加州大学伯克利分校助理教授ScottMoura智能交通领域的数据科学_[#第一枪]

消息，7月8日，CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会进入第二天，CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与香港中文大学（深圳）承办。在AI+专场，加州大学伯克利分校助理教授Scott Moura带来了主题为“Data Science for e-Mobility”的演讲，阐述了他在智能交通领域数据方面的研究。

我要讲的话题是电子出行的大数据科学，我们的使命就是要提供产品和服务，所以今天我想和大家分享一下，我们如何通过电子出行研究大数据的科学，尤其是电动车。

新能源汽车面临的巨大挑战

我们预测到2020年，我们的出行会发生非常大的变化，也就是说我们的汽车会越来越电子化，今天的中国和美国都是通过补贴来促进新能源汽车的使用，但是到了2020年，大家会看到电动汽车的价格将会和传统的汽车相媲美。

数据显示，现在新能源汽车在市场上的占有量是非常小的，只有0.24%，但是在不远的未来，新能源汽车将成为整个电网输送系统中非常重要的用电单位，尤其是加州这样的地方，到2030年将有23%的新能源汽车，这些都是需要电来驱动的，有11.4%的消耗都是来自新能源车。关于这部分的电能的荷载现在没有任何的信息，所以这个问题非常严峻。这张表我想让大家记住的一个信息是，如果我们能够用数据科学去管理我们的整个输点系统，我们就能更好、更科学地进行出行的规划，尤其是在2030年，我们所有的能源汽车都将会成为电子化的汽车。

用大数据确定充电桩安放点

现在市场上还没有大量的充电桩和新能源汽车，我们要为未来做准备，未来这些新能源车到底会在什么地方运行，它们一天会在什么时候充电，充电的时间要多少，要得到这些答案，我们就需要数据，我们必须要预测在未来我们电网荷载的时空的分布。

我们主要有两个数据的来源，第一个是来自电信公司，他们会给我们一些用电记录；第二个源头的数据，叫做Chargepoin，它是美国最大的一个给新能源汽车提供充电桩的公司，它们给我们的数据主要是看每一个电动汽车在充电的时候用了多长的时间充满电，而在一天的什么时候充电。

我们现在的问题就要把两家公司给我们的数据联合起来，利用数据科学去做一些分析，把这些数据融合起来，预测现在新能源汽车移动的轨迹，以及它们移动的规律。这样就能获得一些数据的表征，来帮助我们看一个城市的充电桩应该要放在什么地方才能最符合消费者的需求。

大数据优化高峰期用电调配

下午和傍晚时候，我们会看到用电量变化很大，这是因为大家都回家了，我们必须要很快的去提高我们的发电量，但是现在传统的电网没有办法实现这一点。所以我们现在就要构建一个虚拟的电网，这种虚拟电网，比如说把10亿个虚拟的新能源汽车放在一个网络里边，然后通过它们的用电和放电极大地去改变我们整个电网的输电和配电。如果我们能够在用电低谷时候去进行充电的话，我们可以把这些剩余的电量在电量市场上进行交易。

再给大家举个例子，我们如何去利用这个出行的轨迹。我们把一个新能源汽车当做是一个虚拟的电源，从美国现在的数据来看，一般情况下我们充电的汽车一天的96%的时间都是停在停车场的，也就是说一天中只有4%的时间是在用你的车，当然你还要考虑把车停在哪个地方，而且我们还要付停车费。所以我们就想了一个办法，我们能不能把这96%的汽车未使用时间利用起来，来提供其它服务呢？现在有一些汽车公司也开始对这个点子感兴趣了。

用区块链提高电网安全

很多国家没有大型的电网搭建，很多时候电网的信任度也不够，有一些这样的因素可能会造成恶性循环，比如说在印度，有能源管理公司，它的诚信是有问题的，作为电力使用者来说要如何增进这种诚信的信心？

Blockchain（区块链）是我们经常说到的一个词，它可以让微网变得更安全。我们看一下这个Blockchain，它是一个电力分布，比如说每一个电力消费者，每天的电表读数是由电力公司所有，而且这个过程中会有很多的利益相关方或者是代理商，现在我们用一种最新的技术，我们叫“智慧合同”，我们能够让所有的电力消费者的电表度数和收费方之间的合同契约变得更加可靠。

我们现在做的事情和传统有点不一样，首先我们将区块链做成不光是金融的平台，更多是一种能让电力服务行业的质量更加有保障的方式，我们同时还能够保证在不同的电网之间的电力传输和交易的时候，这种交易更透明、更可靠。这当然要和不同电网的基础架构能力关联。

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