特斯拉已经在解决续航里程的问题，而现在，该公司准备更进一步，通过在计算中使用海拔高度和温度数据，让剩余续航里程的预测变得更加准确。
上个月，特斯拉更新了其Model S用户手册，使用了关于“能量使用预测”的新说法：“计算是基于驾驶风格（预测速度等）和环境因素（海拔变化、天气等）等因素的估计值。”该计算可以预测特斯拉车辆到达目的时的电量状态，并在需要时建议停车充电。
Model S车主Keith Trice首先发现了这一变化，并根据他熟悉的路线对其进行测试。他来自芝加哥，经常回他的家乡密歇根州探亲。要想完成这趟旅程，他首先需要停在密歇根州圣约瑟夫超级充电站充电。Keith记得，在类似的天气里，Model S旅行计划器会预测在到达超级充电站时大约还剩50％的电量。
他在寒冷的天气中再次测试了这条路线，并表示这一次特斯拉的旅行计划器预计到达同一目的地时，将使用63％的电量（剩余37％），这意味着该系统现在能够在寒冷的天气中，更准确地预测从芝加哥到密歇根之间行驶的耗电量。
特斯拉已经在这方面取得了领先优势，但他们似乎也可以通过使用实时天气数据甚至是其他最近走过类似路线的汽车的能耗数据进一步深入下去。在电动汽车中拥有大量电能能够支持较长的续航里程范围是一回事，将实际的电量消耗预测准确传递给驾驶员是另一回事。如果后者成功实现，用户就不必对续航里程范围担忧焦虑。
然而现在的情况并非如此，电动汽车驾驶员跟据自己的经验做出平均能耗的预测往往比电动汽车自身系统给出的预测更为准确。不过续航里程范围预测算法正在努力改进，并且有望将超过最有经验的电动汽车驾驶员。特斯拉正在努力实现这一目标，也希望其他汽车制造商也能重视这个问题。
