除了自动驾驶，丰田还想用 AI 技术研发燃料电池
AI 能干什么？丰田给出了最新答案：用来研发电动车电池。 看起来有点意外是吧？我们来聊聊是怎么回事。 先摆新闻：丰田前几天宣布，他们将投资 3500 万美元成立一个新项目，这个项目主要负责使用人工智能和机器学习技术开发新材料，同时为电动汽车打造新一代的动力电池组。 这个项目由总部设在美国的丰田研究院 Toyota Research Institute (TRI) 负责，他们希望 AI 技术可以帮助人类寻找到更合适的材料，新材料将帮助丰田提高锂电池的能量密度和使用寿命。同时，一旦开发出合适的材料，丰田还将用来打造新一代的燃料电池。如果项目成功，燃料电池将拥有更合适的催化剂来替代稀有资源 Pt。 在 TRI 的首席科学官 Eric Krotkov 看来，「人工智能技术可以进一步探索电池材料科学的边界。丰田希望到 2050 年时，汽车二氧化碳排放量可以降低 90%，而人工智能技术将会帮助丰田离这个目标更近一步。」目前，包括斯坦福大学、麻省理工学院、密歇根大学、布法罗大学、康涅狄格大学以及英国材料科学公司「Ilika」 都与丰田达成了合作关系。其中，斯坦福大学教授 Jens Norskov 就认为，丰田这个新项目可以扩大机器学习技术在材料发现领域的应用，各家公司和机构需要把理论、实验和计算结合在一起才有可能取得技术性突破。 其实一直以来，对于材料的研究与利用都是电池产业的核心内容。各家电池厂日以继夜都在思考，如何找到新材料并提高电池的能量密度和使用寿命。 但是，丰田突然宣布要把 AI 技术用于电池研发还是让很多人大吃一惊。大家的第一想法都是：AI 技术与电池研发有什么关系？ 文章开头说过了，丰田想用 AI 技术帮助用来开发新材料。其实在选用电池材料的过程当中，一系列复杂的材料配比耗费了大量的计算资源，而 AI 技术则可以缩减人类的工作量，帮助人类选用最合适的材料及配比打造出新一代动力电池。 除了人工智能之外，丰田还特意强调，他们会在新项目当中会使用机器学习技术。机器学习技术涉及到了概率论、统计学以及逼近学等多种学科，同时还可以看做是人工智能的核心。机器学习的算法多种多样，例如有些人所熟悉的利用最小二乘法绘制线性回归曲线，机器学习可以快速建立线性模型，同时最小二乘法还可以最小化线性模型的误差。 除了回归曲线之外，机器学习算法还可以进行逻辑回归统计，将一个或多个解释变量数据，建立成二项式模型。同时，使用累计分布的逻辑函数来估算时间发生的概率，测量分类因变量与其他独立变量的关系。简单来讲，机器学习算法可以帮助人类快速完成概率计算，有利于帮助人类进行电池材料筛选。 不过，虽然丰田给出的官方说法是这样，但 AI 技术在汽车产业还有一个更重要的用处：开发自动驾驶汽车。此前，丰田 TRI 一直都在重点研究人工智能在自动驾驶领域的应用。为此，他们还联合了斯坦福大学以及麻省理工学院，并且在这两所大学旁边分别建立了研究所。上个月，他们还在加州 Palo Alto 展示了一套自动驾驶测试平台。 无论是此前开发电动汽车，还是这一次选用新材料研发电池，丰田最近两年一直都在努力寻求 AI 技术在汽车产业的利用空间。随着这一次丰田新项目的成立，锂电池以及燃料电池领域或许又要迎来一次技术突破。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
走近电动哈雷：设计、动力以及真实感受
今年 6 月 18 号哈雷宣布推出电动摩托原型车 Project LiveWire 的消息，激起了机车爱好者们强烈的反应。宣传片中电动哈雷驰骋在 66 号公路上发出了「 模仿」 涡轮的轰鸣，让很多人都难以置信：一部分人觉得这是哈雷的革新；另一部分人抱怨「 这还是那个哈雷吗！」 这一两年电动和混动汽车都被打上了「 未来」 的标签，充满科幻感的外形把传统给抛得远远的（想想尼桑的 Leaf）。对于哈雷来说，机车爱好者们把哈雷的震动、轰隆、全金属车身从单纯的机械意义升到了一种生活方式。常有人人说，「 哈雷之所以是哈雷，是因为其 V 型双缸引擎以及发出的标志性的轰鸣声！」 那么 Project LiveWire 的设计、动力以及体验到底怎样呢，下面就让我们走进这一款新鲜的电动哈雷。 设计理念& 细节 Project LiveWire 的工程团队把过去一个世纪以来打造 V 型双缸引擎的最先进设计、原型制造、加工的专业沉淀用到这款电动哈雷身上。这款产品最开始的点子并不是只是追随「 电动」 的潮流，其设计理念仍然是首先推出一款高性能的好车，只不过「 碰巧」 是电动罢了。所以哈雷的经典元素他们仍然看重：外形、声音、驾驶感，这些都是 LiveWire 的设计核心。 设计师们在前卫和「 哈雷式」 之间需要找到一个平衡，让人第一眼能认出这仍然是哈雷，不过同时不能忽视它的与众不同。 近看 Project LiveWire 的细节：这款原型摩托看起来更接近于量产的样子，很多有趣的设计细节被代入到这款产品上，让它更具有「 科技」 的含量。 科技时代的一个大的特征就是「 快」，这次哈雷更加注重速度和精度。从 CAD 和 FEA（有限元分析）开始，利用 Pro Engineer Wildfire 以及 CAM（计算机辅助加工）等软件工具把 LiveWire 从概念变成现实，整个摩托在进行单个零件加工制造前都进行了 CAD 的模型化。从初始设计到最终实现原型车上路进行测试只花费了短短 4 个月的时间，这是未来制造业速度趋势的体现。 LiveWire 的详细计算机模型包括了在轻量化和结构强度、耐久度之间的优化，以及利用仿真软件和可视化工具进行先进的布线设计。整个过程避免以往不断的试错，变得更加可靠和稳定。 另外一些零件用到了 1：1 比例的 3D 打印的技术，这样减少了传统加工造成的误差、不同批次性能不稳定以及加工缺陷等问题。 上面聊到的哈雷电动摩托的设计到原型完成的整个过程，是把设计和制造融合在一体的过程，让团队里面的每一个人都可以参与到整个流程，包括设计、加工、测试、调试，这样的「 混合」 提高了工作效率，对于保证新产品的高品质也起到很大作用。这种趋势 GeekCar 前期介绍 HMI 相关文章中关于未来汽车制造的段落中有提到，请参看《关于车内人机交互设计的那些事儿（第二弹）——HMI 的由来、现状及问题》中关于「 组织& 遗留问题」 的内容。 传动系统 Project LiveWire 团队关于传动系部件的工作（包括电动机、传动装置、主减速器），是整个 LiveWire 这款产品的核心。下面就让我们来具体看看这款电动哈雷的传动系统。 最常见的电动车的电机有两种：一种是交流感应式电机，一种是永磁电机。 LiveWire 选用的是前者，纵向安装，拥有约 74 马力的功率。团队领导 Lund 解释选择交流感应式电机的原因是它的使用广泛、功率密度高以及成本较低。 由于电机的纵向放置，那么就需要锥形齿轮来改变转子的方向，这样主减速器传送带才能把动力传输到后轮上。原型车上的齿轮箱经过观察和测试，不过发出的声音确实完全不同的，为了追求那种类似涡轮的声音以贴合哈雷独特的标签，哈雷的团队不断调试变速箱以获得较好的效果。 Project LiveWire 原型车采用了锂离子电池，这种电池其实在手机上都能发现只不过用于摩托车的尺寸要大一些罢了。300V 的电力让这款摩托可以达到接近 100 英里每小时的速度，同时骑行者可以选择「 经济」、「 力量」 两种不同的动力模式。 Lund 透露电动摩托仍受制于电池技术，对于行驶里程的具体数值目前还没有公开。 和传统的哈雷摩托一样， LiveWire 仍然传承了皮带传动。皮带传动相比于链条传动优点是不会被拉长、不需要润滑，易于调整和保养，同时和轴传动相比更轻。 电动哈雷 LiveWire 的体验 最近国外的 Gavin Gear 亲身参加 Harley-Davidson’s LiveWire Experience Tour 体验了这款电动哈雷。启动 「power」 模式后，Gavin Gear 表示松开刹车骑上去的感觉是，没有离合器、没有移位器，是平滑的移动起来。和传统的 140 马力的「 粗鲁街头猛兽」 Aprilia Tuono 1000R 不同的是，哈雷 LiveWire 的反馈非常线性和宽容。整体感受十分自然就像以前骑过一般，同时又有种奇特的不同感。摩托发出的声音确实要比「 电动车」 要大一些，不过听起来有那么些「 好莱坞式」 的感觉。 20 分钟的骑行，完全能够感受到它的全力加速、低速移动、急刹、常规「 巡航」 等各种状态，过程中还能体会到和传统摩托差不多的反馈制度。这对于一辆原型车来说，已经非常耀眼了。刹车也是亮点，非常符合人体工程学设计。 另外，这款电动摩托也和「 智能」 沾上关系，传统的仪表盘被一块屏幕代替，这款可触摸的屏幕可以显示速度、电量、以及整个车的状态。不过目前 还不清楚这款摩托有没有类似于「 车联网」 的模块，可以让手机和摩托能够连接起来，如果是这样的话，那么这款摩托车才是酷毙了。 这样一辆电动的哈雷，对整个哈雷的意义还是很重大的。不能固执地让「 哈雷」 两个字束缚了创新前进的步伐，与其让哈雷完全保守地在「 高阁」 上或是「 旧橱窗」 里，还不如顺应趋势做出创新性的改变！（当然那些对传统轰鸣哈雷机器的爱好者们，仍然可以选择传统哈雷摩托，这两者其实并不冲突。）