先上結論：
對電動汽車來說，勻速最省能量(電)。
對內燃機汽車來說，大部分情況下勻速最省油，但存在P&G更省油的可能性。
加速-滑行策略問題的數學抽象
小學時，我們就研究過這樣一個簡單的問題：
周長為1的長方形，面積最大是多少？
小學時一般是湊出來的，在湊的時候會發現：如果讓短邊長一些，那長邊就會短一些，是此消彼長的關係。湊到之後驚奇的發現：當長邊與短邊相等的時候，也就是正方形的面積最大！
為什麼呢？ 長方形也懂得不患寡而患不均的道理嗎？
長大後了解到，這是一個二次函數求極值的問題：
f(x)=x(0.5x)=x2+0.5x
進一步推廣，這是一個凸優化問題。如下圖，對於凸函數下式恆成立：
f(θx1+(1θ)x2)≤f(θx1)+f((1θ)x2)
換成具體的例子就是：猛踩油門再滑行一陣子，要比勻速行駛費油(電)！
但需要滿足一個前提條件：在等里程最優化問題中，汽車的油耗(電耗)函數是一個凸函數。
這也是我們接下來要分析的問題。
電機與發動機是凸的嗎？
相對於處處需要經驗、需要標定的發動機來說，永磁同步電機原理要精鍊得多，甚至可以用公式完全表達出來。要證明永磁同步電機電耗的凸性，只需要證明下面這個函數的凸性：
結論是它的損耗函數大體上是凸的：
如果採用其他電機理論模型，可能無法證明其凸性。但總體來說，把電機損耗函數當成一個凸函數處理，是基本沒有問題的。
所以，對於電動汽車來說，基本判斷是： 在等里程行駛最優化問題中，勻速行駛最優。
而發動機原理就複雜得多，它的效率MAP圖(可轉化為損耗MAP圖)通常是標定出來的，而不是通過燃燒學、熱力學公式計算出來的。從 @何先生 所舉的發動機MAP圖可以看出，它的等效率線歪歪扭扭的，肯定是不具備嚴格的凸性的。
換句話說，也就是存在優化的空間。但這個空間會非常小，為什麼？
因為發動機在穩定工作時效率最高，而在動態工作時由於噴油量、進氣量不能精確匹配，損耗會大為增加。
所以，對內燃機汽車來說，大部分情況下勻速最省油，但存在P&G更省油的可能性。
什麼時候加速-滑行策略更省油？
那我們是不是可以下結論了呢？
先等等，為什麼還有很多研究者發現：加速-滑行策略更省油呢？
Evans等人研究發現，有經驗的駕駛員在駕駛傳統內燃機汽車的時候，通過對車速的合理調整可以實現節油效果[1]。
Lee等人針對傳統內燃機汽車福特Focus與混合動力汽車豐田Prius進行了P&G策略研究，仿真與試驗結果表明，P&G策略比定速駕駛策略可改善燃油經濟性達24%-90%[2]。
Li等人針對傳統內燃機汽車，提出基於P&G的一種伺服迴路控制方法，提供了將P&G策略嵌入到自適應巡航控制系統的潛力，仿真結果顯示節油潛力達20%[3]。
那是因為，發動機只是汽車的一個組成部分，我們有很多打破發動機MAP圖束縛的方法。
舉一個極端的例子：以龜速5公里/小時勻速行駛100公里，與一腳油門轟到100公里/小時再關發動機滑行(假設有啟停裝置)，哪個更省油呢？
前者要全程承受怠速損失，而後者雖然有動態損耗，但發動機則不必全程承受怠速損失(關發動機就相當於從發動機效率MAP圖上逃掉了)，所以哪個更省油，也不好說是吧？
補充：在不踩油門的時候，即便有些車型的發動機不噴油了，但只要它還連著車輪轉動，泵氣等損耗還是在的。這與裝有啟停裝置，讓發動機完全停下來，是不一樣的。
對於日常開車來說，結論還是不變。無論是電動車還是內燃機汽車，雖然存在加速-滑行策略更省油/電的可能性，但一般的駕駛員也難以有這麼高的技巧……所以規規矩矩地勻速開車就好了，不必去動加速-滑行來省油的歪腦筋了。
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