AIoT雖能提升電動(dòng)車效能，但也帶來(lái)能源消耗的挑戰(zhàn)，特別是在自動(dòng)駕駛等需大量運(yùn)算的系統(tǒng)中。然而，AIoT在電池管理、路徑規(guī)劃、充電排程和剩餘電量預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用，仍有助於提升能源效率和續(xù)航力。隨著AI演算法和硬體技術(shù)的進(jìn)步，AIoT在電動(dòng)車領(lǐng)域的應(yīng)用前景樂(lè)觀。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）將實(shí)體設(shè)備、感測(cè)器和網(wǎng)路連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的智慧互動(dòng)和數(shù)據(jù)共享，而人工智慧的融入則賦予這些互聯(lián)設(shè)備學(xué)習(xí)、推理和做出決策的能力。這種人工智慧與物聯(lián)網(wǎng)的融合，即所謂的AIoT，已成為各行各業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。

在汽車產(chǎn)業(yè)，特別是電動(dòng)車領(lǐng)域，AIoT的應(yīng)用日益普及。這主要是由於市場(chǎng)對(duì)於更強(qiáng)大的功能、更高的安全性和更優(yōu)異的效率的需求不斷增長(zhǎng)。電動(dòng)車作為一個(gè)高度依賴軟體和電子系統(tǒng)的載具，AIoT提供了一個(gè)理想的平臺(tái)來(lái)管理其複雜性、優(yōu)化性能並提供差異化的先進(jìn)功能，從提升駕駛輔助系統(tǒng)到實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛。

然而，AIoT在電動(dòng)車上的應(yīng)用也帶來(lái)了一個(gè)核心挑戰(zhàn)，那就是對(duì)車輛續(xù)航力的潛在影響。許多AIoT功能，例如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、複雜的感測(cè)器操作和持續(xù)的網(wǎng)路連接，都需要消耗能量，這可能會(huì)減少電動(dòng)車的行駛里程。與此同時(shí)，AIoT 也被視為解決續(xù)航力問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)之一。

電動(dòng)車中AIoT應(yīng)用案例

先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)

AIoT的融合顯著提升了電動(dòng)車中ADAS的功能。例如，由AI驅(qū)動(dòng)的演算法增強(qiáng)了自適應(yīng)巡航控制（ACC）的性能，使其能夠根據(jù)交通狀況調(diào)整車速，保持安全的跟車距離，並降低追撞風(fēng)險(xiǎn)。

車道保持輔助系統(tǒng)則利用AIoT提供的即時(shí)數(shù)據(jù)和智慧分析，幫助駕駛員將車輛保持在車道內(nèi)，減少因駕駛員疲勞或注意力不集中而導(dǎo)致的意外。此外，自動(dòng)緊急煞車系統(tǒng)也得益於AIoT的進(jìn)步，能夠更準(zhǔn)確地偵測(cè)潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)並及時(shí)介入。

AIoT的一個(gè)關(guān)鍵貢獻(xiàn)在於實(shí)現(xiàn)了更精密的感測(cè)器融合。電動(dòng)車配備了多種感測(cè)器，包括光達(dá)（LiDAR）、雷達(dá)、鏡頭和全球定位系統(tǒng)（GPS）。AIoT技術(shù)能夠?qū)?lái)自這些不同感測(cè)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，形成對(duì)車輛周圍環(huán)境更全面、更精確的理解，使得車輛能夠在各種複雜的駕駛情境中做出更可靠的決策，提升了ADAS的整體性能和安全性。

自動(dòng)駕駛

AIoT是實(shí)現(xiàn)電動(dòng)車自動(dòng)駕駛的基石，自動(dòng)駕駛車輛依賴複雜的AI演算法來(lái)處理來(lái)自大量感測(cè)器的即時(shí)數(shù)據(jù)，並做出行駛決策。AIoT平臺(tái)提供了必要的基礎(chǔ)設(shè)施，以支持這些計(jì)算密集型任務(wù)。例如，透過(guò)分析交通數(shù)據(jù)並與交通信號(hào)協(xié)調(diào)，自動(dòng)駕駛車輛可以更有效地導(dǎo)航，從而縮短行程時(shí)間並減少能源消耗。AIoT還賦予自動(dòng)駕駛車輛神經(jīng)網(wǎng)路和特定的演算法，這些基於AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的物體檢測(cè)演算法能夠收集數(shù)據(jù)、分析物體並在行駛過(guò)程中做出準(zhǔn)確的決策。

車輛健康監(jiān)測(cè)與維護(hù)

AIoT在電動(dòng)車的車輛健康監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它能監(jiān)控車輛的各項(xiàng)健康指標(biāo)，例如電池性能、輪胎壓力和電機(jī)運(yùn)行狀況，AIoT系統(tǒng)能夠及早發(fā)現(xiàn)異常情況並預(yù)測(cè)潛在的故障。例如，博世物聯(lián)網(wǎng)套件（Bosch IoT Suite）提供預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，可以檢測(cè)電動(dòng)車系統(tǒng)中潛在的問(wèn)題，從而提高車隊(duì)的整體性能。這種預(yù)測(cè)性方法可以幫助車主或車隊(duì)管理者在問(wèn)題發(fā)生之前採(cǎi)取預(yù)防措施，降低維修成本，並確保車輛以最佳狀態(tài)運(yùn)行。

智能充電管理

AIoT技術(shù)也革新了電動(dòng)車的充電管理方式。智慧充電系統(tǒng)可以根據(jù)多種因素優(yōu)化充電過(guò)程，例如能源需求、電網(wǎng)負(fù)載和可再生能源的可用性。例如，臺(tái)達(dá)（Delta）的DeltaGrid EVM 電動(dòng)車充電管理系統(tǒng)可透過(guò)充電樁群組化、設(shè)定優(yōu)先順序、限制輸出電流或善用時(shí)間電價(jià)調(diào)度等機(jī)制，協(xié)助充電服務(wù)提供者在建設(shè)電動(dòng)車充電基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)兼顧用電安全、合理的電力成本和服務(wù)可用度；宜鼎國(guó)際（Innodisk）的智慧電動(dòng)車充電網(wǎng)路管理系統(tǒng)，透過(guò)整合AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)充電樁的優(yōu)化管理，包括停車違規(guī)檢測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程管理。

圖一 : 臺(tái)達(dá)的智慧電動(dòng)車充電管理系統(tǒng)

AIoT技術(shù)對(duì)電動(dòng)車?yán)m(xù)航力的挑戰(zhàn)

電動(dòng)車中AIoT應(yīng)用的核心在於其複雜的演算法，這些演算法驅(qū)動(dòng)著自動(dòng)駕駛、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)和智能分析等功能。例如，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)處理來(lái)自多個(gè)感測(cè)器的大量數(shù)據(jù)，並做出快速、準(zhǔn)確的決策。

這涉及到複雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)路 （CNN） 和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)路 （RNN），它們需要強(qiáng)大的計(jì)算能力才能運(yùn)行。這種高強(qiáng)度的計(jì)算需求直接導(dǎo)致了顯著的能源消耗。即使是相對(duì)緊湊的工業(yè)級(jí)邊緣AI平臺(tái)，其功耗也可能達(dá)到150瓦。對(duì)於電池容量有限的電動(dòng)車而言，這種能源消耗會(huì)直接影響其續(xù)航里程。

因此，如何在提供強(qiáng)大AI功能的同時(shí)，降低其能源消耗，是電動(dòng)車AIoT發(fā)展面臨的重要挑戰(zhàn)。

感測(cè)器和聯(lián)網(wǎng)需求的能源消耗

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛和先進(jìn)駕駛輔助功能需要依賴多種感測(cè)器，包括光達(dá)、雷達(dá)和攝像頭 這些感測(cè)器需要持續(xù)運(yùn)行以感知周圍環(huán)境，這意味著它們需要不間斷的電力供應(yīng)。

光達(dá)系統(tǒng)通過(guò)發(fā)射和接收雷射脈衝來(lái)創(chuàng)建高解析度的3D環(huán)境地圖，這個(gè)過(guò)程需要消耗較高的能量；雷達(dá)和攝像頭也需要持續(xù)工作以提供實(shí)時(shí)的環(huán)境信息。

此外，許多AIoT應(yīng)用需要與雲(yún)端平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換和處理，這就需要車輛保持持續(xù)的網(wǎng)路連接。無(wú)論是通過(guò)蜂窩網(wǎng)路還是Wi-Fi，保持這種連接都會(huì)消耗電能。因此，感測(cè)器和聯(lián)網(wǎng)需求所帶來(lái)的持續(xù)能源消耗，是AIoT技術(shù)在電動(dòng)車應(yīng)用中面臨的另一個(gè)續(xù)航力挑戰(zhàn) 。

AIoT在電動(dòng)車智慧能源管理中的應(yīng)用

AIoT在電動(dòng)車智慧能源管理中，透過(guò)智能充電排程，依據(jù)電價(jià)、用戶習(xí)慣、行車需求及再生能源情況，自動(dòng)調(diào)整充電時(shí)間以優(yōu)化能源使用並降低成本；透過(guò)剩餘電量預(yù)測(cè)，分析駕駛數(shù)據(jù)以提供更準(zhǔn)確的續(xù)航里程估算，幫助駕駛者做出更佳的行駛及充電決策；並透過(guò)行駛路線優(yōu)化，即時(shí)調(diào)整導(dǎo)航路線，避開壅塞、選擇平坦路段並考量充電站位置，以最大化能源使用效率並延長(zhǎng)續(xù)航力。

AIoT技術(shù)與續(xù)航力提升的新策略

圖二 : AIoT在提升電動(dòng)車功能和體驗(yàn)方面展現(xiàn)出巨大的潛力，但同時(shí)也帶來(lái)了能源消耗的挑戰(zhàn)。

目前，主要的電動(dòng)車製造商正積極將AIoT技術(shù)融入其產(chǎn)品中，以提升車輛的續(xù)航能力。例如，富豪汽車（Volvo）在2021年宣布將透過(guò)OTA （Over-The-Air）軟體升級(jí)來(lái)增強(qiáng)其全電動(dòng)汽車的續(xù)航里程，包括智慧電池管理和諸如定時(shí)器和助手應(yīng)用程式等功能，以幫助駕駛員實(shí)現(xiàn)最佳的能源效率。

福特汽車也推出了智慧里程功能，利用監(jiān)控駕駛員的日常習(xí)慣、車輛狀態(tài)、交通、天氣和地理數(shù)據(jù)，使用演算法來(lái)提供最新的剩餘電池壽命訊息。特斯拉（Tesla）、比亞迪（BYD）等電動(dòng)車製造商也在大力投資AIoT技術(shù)，用於自動(dòng)駕駛和能源管理。這些製造商普遍認(rèn)為，AIoT是提升電動(dòng)車整體性能和用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵，而續(xù)航里程是其中的核心議題。

除了車輛製造商之外，科技公司也積極投入汽車AIoT解決方案，共同開發(fā)用於電動(dòng)車充電基礎(chǔ)設(shè)施的AIoT技術(shù)，重點(diǎn)在於提高充電效率和改善用戶體驗(yàn)。他們的解決方案包括智能停車違規(guī)檢測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)等功能，有助於優(yōu)化充電站的利用率和可靠性。

另一方面，電動(dòng)汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商也在積極利用AIoT技術(shù)來(lái)優(yōu)化其充電網(wǎng)路的利用率、效率和可靠性。例如韓國(guó)電信（KT Corp.）將AIoT監(jiān)控應(yīng)用於電動(dòng)汽車充電站，以提高安全性和異常檢測(cè)能力等。而透過(guò)應(yīng)用AIoT技術(shù)，充電站運(yùn)營(yíng)商也可以更有效地分配資源，預(yù)測(cè)維護(hù)需求，並提供更好的用戶體驗(yàn)。

結(jié)論

儘管AIoT在提升電動(dòng)車功能和體驗(yàn)方面展現(xiàn)出巨大的潛力，但同時(shí)也帶來(lái)了能源消耗的挑戰(zhàn)。複雜AI演算法的運(yùn)算需求、感測(cè)器和聯(lián)網(wǎng)功能的持續(xù)運(yùn)行，以及環(huán)境因素對(duì)感測(cè)器性能的影響，都可能增加電動(dòng)車的能源消耗，尤其是在需要大量即時(shí)數(shù)據(jù)處理和複雜決策的自動(dòng)駕駛和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)中，能源管理變得尤為重要。

雖然存在挑戰(zhàn)，AIoT在提升電動(dòng)車能源效率和優(yōu)化續(xù)航表現(xiàn)方面的前景依然廣闊。AI驅(qū)動(dòng)的電池管理系統(tǒng)能夠更精確地監(jiān)控和優(yōu)化電池性能，延長(zhǎng)電池壽命和續(xù)航里程；先進(jìn)的路徑規(guī)劃演算法將能源消耗納入考量，幫助駕駛員選擇更節(jié)能的路線；智能充電排程和精確的剩餘電量預(yù)測(cè)則能幫助用戶更智慧地管理能源使用，消除里程焦慮；車輛與基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，也間接提升電動(dòng)車的續(xù)航表現(xiàn)。

隨著AI演算法變得更加高效，硬體變得更加節(jié)能，AIoT在電動(dòng)車領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加成熟和普及。