20世紀90年代，為了減輕汽車排放物造成的空氣污染，美國加利福尼亞州政府率先實施零排放車輛計劃。州政府規定，到1998年2月，所有新出售汽車的2%必須是零排放車輛。到2003年，這個比例要達到10%。在當時，零排放車輛實際上指的就是電動汽車。由於加州是美國最大的汽車市場，誰想打入甚至佔領這個市場，就得服從州政府的規定，於是，美國各大汽車製造商花了約5年時間和數億美元來開發電動汽車。

回過頭來看，可以説電動汽車的推廣應用不大成功。電動汽車技術仍然很不成熟，汽車造價高，充電後行駛距離短。曾在電動汽車開發上投入鉅資的通用汽車公司對這項技術已經不再有積極性了。另外，電動汽車降低空氣污染的效果也微乎其微。由於美國汽車的平均壽命為13年，因此，即使2003年實現了10%新車是電動汽車的要求，它們佔車輛總數的比例也不到1%。由於車輛總量在不斷增加，已經上路的電動汽車的環保效果，充其量也只能維持現有的空氣污染水準不再繼續惡化，根本談不上降低污染水準。

電動汽車推廣之所以失敗的重要原因之一是決策匆忙，沒有開展細緻的系統分析。麻省理工學院的理查德· 德紐夫維爾教授認為，如果當初採用他倡導的動態戰略規劃方法，則有可能避免這一決策失誤。

動態戰略規劃（Dynamic Strategic Planning，DSP））是適用於新技術開發項目或大型工程項目的有效方法。它是系統分析與設計演化的第三階段（第一階段是70年代的系統優化法，第二階段是80年代流行的決策分析法）。DSP有兩個基本立場：第一，規劃者和設計者必須識別出柔性的解決方案，將彌足珍貴的柔性嵌入設計，以應付難以預測的風險；第二，他們必須預見到決策將影響到的各個利益相關者各有什麼利益考慮，各有什麼權力，並處理好與他們的關係。DSP採用7種方法：建模；優化；概率估計；決策分析；敏感性分析；現實備擇方案的評估；內隱協商分析。

德紐夫維爾教授找了45位研究生，將它們分成幾個小組，讓他們採用上述7種方法來進行分析，選擇方案。

（1）他們建立了各種車型的性能模型和車輛産生的污染的估值模型。

（2）用模擬方式進行了優化。具體地説，給定各種車輛的數目和種類，就能估計出污染減輕程度，估計出社會、消費者和製造商各方承擔的成本。對不同組合進行模擬，就能確定汽車性能的上限、生産可能性前沿和成本效應曲線。

（3）重點對電池（Battery）和燃料電池（Fuel Cell）的未來性能進行了概率估計。

（4）決策分析要回答的問題是：今後10年，應對哪些技術進行多大強度的研發投入，以實現最大程度的空氣品質改善。

（5）敏感性分析是要檢驗一下，在概率估計有所變化的情況下，決策分析結果是否仍然穩健。

（6）在現實備擇方案的評估中，人們認為，投資于現有汽車的“電氣化”，而不一定是投資于電動汽車，可以使內燃機汽車的性能明顯改觀，收到較快的成效。

（7）所謂內隱協商分析，就是要理解不同利益相關者的相互矛盾的立場並進行調適。僅舉一例，美國中西部各州的農業很發達，因此，農業利益集團可能堅決支援乙醇燃料汽車，因為發展這種車輛，玉米作為乙醇原料的銷路就會興旺起來。其他技術方案也許更合理，可是，如果無視農民的利益，他們就會想方設法影響議員，讓他們投票封殺其他方案。

這些研究生最後提出的建議是：

（1）向各種備擇方案開放，而不要過早拴死在電動汽車方案或其他方案上。　（2）研發活動應重在能力建設，建立適應于未來多種可能技術的平臺。尤其要重視研究汽車的“電氣化”，這種研究將有利於無論哪種類型的車輛：電池驅動的電動汽車，燃料電池汽車，混合燃料汽車，甚至是內燃機汽車。

（3）近期來説，應注重開發傳統汽車的清潔燃料。這方面的進展將大大有利於控制空氣污染，因為傳統汽車數量最多。

我國在制定很多重大經濟技術決策時，往往也缺乏動態戰略規劃的思想。例如，出於環保考慮，北京市曾大力發展推廣液化石油氣汽車和雙燃料汽車， 將部分公交車改造成液化石油氣車型，也推出了一批汽油/天然氣雙燃料計程車。但是，使用中發現，有些雙燃料計程車的尾氣檢測反而不合格。此外，在實踐中還出現了其他一些始料未及的問題。據悉，北京市實際上已經放慢了推廣液化石油氣燃料汽車的步驟。

動態戰略規劃法比其他一些方法更好地體現了系統思維，值得關注。