；可利用低谷期充电，避开用电高峰期，尽可能降低用电成本，在电池规模足够的情况下，甚至可以根据电网峰谷动态慢充补能做到“削峰填谷”。
此外，换电站还可以根据实际需求来调整充电量，比如车辆日常运输距离为100公里，电池容量50%足够往返一趟，再留出20%的备用电，也就是说电池总容量超70%就能满足单趟往返，为了提高换电频次，也可以灵活的将电池补能至70%，提升运营效率。
但换电重卡同样存在痛点。
首先，换电站建站成本较高，建设用地审批、连接电网等手续比较繁杂；单座标准站（7+1）换电设备、配电费、线路费、场地使用费等总投资费用超500万，再加上电池的购置成本，对于自建换电站的车队或者企业来说，资金占用比较高，对于现金流和资金链存在很大的考验。
其次，换电标准、电池规格不统一，导致大部分换电站只能供单一车型进行换电，对于有多种车型、多种电池规格的车队而言，无法满足需求，因此很难形成规模化。
此外，相比于传统燃油重卡，换电重卡的生态更为复杂，主机厂负责底盘的生产，电池厂商负责电池的生产，还有充换电设备的提供商，能源资产的终端运营商，最终使用方等多方力量投入，各利益体之间
最后，电池的更新换代也比较快，对于换电站的更新要求也比较高，从全生命运营周期来看，存在一定风险。
另外换电站“快速补能”的优势，也并非完全可以发挥到极致，换电站换下的电池需要在换电站进行回充，循环使用，车队管理员和运营方需要做好管理调度，才能尽可能减少停车等待换电的时间，毕竟对于短途高频运输场景的用户而言，时间就是金钱。
对于小型车队，可选择第三方换电站，但是也得有一定规模才能吸引第三方换电站投资入场，难度比较大。对于大型车队，选择自建换电站，成本占用比较高，回本周期比较长。
相比于换电，中重卡的充电技术研发时间更长，技术也更成熟，同样相关的标准也更加完善。而充电模式在于包容性比较强，也就是不挑车型，同一车队的不同充电可以可以在同样的充电桩完成补能。
此外充电站的基础设施已经形成规模，而且自建充电桩相比自建换电站成本更低，也更容易，平均6-7万元一个，对场地的要求也比较低，后期设备的维保相比换电站也更低。
除此之外，充电技术也在不断发展优化，伴随着快充、超快充技术的应用，充电效率也得到了极大的提升，充电时间进一步缩短。
此前陕汽集团旗下子公司西部智联和巨湾技研联合研发的超快充商用车动力电池，容量为256千瓦时，可实现15分钟从10%充到80%。
虽然相比于传统燃油车或者换电重卡，这样的补能时间依然很长，“补能时间长”对于很多高频次，追求高效率的细分市场用户而言，这一点依然是影响收益最主要的一点，也是充电重卡最大的劣势。
此外，还有一点在于充电重卡相比换电重卡（电池租赁）购置成本高，同时电池损伤不可逆，长时间使用存在性能衰减，也影响整车的动力性能以及续航里程，后期换电池的成本比较高。
换电重卡大有“后来者居上”之势，但是高成本回本慢，未来依然存在很多未知。不管是换电重卡还是充电重卡，目前来看依然适用的是部分短途运输场景，而无论是对于B端运输车队还是C端散户，还需根据自己的实际运输场景和需求，来寻求最合适，利益最大化的一种。
