雷鋒網（公眾號：雷鋒網）消息，7月8日，CCF-GAIR全球人工智能與 機器人 ( 300024 , 診股 )峰會進入第二天，在AI+專場，加州大學伯克利分校助理教授Scott Moura帶來了主題為“Data Science for e-Mobility”的演講，闡述了他在智能交通領域數據方面的研究。
我要講的話題是電子出行的大數據科學，我們的使命就是要提供產品和服務，所以今天我想和大家分享一下，我們如何通過電子出行研究大數據的科學，尤其是電動車。
新能源汽車 面臨的巨大挑戰
我們預測到2020年，我們的出行會發生非常大的變化，也就是說我們的汽車會越來越電子化，今天的中國和美國都是通過補貼來促進新能源汽車的使用，但是到了2020年，大家會看到電動汽車的價格將會和傳統的汽車相媲美。
數據顯示，現在新能源汽車在市場上的占有量是非常小的，只有0.24%，但是在不遠的未來，新能源汽車將成為整個電網輸送系統中非常重要的用電單位，尤其是加州這樣的地方，到2030年將有23%的新能源汽車，這些都是需要電來驅動的，有11.4%的消耗都是來自新能源車。關於這部分的電能的荷載現在沒有任何的信息，所以這個問題非常嚴峻。這張表我想讓大家記住的一個信息是，如果我們能夠用數據科學去管理我們的整個輸點系統，我們就能更好、更科學地進行出行的規劃，尤其是在2030年，我們所有的能源汽車都將會成為電子化的汽車。
用大數據確定充電樁安放點
現在市場上還沒有大量的充電樁和新能源汽車，我們要為未來做準備，未來這些新能源車到底會在什麽地方運行，它們一天會在什麽時候充電，充電的時間要多少，要得到這些答案，我們就需要數據，我們必須要預測在未來我們電網荷載的時空的分布。
我們主要有兩個數據的來源，第一個是來自電信公司，他們會給我們一些用電記錄；第二個源頭的數據，叫做CharGEpoin，它是美國最大的一個給新能源汽車提供充電樁的公司，它們給我們的數據主要是看每一個電動汽車在充電的時候用了多長的時間充滿電，而在一天的什麽時候充電。
我們現在的問題就要把兩家公司給我們的數據聯合起來，利用數據科學去做一些分析，把這些數據融合起來，預測現在新能源汽車移動的軌跡，以及它們移動的規律。這樣就能獲得一些數據的表征，來幫助我們看一個城市的充電樁應該要放在什麽地方才能最符合消費者的需求。
大數據優化高峰期用電調配
下午和傍晚時候，我們會看到用電量變化很大，這是因為大家都回家了，我們必須要很快的去提高我們的發電量，但是現在傳統的電網沒有辦法實現這一點。所以我們現在就要構建一個虛擬的電網，這種虛擬電網，比如說把10億個虛擬的新能源汽車放在一個網絡裏邊，然後通過它們的用電和放電極大地去改變我們整個電網的輸電和配電。如果我們能夠在用電低谷時候去進行充電的話，我們可以把這些剩余的電量在電量市場上進行交易。
再給大家舉個例子，我們如何去利用這個出行的軌跡。我們把一個新能源汽車當做是一個虛擬的電源，從美國現在的數據來看，一般情況下我們充電的汽車一天的96%的時間都是停在停車場的，也就是說一天中只有4%的時間是在用你的車，當然你還要考慮把車停在哪個地方，而且我們還要付停車費。所以我們就想了一個辦法，我們能不能把這96%的汽車未使用時間利用起來，來提供其它服務呢？現在有一些汽車公司也開始對這個點子感興趣了。
用區塊鏈提高電網安全
很多國家沒有大型的電網搭建，很多時候電網的信任度也不夠，有一些這樣的因素可能會造成惡性循環，比如說在印度，有能源管理公司，它的誠信是有問題的，作為電力使用者來說要如何增進這種誠信的信心？
Blockchain（區塊鏈）是我們經常說到的一個詞，它可以讓微網變得更安全。我們看一下這個Blockchain，它是一個電力分布，比如說每一個電力消費者，每天的電表讀數是由電力公司所有，而且這個過程中會有很多的利益相關方或者是代理商，現在我們用一種最新的技術，我們叫“智慧合同”，我們能夠讓所有的電力消費者的電表度數和收費方之間的合同契約變得更加可靠。
我們現在做的事情和傳統有點不一樣，首先我們將區塊鏈做成不光是金融的平臺，更多是一種能讓電力服務行業的質量更加有保障的方式，我們同時還能夠保證在不同的電網之間的電力傳輸和交易的時候，這種交易更透明、更可靠。這當然要和不同電網的基礎架構能力關聯。
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