隨著人們對電動汽車 (EV) 的偏好急劇上升，交通運輸行業正在經歷逐漸的轉變。 隨著時間的推移，不同的垂直行業正在註入人工智能等最新技術，以適應數字世界變革的步伐，推動逐步增長。

根據 Global Market Insights，到2022 年，汽車市場估值將升至60 億美元 年復合增長率約為55%。 此外，零排放企業理念和不斷增加的政府壓力正在推動車隊加快電動汽車的採用。 目睹這一點，汽車行業的企業已經開始全力以赴，帶來有影響力的轉型和進步，將人工智能嵌入到電動汽車車隊管理解決方案中，從而導致各種修改和轉變。

本博客將探討人工智能如何影響電動汽車車隊管理解決方案，以及我們在即將到來的時代可以期待哪些改進和適應。

了解電動汽車車隊管理應用程序

電動汽車車隊管理應用程序在管理許多商用電動汽車方面發揮著至關重要的作用。 此類應用程序監控所有車隊、其行為和訪問性能，並確保無縫業務運營。

它是如何工作的？

電動汽車車隊管理利用 GPS 技術，提供有關車隊資產確切位置的持續實時更新。 此外，智能車隊管理系統的功能如下：

• 估計電動汽車完全充電或放電需要多長時間。
• 讓車主了解已完成的電動汽車工作和即將進行的工作。
• 識別錯誤的艦隊並立即解決。
• 對故障隊列反復發出警報，以避免出現任何重大問題。
• 對違規駕駛行為提出警告。
• 顯示過去和現在的電動汽車電池充電狀態。
• 提供有關電動汽車續航里程的實時更新。
• 遠程控制電動車隊。
• 進行電池管理

電動車隊管理應用程序的好處 – 為什麼公司應該選擇電動車隊

公司通常會選擇電動汽車車隊，而不是其他擁有柴油或汽油資產的傳統車隊。

1. 改善環境

電動汽車比汽油或柴油驅動的汽車更安靜、更順暢。 這促進了它們的採用，並減少了環境和當地區域的污染。

2. 降低維護成本

與擁有更多運動部件的電動汽車相比，傳統發動機需要更多的維護。 這表明電動汽車更容易出現零件損壞，需要經常維修。

3. 提高聲譽

通過降低排放和偏愛電動汽車車隊，企業可以展示其社會責任，從而提高其聲譽。

4、金融投資

想要購買電動汽車或將傳統車隊轉換為電動汽車的企業主和人們推動增加財政激勵和補助，例如為工作場所電動汽車充電點提供補助。 此外，電動汽車還帶來其他好處，例如 2025 年之前零道路稅。

電動汽車車隊管理應用程序中人工智能的未來前景

展望人工智能在電動汽車 (EV) 車隊管理應用程序中的前景，我們將提出一些預期的擴展，揭示人工智能如何改進電動汽車車隊的優化、管理和運營方式。

• 預測性維護：借助人工智能，電動汽車車隊經理可以通過積累和分析來自車輛診斷和傳感器的數據來預測電動汽車的維護狀態。 借助智能車隊管理解決方案，人們可以識別潛在問題，最大限度地減少維修成本和停機時間。
• 路線優化：人工智能算法可以成為改善電動車隊路線規劃的終極救援者，考慮各種因素，如交通狀況、充電站查找器、實時天氣更新等。除了最大限度地減少能源消耗外，它將提高運營效率，同時降低總體成本。
• 能源管理：支持人工智能的智能能源管理系統集成到車隊管理應用程序中後，將利用可再生能源來優化充電時段、降低車隊的運營費用和環境影響。
• 用戶行為分析：人工智能可以通過分析駕駛員的駕駛模式和行為，為更好、更環保的駕駛模式提供個性化的培訓和激勵。 它將有助於電動汽車電池的壽命延長和節能。
• 自主電動汽車車隊管理：當人工智能融入電動汽車車隊管理和跟踪解決方案時，人工智能可以協調和管理所有電動汽車車隊，這可以提高安全性、節省成本並提高車隊使用率。
• 數據安全和隱私：電動汽車車隊管理解決方案更加依賴人工智能和數據收集，實施強有力的安全措施將有助於保護敏感的客戶和車隊數據免受潛在的網絡攻擊。
• 實時分析：實時車隊跟踪和監控系統中基於人工智能的實時分析將有助於創建數據驅動的文化，從而有助於做出明智的決策，例如快速響應不斷變化的需求和條件。
• 與智慧城市集成：人工智能驅動的電動汽車車隊管理解決方案與智慧城市基礎設施完美集成，可輕鬆與交通管理系統、城市出行解決方案和公共充電站交互。
• 排放跟踪和報告：人工智能具有準確跟踪和測量排放的能力，公司發現這有助於實現可持續發展目標並符合環境法規。
• 自適應算法：通過不斷適應和學習客戶和車隊數據，人工智能算法可確保車隊管理流程隨著時間的推移變得更加高效。

AI集成挑戰與解決方案

除了各種好處之外，支持人工智能的電動汽車車隊管理應用程序還可以應對挑戰。 讓我們來了解一些：

1. 遺留基礎設施

挑戰：企業繼續使用過時的基礎設施。

要達到預期的結果，需要最合適的基礎設施和人工智能係統強大的處理能力。 但是，由於基礎設施陳舊且不完善，公司只能緩慢地處理少量信息。

解決方案：公司應該選擇革命性的基礎設施、應用程序和工具，並不斷更新最新的趨勢和技術。

2. 數據質量低或不足

挑戰：低質量的數據（用於訓練人工智能係統）會導致不一致和有偏見的結果。

在與因素相關的高質量數據集上訓練有素的人工智能係統有助於相應地控制和執行（基於積累的數據）。

解決方案：企業應該利用高質量的數據來防止出現偏見問題。

3. 高估人工智能係統

挑戰：過度信任技術進步。

目睹了技術進化的魔力，人們通常開始相信這種進步是準確的，並且可能永遠不會導致問題。 但是，提供給人工智能的數據決定了結果是什麼。 如果該數據準確，則可能導致正確的操作； 否則，人工智能係統複雜的學習過程可能會導致錯誤的結果。

解決方案：打破算法； 用戶培訓將防止出現錯誤問題並提高透明度。

4. 集成到當前系統中

挑戰：與在學習管理系統上下載的插件相比，在培訓計劃中實施人工智能需要花費更多的時間。

企業應該留出額外的時間，讓系統的基礎設施、流程和存儲正常運行。 此外，員工需要接受良好的培訓，以充分利用新工具，解決簡單的問題，並識別人工智能算法何時表現不佳。

解決方案：公司應與具有所需人工智能經驗和技能的提供商合作，以克服所有此類問題並確保對機器學習的無縫修改。

流行的電動汽車車隊管理應用程序和軟件

1. Chargepoint – 功能強大、簡單的電動汽車車隊管理軟件

主要亮點

• 自動充電
• 無需猜測的車隊管理
• 電動汽車站點實時監控
• 簡化運營
• 促進燃油節省
• 無縫充電管理
• 與任何電動汽車和充電站輕鬆集成
• 主動管理工具

2. Geotab – 完美地電氣化車隊

主要亮點

• 強大的電動汽車支持
• 基於業務需求的 EV 模型建議
• 電動汽車車隊優化
• 深入的充電洞察
• 支持需求車輛和新車
• 電動汽車可持續性評估
• 用於電動汽車更換的車輛識別
• 潛在成本節省預測
• 實時電動汽車管理
• 未來充電需求映射
• 實時充電狀態
• 探索充電集成
• 評估電動汽車充電成本

3. Uffizio – 白標電動汽車管理軟件

主要亮點

• 獨立於跟踪器
• 支持多種語言
• 先進的電動汽車管理平台
• 電池管理
• 麵糊溫度
• 電動汽車續航里程追踪
• 固定化
• 電池充電模式
• 電池溫度報告
• 電池故障
• 駕駛違規行為
• 充電狀態
• 電動汽車活動（當前和即將進行的）
• 問題警報

4. RocketFlow – 有望簡化車隊運營

主要亮點

• 車輛維修管理
• 駕駛員行為監控
• 實時GPS追踪
• 燃油管理
• 資產管理
• 自動分配
• 調度和調度
• 報告和分析
• 實時更新
• 適用於每個車隊操作的一鍵式儀表板
• 車輛健康檢查和狀態
• 內置燃油管理系統

5. Trackobit – 電動汽車車隊管理，增強移動性

主要亮點

• 電池管理系統
• 實時SOC
• 帶電電壓跟踪
• 電池健康監測
• 智能電池平衡
• 駕駛員行為分析
• 維護提醒
• 路線規劃
• 見解和報告
• 直接前往最近的充電站
• 自動停車警報
• 未經授權斷開電池
• 高級分析
• 增強車輛範圍
• 減少停機時間

電動汽車車隊管理應用程序如何成為一個有利可圖的商業理念？

電動汽車的普及導致對創新電動汽車車隊管理應用程序和其他解決方案的需求增加，這些解決方案可以使電動汽車保持領先地位。

根據 GlobeNewsWire 的最新報告， 2027 年車隊管理市場規模可能達到524 億美元， 2022 年為255 億美元。

由於增長概率要高得多，企業可能會更加努力並選擇領先的應用程序開發公司提供的電動汽車車隊管理應用程序開發服務。

摘要：人工智能驅動的革命

要在電動汽車車隊管理應用程序中充分利用人工智能的可能性，必須保持人為乾預和技術之間的平衡，並考慮道德因素。

根據預測，人工智能在電動汽車車隊管理應用程序中的預期影響似乎很有希望，可能使電動汽車更加高效、便捷和環保。 隨著技術的進步，利益相關者必須以能夠對交通運輸行業產生最大影響的方式嵌入人工智能力量。