结合清洁能源推进交通电气化是有效解决能源和环境问题、进一步促进碳中和的有效途径。近年来，全球电动汽车的销量急速增长，特斯拉、宝马、雪佛兰、大众、本田，以及国内的比亚迪、蔚来汽车等诸多知名车企纷纷入局展开竞争。
然而，与传统内燃机汽车相比，电动汽车的大规模采用方面任旧存在前期成本比较高、充电基础设施缺乏、用户里程焦虑、安全性不足等诸多挑战。
近来来，人工智能（AI）技术在电动汽车及其相关基础设施领域，如电动汽车电池设计和管理、充电站，甚至智能电网等方面，已经有了诸多学术研究和工业应用，是应对电动车大规模采用过程中诸多挑战的有效策略。具体包括以下几个方面：
（5）可实现电动车和充电站、甚至智能电网等基础设施之间的选址优化、能源调配等资源优化配置。
近日，滑铁卢大学的陈忠伟教授系统总结了人工智能（AI）技术在电动汽车（EV）大规模采用中的研究和应用。首先系统介绍了用于电动汽车方面的关键AI技术，最重要的包含机器学习（ML）与计算智能（CI）技术及其相关的重要算法。在此基础上进一步总结了AI技术在（1）电动汽车（EV）、（2）电动汽车充电站（EVCS），以及（3）电动汽车与智能电网集成（EV-Smart Grid）这三个EV相关领域中的研究与应用。分别具体涉及（1）在电池材料研发、生产与管理，以及在距离估测与优化和电动汽车控制管理系统等方面的研究，（2）在充电站优化选址，以及能源调度和拥塞管理等方面的研究，（3）在发电与电能分配，以及可再次生产的能源相关系统优化等方面的研究与应用。
首先详细的介绍了电动汽车（EV）及其大规模采用相关的人工智能（AI）技术及其重要算法。如图1所示，大致上可以分为机器学习（ML）和计算智能（CI）两个方面，具体涉及大多数都用在图像处理的卷积神经网络（CNN），适用于时间序列分析的循环神经网络（RNN），常用于搜索和优化工程问题的遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）。
在具体的EV相关应用上，ML被研究用于电池设计、电池材料开发、电池状态评估等内容；CI多被应用于例如控制管理系统优化、位置优化等复杂的动态优化问题。
基于对关键AI技术及其算法等概念的了解，进一步总结了AI在电动汽车（EV）、电动汽车充电站（EVCS），以及电动汽车与智能电网集成（EV-Smart grid）方面的具体研究和应用。
如图2所示，在EV方面最重要的包含动力电池的研发、电池管理系统的优化、电动汽车控制管理系统优化等内容；在EVCS方面具体涉及充电站位置优化、以及能源调度和拥塞管理；在EV-Smart grid方面包括能源产生与分配、可再次生产的能源相关系统优化等内容。
图2. AI在电动汽车（EV）、电动汽车充电站（EVCS），以及电动汽车与智能电网集成（EV-Smart grid）方面的应用
在电动汽车中，电池管理系统（BMS）负责电池包传感、电池状态估计和诊断，并确保电动汽车电池包的节能控制。
如图3所示，BMS通常使用每个电池模块的电压、电流和温度来计算充电状态（SOC）和健康状态（SOH），分别用于电池状态估计和诊断（图3A）。在测量SOC和SOH时，由深度学习（DL）算法驱动的数据驱动模型显示出比ECM模型更高的精度，与物理模型（如单粒子模型）相比，计算资源要低得多（图3B）。
例如其中基于循环神经网络（RNN）的模型可有效用于追踪电池历史并用于评价电池的动态老化和迟滞（图3C）；除了评估电池系统的荷电状态和老化情况之外，RNN及其相关模型（如GRNN，广义回归神经网络）还可用于精准预测电池表面的正常温度并将其与异常值作对比（图D-E）。
除BMS之外，EV控制管理系统也极为关键，控制管理系统的优化可大大降低EV硬件的能源消耗，包括动力转向、再生制动和内部环境硬件控制，如暖通空调（暖气、通风和空调），同时最大限度地提高车速、优化里程。
图4A显示了电动汽车充电系统、BMS、电动推进系统、辅助系统等不同部件之间的能量流动和通信。相对于传统的工业控制管理系统（如PID，比例-积分-微分，图4B）相比，涉及模糊逻辑、神经网络和进化算法的人工智能控制管理系统（AIC，图4D）可以直接替代传统的PID，也可以与传统PID相结合形成兼具两者优势的杂化AIC-PID控制管理系统（图4C）。
作为一种新兴的智能电动汽车控制管理系统设计和优化的选择，以提高能源效率，进一步缓解里程焦虑。
C：“比例-积分-微分+基于粒子群优化算法的人工智能（PID-AIC）”控制器；
电动汽车与智能电网集成（EV-Smart grid）方面，可以将电动车视为能源的移动储存器和智能电网的能源供应者，通过电网到车辆（G2V）和车辆到电网（V2G）技术实现智能电网与电动汽车之间的能量双向流动（图5A）。
这种双向能量流能够最终靠频率调节、调峰和负载均衡（图5B）、负载调节（图5C）和备转容量（图5D）等实现高效的电网能量产生和分配。其中发电和配电受负荷需求和供应、发电限幅、电压限幅和线路热容量等因素的制约，计算智能（CI）和机器学习（ML）作为一种有效的策略，可以在考虑这些约束条件的情况下优化电力的生产与分配。
例如能够最终靠CI中利用约束条件构建多目标优化函数（MOOP）并进一步由遗传算法（GA）求解的方式来优化经营成本、实现收益最大化。
人工智能（AI）技术在电动汽车大规模采用方面应用前景广阔，本文重点总结了机器学习（ML）与计算智能（CI）技术及其相关的重要算法在电动汽车、电动汽车充电站，和电动汽车与智能电网集成这三个方面的研究和应用。
在此基础上，本文还提出了该领域目前存在的主要挑战，并针对性地提出了几个维度的应对策略：
（2）促进AI在用户个人信息存储与管理、电池回收与废料处理等方面的研究与应用；
（3）简化现有充电站选址优化与能源供求模型，以更好地应对充电方式、环境变化等不确定因素；
（4）利用ML进行动态定价模型优化，以进一步促进电动汽车大规模采用的经济可行性。