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CES2024 | 電動車和車載技術成為焦點,但是還能看到氫能汽車來湊熱鬧

2024-01-12

雖然電動汽車 (EV) 和車載技術拉斯維加斯 CES 展會的明星,也看到氫動力汽車在湊熱鬧。

雖然電動汽車 (EV) 和車載技術拉斯維加斯 CES 展會的明星,也看到氫動力汽車在湊熱鬧。

說實話,因為國內電動汽車和智能座艙的發達,看到這些CES上的車載技術覺得索然無味,包括奔馳展示的信息娛樂系統的更新,將AI與自動駕駛、座椅舒適性、數據顯示和充電功能連接起來。還包括一個新的人工智能驅動的虛擬助手,該助手致力于個性化駕駛員與汽車之間的交互。包括大眾集成了GPT打造的虛擬助手。

雖然電動汽車在 2024 年消費電子展 (CES) 上獲得了碳中和技術的最大關注,但也看到氫能已經悄悄回到了對話中。

現代汽車在拉斯維加斯舉行的大型科技和小工具展上重點介紹了其利用氫能的計劃。

除了制造由氫燃料電池驅動的汽車外,這家韓國汽車制造商還表示,它可以通過擴展到能源生產、儲存和運輸來幫助“氫社會”。

這在技術上已經是可行的,而且最終在經濟上也有意義,現代汽車公司總裁兼全球首席運營官何塞·穆尼奧斯周一預測。

與此同時,汽車供應商博世移動(Bosch Mobility)在CES 2024活動期間表示,該公司計劃今年推出其首款氫內燃機,這是減少全球人為碳排放的又一關鍵步驟。

博世和現代汽車都表示,由于美國政府正在投入 70 億美元(64 億歐元)用于開發氫基礎設施等投資,他們被鼓勵推進各自的舉措。

電動汽車和氫能汽車有什么區別?

簡而言之,電池電動汽車由存儲在電池中的電力供電,并通過插入電網進行充電。

氫燃料電池電動汽車通過燃料電池堆中的化學反應產生自己的電力。然后,這種電力為車輪的電機提供動力,唯一的排放物是水蒸氣。氫燃料電池汽車在特定的加油站加油。

氫能汽車的美妙之處在于,您可以在加油或柴油汽車所需的時間內加油,實現相似的續航里程,同時實現零排放。

那么,為什么氫氣難以流行起來呢?氫氣帶來了許多挑戰;從低效率到高成本。

氫能和電動汽車的未來會怎樣?

這話要是放在兩年前,還有爭議,現在嘛?BEV購買成本降低,充電系統成熟。不會產生尾氣排放,但電池電源、其部件的回收以及車輛和電池的制造都會產生碳排放。

但是,由于缺乏加氫基礎設施,運輸燃料的挑戰,以及氫燃料汽車需要比電池電動汽車更多的能量來行駛的事實,這意味著未來是電池電動的。

由于高能量損失,效率低

生產氫氣最清潔的方法是電解,即利用電力將水分解成氫氣和氧氣的過程。但它是能源密集型的,效率遠低于100%。

當您將氫氣運輸到加油站時,已經發生了更多的損失,即使您可以繞過運輸階段,儲存成本也很高。

據估計,當你上路并將氫氣轉化為汽車中的電能時,只有大約38%的原始電力被使用。

基礎設施薄弱

氫能汽車的主要賣點是它們可以在幾分鐘內加油,但盡管它們是宇宙中最豐富的元素,但找到為氫能汽車加油的地方非常困難。

這就是氫能的先有雞還是先有蛋的問題,如果沒有加氫站,誰會購買氫能汽車?如果沒有汽車,誰來投資加油站?

對于一家公司來說,建設氫基礎設施的初始投資風險太高了,因此解決這個問題可能需要將政府、行業和投資者聚集在一起的規劃和協調。

但是CES上還是有給的汽車智能技術丟磚頭的言論。汽車制造商寶馬(BMW)獲得了兩塊磚頭,其中一塊與亞馬遜的語音助手Alexa合作。

亞馬遜表示,在大型語言模型(ChatGPT等聊天機器人背后的人工智能系統)的支持下,Alexa的“汽車專家”將能夠“以更人性化、類似對話的方式提供有關車輛功能的快速說明和答案,甚至代表你采取行動。

能夠讓 Alexa 解鎖前門或關閉門廊燈聽起來很方便。

但是,如果它是由一個暴力的前任配音的呢?

“我們已經看到越來越多的可怕故事,人們,通常是女性,試圖逃離虐待的家庭情況,最終讓他們的汽車成為跟蹤和虐待的載體,”電子前沿基金會執行董事辛迪·科恩(Cindy Cohn)的“最糟糕的表演”評委評論說。

她補充說:“Alexa和寶馬 - 坦率地說,所有競相將我們的汽車變成跟蹤設備的汽車公司 - 需要確保受害者可以關閉它。

寶馬集團發言人杰伊·漢森(Jay Hanson)表示,該公司在設計和交付語音助手時考慮到了隱私,客戶可以選擇是否使用它。

“寶馬和亞馬遜共同致力于維護客戶的信任和保護他們的隱私,包括讓他們控制自己的數據,”他在周四給美聯社的一封電子郵件中說。

寶馬還展示了由Xreal設計的增強現實眼鏡,該眼鏡應該覆蓋有用的信息和虛擬物體,您在駕駛時會看到這些虛擬物體。

另一位評委稱其為“分心駕駛的秘訣”,也可能為未來的視覺遮擋廣告鋪平道路。

Hanson表示,在CES上展示的增強現實體驗展示了“潛在的用例”,可以幫助或娛樂人們,但最大限度地減少駕駛員分心仍然是寶馬向客戶推出的關鍵原則。

本文章選自《AI啟示錄》雜志,閱讀更多雜志內容,請掃描下方二維碼

《AI啟示錄》雜志
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