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2050 年的出行方式/轻量级电动出行

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轻量级电动出行的崛起

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由于电池矿产资源的稀缺性以及环境和道德问题,对更具成本效益的电动汽车的需求越来越大。随着全球变暖带来的巨大风险,将全球气温升幅控制在 2 摄氏度以下已经成为公众关注的焦点。寻找更有效的方式让电动汽车(EV)以及更具体地说,让电池电动汽车(BEV)能够充分利用现有资源,对于 2050 年的未来至关重要,因为一辆电动自行车可能只有 5 磅的电池,而一些电动汽车的电池重量却高达 1000 磅。未来电动出行愿景将是公众和政府转向城市轻量级电动出行,并改变基础设施和法规以减缓气候变化。

电动出行的现状

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美国交通部将电动出行定义为“任何小型、低速、电动交通工具,包括电动助力自行车、电动滑板车……”等等。[1]目前电动出行的好处是,车辆的预付资本成本低于其他 BEV,同时也为用户提供了 20 英里到数百英里的续航里程。这些续航里程取决于微型出行工具的具体情况,但通常会因车辆尺寸、充电时间和其他相关因素而异。[1]尽管如此,这些车辆仍然能够像传统汽车一样将用户送往城市各处。

扩展的可行性

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荷兰一直走在转向轻量级出行方式的前列,2019 年,自行车占该国所有出行方式的 27%。[2]他们之所以能够实现这一目标,是因为实施了政府激励措施和补贴,投资了充电基础设施,制定了政策倡议,整合了公共交通,以及改变了公众的社会价值观。为了实现这些目标,公众必须能够接受对电动出行作为一种替代交通方式发展的责任和必要性。对于荷兰能够实现这一壮举而美国却无法做到的最流行的解释是,“好吧,荷兰比美国小,人口也更少。”对此,我们提出了实际情况,并提出了我们自己的问题:荷兰的人口比美国除 4 个州以外的所有州的人口都多(并且是除 12 个州以外的所有州人口的两倍)。[3]因此,如果像荷兰这样的小国能够实现这一目标,为什么新泽西州这样的州却不能做到呢?在美国实施全面强制执行可能不是微型出行发展的解决方案,但在州和地方一级实施控制将使这种转变更容易管理。随着公众责任更多地转向将全球气温控制在 2 摄氏度以下,这种重点将变得更加突出。

电动出行的未来

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电动出行的未来将呈现出多种形式和规模,各种技术进步将推动轻量级电动出行进入主流使用。这些进步已经可以看出来,因为这些车辆的设计已经过改造,以更好地满足用户的需求。轻便可折叠的电动自行车使各个年龄段的人都能更方便地存放和运输,个人可折叠电动滑板车也是如此。[4]轻量级出行的另一个未来是使用环保材料制造电池,并开发太阳能充电系统为车辆供电。[5]此外,电动滑板车的可更换电池系统可以在穿越城市时提供方便的动力补充,此时停止充电并不是最佳解决方案。[6]未来的出行方式可以采用这些新的形式,这些形式既方便消费者,又有益于环境。

鉴于我们希望朝着淡化个人机动车运输,而更倾向于小型个人电动出行的未来发展,我们如何才能制定一项计划,在 2050 年之前朝着这一目标取得足够大的进展?荷兰已经成为现代成功的典范,为我们希望在 2050 年看到的未来奠定了基础,但假设使荷兰在这方面取得成功的模板可以复制粘贴到世界各地的城市,这未免太天真。从政治、文化、经济和环境等各个方面都存在着各种障碍,这些障碍将减缓大规模电动出行的采用速度。在美国,这些障碍表现在两党制带来的施工进度滞后,不同地点带来的工作需求差异巨大,机动车行业与国家政府之间固有的联系,以及该国涵盖的大范围气候等等。这些障碍并非不可克服,但在展望未来时需要认真考虑。

考虑到这些因素,迈向未来的第一步将从公众的强烈呼声开始。美国每年发生的汽车撞车死亡人数遥遥领先,并且随着时间的推移,这一数字仍在不断增加。[7] 随着驾驶变得越来越不安全,美国人民将呼吁政府改变其交通系统。这将从城市层面的小型法律和项目开始,例如自行车道建设、公共交通支出,甚至纽约目前的政策,该政策允许公民记录车辆怠速并收回部分罚款费用。[8] 随着这些法律和项目在全国范围内推广,通用汽车等公司的经济实力将由于人们寻求替代交通方式而减弱。这将减少他们所能进行的游说活动,从而使政府能够采取更直接的行动。此时,政府将与城市规划师和公共交通专家签订合同,以检查我们目前的城市布局。他们将与莱姆和 VEO 等轻型电动汽车公司合作,为主要城市提供驾驶替代方案。由于所有主要城市都各不相同,因此这些项目必须根据许多因素进行定制。渡轮可用于河流纵贯的城市。有轨电车可用于气候温和的城市。地铁网络可用于过于庞大而无法使用较慢的交通方式的城市。每个城市都将是一个独特的工程挑战,对这方面受过教育的劳动力的需求将确保下一代学生将在未来几十年内继续这一愿景。随着这些项目扩展到较小的城市,汽车将只用于城市之间,孩子们玩耍的街道将再次变得安全。然而,轻型电动汽车技术方面的进步可以显著加快这一进程,因此,重要的是要监控轻型电动汽车的现状以及未来创新的潜力。

技术进步:现在和未来

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在计算能力领域取得了重大进步,这部分要归功于硬件公司英伟达。他们凭借其高性能 GPU(通过 CUDA(统一计算设备架构)访问)彻底改变了该领域。CUDA 加速了代码的开发和执行,尤其是在机器学习方面。[9] OpenAI 也通过发布 Triton(一个类似地提高速度的 GPU 编程框架)为这一进步做出了贡献。这种竞争催生了编程方面的显著进步。例如,Triton 的引入通过减少临时内存的使用,使 PyTorch 训练速度更快。[10] 这些发展标志着编程技术效率和能力的飞跃。

2007 年,GPU 和高效编写的广度优先搜索算法使每秒处理约 1000 万个图节点成为可能。[11] 2011 年,斯坦福大学的一个团队发现,在 3200 万节点的图上,针对 GPU 进行优化的代码可以每秒处理高达 4 亿条边,这标志着向前迈出了实质性的一步。[12] 这一进步在很大程度上要归功于摩尔定律,该定律预测每两年左右芯片上的晶体管数量就会翻一番,从而提高计算能力。这一趋势助长了 GPU 并行性预计的增长 - 近年来一直保持着这一趋势。[13] 因此,我们可以预期未来更强大的 GPU 将能够同时处理更多复杂的任务,从而显著加速整体进程。此外,晶体管技术的进步减少了泄漏,从而提高了晶体管的数量和质量。[14]

这些技术进步将彻底改变 2050 年的软件。例如,优步和 VEO 等导航公司不仅能够让其应用程序更快地找到路线,而且还将增强其车队管理。这将使这些公司能够优化车辆部署、提高路线效率和简化运营物流,最终实现更高效、更灵敏的服务。因此,更多人将有动力选择拼车、使用电动滑板车,并最终放弃使用私人车辆。

增强的计算能力还将提高各个领域模拟的质量。例如,汽车制造商可以运行大量模拟,在设计中融入人工智能。这将使他们能够更加关注安全、空气动力学和整体车辆性能等方面,从而推动轻型电动汽车的采用和使用。材料科学家也将从中受益。改进的技术将加速先进的模拟和探索方法。利用 GPU,研究人员可以有效地模拟复杂的过程,例如 Li4Ti5O12 转化为 Li7Ti5O12,从而在材料(即电池)方面取得更多发现和改进。[15] 这些发现将提高轻型电动汽车的质量,这对于实现我们的愿景至关重要。

未来工作

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未来的研究可以探索到 2050 年改变公众对轻型电动汽车的态度的方法。美国拥有根深蒂固的汽车文化,从广阔的郊区和绵延的公路就可以看出。[16] 虽然政府政策可以引导向更可持续的交通方式的转变,但培养公众对这些车辆的真正偏好对于确保顺利过渡至关重要。

利物浦市的转型为改变社会态度提供了一个宝贵的案例研究。该市曾经因种族主义而苦苦挣扎,1981 年的托克斯泰斯暴动就是一个明证,现在已经发生了巨大的转变,变得越来越好。[17][18] 穆斯林球员穆罕默德·萨拉赫(Mohamed Salah)加盟利物浦足球俱乐部,他是该俱乐部有史以来最优秀的球员之一,他的到来发挥了关键作用。他的存在与仇恨犯罪减少 16% 相对应,而如果他没有加盟该俱乐部,粉丝们发布的伊斯兰恐惧症帖子数量也会减少。[19] 利物浦的这种转变表明,根深蒂固的行为/态度(例如美国的汽车文化)有可能发生积极的转变。

参考文献

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  1. a b "美国交通部". transportation.gov.
  2. Reid, Carlton. "'珍惜自行车',荷兰政府如是说——这是他们对自行车之爱的体现". 福布斯. Retrieved 2023-12-05.
  3. "2023 年美国各州人口排名". worldpopulationreview.com. 检索于 2023-12-05.
  4. Petron, Arthur J. (2008). 可折叠的 Roboscooter:用于城市环境的电动踏板车的结构分析 (学位论文). 麻省理工学院.
  5. Roberts, Ryan; Musango, Josephine Kaviti; Brent, Alan Colin; Heun, Matthew Kuperus (2018-09). "能源成本份额、人类发展和经济发展之间的相关性:利用来自澳大拉西亚、欧洲、北美和金砖国家的时序数据". Energies. 11 (9): 2405. doi:10.3390/en11092405. ISSN 1996-1073. {{cite journal}}: 请检查日期值: |date= (帮助)
  6. Lopez, Napier (2020-04-23). "评测:Levy 电动踏板车搭载可更换电池,价格 499 美元,设计周到". TNW | Plugged. 检索于 2023-12-05.
  7. "GHO | 按类别 | 道路交通死亡人数 - 按国家/地区划分的数据". WHO. 检索于 2023-12-07.
  8. "报告环境违规或问题 - NYDEC". www.dec.ny.gov. 检索于 2023-12-07.
  9. Oh, Fred (2012-09-10). "什么是 CUDA | 英伟达官方博客". NVIDIA 博客. 检索于 2023-12-07.
  10. "介绍 Triton:用于神经网络的开源 GPU 编程". openai.com. 检索于 2023-12-07.
  11. Harish, Pawan (2007). "使用 CUDA 在 GPU 上加速大型图算法" (PDF). 国际高性能计算大会: 197–208 – via Springer-Verlag.
  12. "多核 CPU 和 GPU 上的有效并行图探索 | IEEE 会议出版物 | IEEE Xplore". ieeexplore.ieee.org. 检索于 2023-12-07.
  13. Mark, William (2008-03). "未来图形架构:GPU 不断快速发展,但朝着什么方向?". Queue. 6 (2): 54–64. doi:10.1145/1365490.1365501. ISSN 1542-7730. {{cite journal}}: 请检查日期值: |date= (帮助)
  14. "GPU 技术趋势和未来需求 | IEEE 会议出版物 | IEEE Xplore". ieeexplore.ieee.org. 检索于 2023-12-07.
  15. Zhao, Bote; Ran, Ran; Liu, Meilin; Shao, Zongping (2015-12-01). "锂离子电池用 Li4Ti5O12 基电极的综述:最新进展和未来展望". 材料科学与工程:R:综述. 98: 1–71. doi:10.1016/j.mser.2015.10.001. ISSN 0927-796X.
  16. Rosane, Olivia (2023-09-29). "汽车文化:你需要知道的一切". EcoWatch. 检索于 2023-12-07.
  17. Zack-Williams, Alfred B. (1997). "非洲散居群体调节:利物浦案例". 黑人研究杂志. 27 (4): 528–542. ISSN 0021-9347.
  18. academic.oup.com https://academic.oup.com/liverpool-scholarship-online/book/43410/chapter-abstract/363229329?redirectedFrom=fulltext. 检索于 2023-12-07. {{cite web}}: 缺少或空的 |title= (帮助)
  19. "OSF". osf.io. 检索于 2023-12-07.
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