原来进口车也可以这么亲民!这几款摩托车不仅帅!更适合新手骑士

哈喽各位小伙伴们泥萌吼呀!十一假期过的快不快乐呢?

不过快乐不快乐不好说,但快倒是真的快……

“金九银十”,一直都是每年传统的购车优惠季。但不仅是汽车,随着冬日的脚步即将临近,摩托车经销商也会开始放出一定的优惠活动。

对于想成为一名“骑士”的小伙伴来说,此时购买摩托车也是个相对经济实惠的选择。那么今天,小编就来盘点一波适合新手的摩托车。

其实,价格从来不是新手应该考虑的问题。相反,保值率与排量才是选车的关键。

对于新手来说,对于车型定位、动力需求都不够明确,第一辆摩托车的服役时间往往都不会太长。因此,选择一辆足够保值的摩托车,将大幅度减小换车时的损失。

至于大家更关心的新手能不能“上大排”的问题,对于经验匮乏的新骑士而言,即使“管得住右手”,大排量能带来的也只有危险,骑行安全靠的永远不是“侥幸”二字。

豪爵铃木GSX250R/DL250

售价:3.068-3.268万元

这么多年,在3万元价格区间,依然没有一台车能真正打败GSX250R与DL250两兄弟。即使放在今天也过关的颜值,与国产天花板级别的可靠性、做工与漆水表现,赋予了其不俗的保值率。

铃木250两兄弟之所以被吐槽,大多是无法满足度过入门阶段的骑士。但对于新手而言,最大功率25Ps,峰值扭矩23.4N·m的250cc直列双缸发动机,绝对可以满足日常需求,并且有着极其出色的稳定性。更何况,铃木250两兄弟目前还有着4000-5000元的优惠幅度。

KTM 250 Duke

售价:2.98万元

KTM 250 Duke早些年接近3.5万元的指导价格与390 Duke差距不大,总有种“既生瑜、何生亮”的感觉。如今,这款奥地利小钢炮的指导价格仅为2.98万元,对于进口大贸车型来说性价比十足。

从产品角度上来说,KTM 250 Duke是一款非常全面的车型,整体造型与390 Duke十分相似,第一眼甚至很难区分。其搭载249cc单缸发动机,最大功率达到29.9Ps,峰值扭矩24N·m,整备质量仅为162kg,搭配WP APEX减振器,运动性能出众。

凯越321RR

售价:2.598-2.698万元

就目前而言,中国品牌2-3万元仿赛市场中,铃木GSX250R与春风250 SR一直没有迎来足够强势的对手。QJMOTOR赛350与贝纳利Tornado 302R虽然占据排量优势,但价格不够亲民。直到,凯越321RR的出现。

2.598-2.698万元的指导价格,却搭载一台最大功率39.4Ps,峰值扭矩28N·m的322cc直列双缸发动机。更重要的是,321RR的整备质量仅为151kg,这是什么概念呢?

雅马哈YZF-R3的整备质量为167kg,KTM RC390的干重也达到了149kg,可以看出321RR的轻量化水平非常出众。其官方百公里加速时间小于5.3s,已经接近400-500cc级别的表现。

不过凯越的品牌力依然不高,321RR作为重磅新车虽然热度不低,但未来的保值率与可靠性还有待观察。

本田Wing CM300/CB400X

售价:3.45-4.85万元

本田Wing中排量品牌的持续发力,让该品牌终于有机会进入了新手的购车清单之中,其中CM300与CB400X几乎完全延续了CM500与CB500X这两款进口大贸车型的设计与布局,自发布之初就热度高涨。

其中,CM300定位巡航太子车,搭载286cc单缸发动机;CB400X定位拉力车,搭载399cc直列双缸发动机。品牌加成已经不用多说,两款车也同样延续着本田一贯的优秀产品表现。一车难求与加价已经必不可免,但不妨碍二者是非常适合新手入门的车型。

川崎Ninja 400

售价:4.98-5.08万元

在5万元价位,其实有不少中国品牌中大排量车型可选,但对于新手来说,Ninja 400依然是最值得推荐的那个。

Ninja 400有着川崎家族式外观,颜值大气耐看,785mm的坐高让大部分骑士都可以双脚着地。虽然做工与用料还有提升空间,但整体全面且均衡的产品力,让Ninja 400有着极其出色的保值率。

动力上,Ninja 400搭载399cc直列双缸发动机,最大功率45.5Ps,峰值扭矩37.2N·m,整备质量仅为166kg。车重优势再加上整套动力系统有着很深的改装空间,从入门到进阶,这台车都可以满足骑士对于可玩性的需求。

写在最后

的确,市场中还有不少热门且适合新手入门的产品。但综合来看,排量与动力适中,操控与重量友好且保值率高的摩托车,才是新手骑士们应该考虑的重点。

当然,即使是入门过渡阶段,小伙伴也不应该选择一台不知名小厂生产的“地平线”车型,虽然价格低廉,但售后不过关是小,质量缺陷威胁骑行安全,就得不偿失了。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据