1. 执行摘要 2020 年 10 月,硅谷清洁能源 (SVCE) 启动了 GridShift 试点项目,该项目利用车辆远程信息处理技术来控制和优化住宅客户在家中的电动汽车 (EV) 充电。GridShift 试点项目的目标是 (A) 通过在费率计划中最便宜的非高峰时段自动为电动汽车充电,帮助客户节省家庭能源费用;以及 (B) 将电动汽车充电与可再生能源生产商根据与 SVCE 和其他加州负荷服务实体签订的合同提供的低碳发电的非高峰时段保持一致。GridShift 在 COVID-19 大流行和居家令期间启动,能够利用住宅客户电动汽车充电时间表的额外灵活性,因为他们插电时间几乎是大流行前的两倍(平均在家插电时间为 20.2 小时,而大流行前为 12.2 小时);在白天保持插电对于能够利用加州电网上充足的太阳能为汽车充电尤为重要。 SVCE 将 72 名拥有 79 辆电动汽车的客户纳入 GridShift 移动应用程序,在主要优化非高峰时段的充电费用一段时间后,于 2021 年 3 月和 4 月启动了低碳活动试运行,通过推送通知和获得 10 美元账单信用额度的机会,激励客户在其费率计划的非高峰时段插入并允许在特别低碳的时段充电。成本优化的影响是,与插入后立即充电相比,GridShift 试点参与者平均每月节省了 24 美元的能源费用;节省的费用因费率计划而异,对于某些客户,每月最高可节省 46 美元,而对于其他客户,每月最低可节省 8 美元。在推出低碳活动后,在举办低碳活动的一天中,42% 的电动汽车充电都安排在碳排放最低的时段,与无管理充电相比,帮助 GridShift 参与者避免了 4,000 磅的二氧化碳电网排放。总共有 70% 的试点参与者参加了至少一次低碳活动,30% 的试点参与者参加了获得 10 美元电费抵免所需的最低活动数量(8 次)。为了在 2021 年夏季支持加州电网,SVCE 决定试行“关键 GridShift 时间”,客户在 CAISO FlexAlerts 和其他 SVCE 定义的事件之前收到推送通知,鼓励他们避免插入电源或启用智能充电以减轻电网压力。2021 年 8 月至 10 月期间,举行了六次此类可靠性活动,GridShift 能够将 98% 的总电动汽车充电转移到活动时间之外,参与者参加了抽奖,以赢得五项 100 美元电费抵免之一。在成功试点之后,SVCE 已开始扩大 GridShift 计划。关键考虑因素是将硬件兼容性扩展到更多车辆 OEM 以及联网的 EVSE,简化客户入职流程,并确保公平地进入一线社区。展望 2022 年夏季,SVCE 还可以考虑将关键 GridShift 小时功能扩展到其他活动类型,包括 ELRP 活动,并通过社区排行榜、成就徽章和其他功能进一步将参与游戏化。
DGS ● 通过建立集中式电动汽车计划、标准化政策和程序、法律协议、采购和其他指导,协调州设施的电动汽车基础设施全州战略 ● 为一些电动汽车充电项目提供设计和施工项目管理 ● 收集州设施现有、计划中和正在进行的电动汽车充电基础设施的数据 ● 确定未来州电动汽车车队的潜在电动汽车站点 ● 通过马里兰州公共服务委员会 (PSC) 试点计划与公用事业公司协调全州电动汽车基础设施 ● 每年为州设施的电动汽车充电项目提供 100 万美元的资金(取决于预算)
电动汽车具有诸多优势,包括更高的能源效率、更低的燃料和维护成本、减少排放以及增强在自然灾害中的恢复能力。为了克服采用方面的挑战,制定以降低总拥有成本和扩大充电基础设施为重点的政策是有帮助的。“Feebate”计划旨在通过对高排放车辆收取更高的登记费用,同时为低排放车辆提供回扣来鼓励购买更高效的车辆,而一些岛屿经济体已经实施了这些政策。演讲者指出,充电站(包括家庭、车队和公共选择)至关重要,车队往往在采用方面处于领先地位。优化基础设施和为小型车辆引入电池更换可以帮助解决其中一些挑战。
多年来,单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡,这通常是移动平台所必需的,例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而,对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长,这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN),还可以满足必要的功能安全要求,例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”,主要用于运行强大而高效的应用程序,例如多任务 DNN,此外,它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中,我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet,就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机,ProAI 实现了性能和效率的完美结合,其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍,几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外,根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率,还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
Stefanus Brian Audyanto Partner Deloitte Legal Indonesia Email: saudyanto@deloittelegal-id.com Tammy A. Wenas Kumontoy Managing Associate Deloitte Legal Indonesia Email: tkumontoy@deloittelegal-id.com Miranda Yemima Sumani Mamahit Senior Associate Deloitte Legal Indonesia Email: mmamahit@deloittelegal-id.com Deloitte指的是Deloitte Touche Touche Touche Tohmatsu Limited(“ DTTL”),其全球成员公司网络及其相关实体(统称为“ Deloitte组织”)。dttl(也称为“ Deloitte Global”),其每个成员公司及相关实体都是法律上独立的实体,在第三方方面无法相互义务或彼此约束。dttl和每个DTTL成员公司及相关实体仅对其自身行为和遗漏负责,而不是彼此的遗漏。DTTL不为客户提供服务。请访问www.deloitte.com/about了解更多信息。德勤法律印度尼西亚是印度尼西亚的德勤法律实践。德勤法律是指DTTL成员公司,其分支机构或提供法律服务的相关实体的法律实践。这些关系的确切性质和法律服务提供的规定因管辖权而异,以允许遵守当地法律和专业法规。每种德勤法律实践在法律上是分开和独立的,不能履行任何其他德勤法律实践。每种德勤法律实践仅对其自身的行为和遗漏,而不是其他德勤法律实践的责任。dttl及其成员公司及其相关实体都是法律上独立的实体。出于法律,监管和其他原因,并非所有会员公司,其分支机构或其相关实体提供法律服务或与德勤法律实践有关。此通信仅包含一般信息,而Deloitte Touche Touche Tohmatsu Limited(“ DTTL”),其全球成员公司或其相关实体网络(统称为“ Deloitte组织”)是通过这种通信,渲染专业建议或服务的。在做出任何决定或采取任何可能影响您的财务或业务的行动之前,您应咨询合格的专业顾问。没有任何陈述,担保或承诺(明示或暗示)遵守本沟通中信息的准确性或完整性,其成员公司,相关实体,雇员或代理人均不得对直接或与任何依靠这种交流的人建立任何损失或损害负责或负责任何损失或损害。©2024 Deloitte Legal Indonesia
Results ......................................................................................................................................... 6
资料来源:•基准矿业情报,“北美可以建立电池供应链吗?” (2022年11月17日)https://source.benchmarkminerals.com/article/can-north-america-build-a-bater-a-battery-supply-chain•基准测试矿业智能,“超过300台新矿山需要300多个新矿山,以满足2035”的电池需求https://source.benchmarkminerals.com/article/more-than-300-new-inew-inew-mines-required-to-meet-battery-demand-demand-by-2035
vaska.sandeva@ugd.edu.mk 摘要:本文展示了汽车行业作为全球最大市场的作用,较短的开发周期给供应商和供应链带来了压力。本文探讨了人工智能在汽车行业的应用,强调了其改善整个汽车生命周期的潜力。人工智能可以应用于开发的各个阶段,包括设计、生产、规划、驾驶辅助和防撞系统。本文介绍了人工智能的概念,并强调了其在汽车行业从设计到运营的重要作用。大数据传感、记录和存储的发展为了解汽车性能提供了重要机会,从而带来了更安全、更好的汽车。人工智能在汽车行业的应用预计将显著改变该行业。高性能计算基础设施和仿真方法提高了产品性能,但仿真时间是工程师设计循环中的瓶颈。人工智能通过实现实时、仿真驱动的设计工作流程,显著增强了工程公司的能力。通过利用过去车辆开发的数据和更智能地使用计算机辅助工程分析 (CAE) 工具,人工智能显著减少了开发工作量和车辆设计活动。人工智能通过提供解决日常问题和挑战的解决方案,显著提高了我们的舒适度、便利性和经济未来。世界各国都在投资开发和推广各个领域的人工智能应用,确保为所有人提供更高效、更经济的未来。这一趋势是由全球努力克服挑战和改善日常生活所推动的。数据驱动的分析强调了人工智能对汽车制造和设计的变革性影响,强调了其作为创新驱动力和塑造行业未来的作用。文章重点介绍了先进技术如何提高汽车行业的效率和客户关注度,从产品开发到客户参与,从而改善整体运营和活动。关键词:汽车工业、仿真、人工智能、应用、设计、CAE。1.简介 汽车设计涉及创建车辆的整体外观和产品概念开发,通常由设计专家完成。Asutosh, P. Andreas,T.和 Dominik,W.2018)。2.2016)。2015)。设计对于汽车行业的创新和发展至关重要,而有吸引力的内饰和外观设计是引入新理念的关键。人工智能 (AI) 正在彻底改变汽车行业,提高制造效率并引入创新的汽车设计,从而使该行业数字化 (Pallab, D. 2016)。AI 正在通过自动化质量控制、提高电子燃料生产效率以及通过空气动力学优化和减轻车轮重量来改进前轮设计 (Sunu, P. 2017),彻底改变汽车行业。AI 算法还可以通过优化空气动力学和减轻车轮重量来提高前轮设计的性能和能源效率(Matthias,K.AI 正在通过改进设计和自动化制造任务来彻底改变汽车行业。汽车设计:创造创新和功能性的艺术 AI 使用的算法正在通过分析各种设计方案并评估其对车辆性能和效率的影响来彻底改变汽车设计,从而减少传统的劳动密集型流程(Oxford。AI 正在彻底改变汽车设计,使制造商能够在保持人性化的同时创造独特的形状和功能,并优化燃油效率、最高速度和空气动力学(Pallab, D. 2016)。汽车行业的 3D 打印 AI 在汽车行业的兴起彻底改变了制造业,因为它能够使用 3D 打印等先进技术来制造复杂的零件。使用特殊材料制造的 3D 打印汽车具有定制化和可持续性,但仅限于批量生产功能齐全的车辆(John,B.
摘要欧盟(EU)和德国的汽车行业面临着主要的挑战,包括脱碳,数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用,但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余,从而导致失业,而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战,垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法,从而将电动性转化视为脱碳,数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法,同时存在差异,两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分;他们认为,面对气候危机,私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人:nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词:汽车行业,电动性,气候危机,工业政策,德国,欧盟jel代码:L50,L62,Q50确认:我要感谢HansjörgHerr,Christina Teipen,Christoph Scherer,Christoph Scherer,Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论,以及Simon furse的有用评论。
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客,而且还将互动并适应他们的欲望,从而使旅程变得舒适,有效且令人愉悦。在本文中,我们提出了一个新颖的框架,该框架利用大型语言模型(LLMS)来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解,专业工具使用,协同推理,并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用,该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式,提供个性化援助,持续学习和透明决策的潜力,最终为更安全,更有效的自动驾驶技术做出了贡献。