随着人们对电动汽车 (EV) 的偏好急剧上升，交通运输行业正在经历逐渐的转变。 随着时间的推移，不同的垂直行业正在注入人工智能等最新技术，以适应数字世界变革的步伐，推动逐步增长。

根据 Global Market Insights，到2022 年，汽车市场估值将升至60 亿美元 年复合增长率约为55%。 此外，零排放企业理念和不断增加的政府压力正在推动车队加快电动汽车的采用。 目睹这一点，汽车行业的企业已经开始全力以赴，带来有影响力的转型和进步，将人工智能嵌入到电动汽车车队管理解决方案中，从而导致各种修改和转变。

本博客将探讨人工智能如何影响电动汽车车队管理解决方案，以及我们在即将到来的时代可以期待哪些改进和适应。

了解电动汽车车队管理应用程序

电动汽车车队管理应用程序在管理许多商用电动汽车方面发挥着至关重要的作用。 此类应用程序监控所有车队、其行为和访问性能，并确保无缝业务运营。

它是如何工作的？

电动汽车车队管理利用 GPS 技术，提供有关车队资产确切位置的持续实时更新。 此外，智能车队管理系统的功能如下：

• 估计电动汽车完全充电或放电需要多长时间。
• 让车主了解已完成的电动汽车工作和即将进行的工作。
• 识别错误的舰队并立即解决。
• 对故障队列反复发出警报，以避免出现任何重大问题。
• 对违规驾驶行为提出警告。
• 显示过去和现在的电动汽车电池充电状态。
• 提供有关电动汽车续航里程的实时更新。
• 远程控制电动车队。
• 进行电池管理

电动车队管理应用程序的好处 – 为什么公司应该选择电动车队

公司通常会选择电动汽车车队，而不是其他拥有柴油或汽油资产的传统车队。

1. 改善环境

电动汽车比汽油或柴油驱动的汽车更安静、更顺畅。 这促进了它们的采用，并减少了环境和当地区域的污染。

2. 降低维护成本

与拥有更多运动部件的电动汽车相比，传统发动机需要更多的维护。 这表明电动汽车更容易出现零件损坏，需要经常维修。

3. 提高声誉

通过降低排放和偏爱电动汽车车队，企业可以展示其社会责任，从而提高其声誉。

4、金融投资

想要购买电动汽车或将传统车队转换为电动汽车的企业主和人们推动增加财政激励和补助，例如为工作场所电动汽车充电点提供补助。 此外，电动汽车还带来其他好处，例如 2025 年之前零道路税。

电动汽车车队管理应用程序中人工智能的未来前景

展望人工智能在电动汽车 (EV) 车队管理应用程序中的前景，我们将提出一些预期的扩展，揭示人工智能如何改进电动汽车车队的优化、管理和运营方式。

• 预测性维护：借助人工智能，电动汽车车队经理可以通过积累和分析来自车辆诊断和传感器的数据来预测电动汽车的维护状态。 借助智能车队管理解决方案，人们可​​以识别潜在问题，最大限度地减少维修成本和停机时间。
• 路线优化：人工智能算法可以成为改善电动车队路线规划的终极救援者，考虑各种因素，如交通状况、充电站查找器、实时天气更新等。除了最大限度地减少能源消耗外，它将提高运营效率，同时降低总体成本。
• 能源管理：支持人工智能的智能能源管理系统集成到车队管理应用程序中后，将利用可再生能源来优化充电时段、降低车队的运营费用和环境影响。
• 用户行为分析：人工智能可以通过分析驾驶员的驾驶模式和行为，为更好、更环保的驾驶模式提供个性化的培训和激励。 它将有助于电动汽车电池的寿命延长和节能。
• 自主电动汽车车队管理：当人工智能融入电动汽车车队管理和跟踪解决方案时，人工智能可以协调和管理所有电动汽车车队，这可以提高安全性、节省成本并提高车队使用率。
• 数据安全和隐私：电动汽车车队管理解决方案更加依赖人工智能和数据收集，实施强有力的安全措施将有助于保护敏感的客户和车队数据免受潜在的网络攻击。
• 实时分析：实时车队跟踪和监控系统中基于人工智能的实时分析将有助于创建数据驱动的文化，从而有助于做出明智的决策，例如快速响应不断变化的需求和条件。
• 与智慧城市集成：人工智能驱动的电动汽车车队管理解决方案与智慧城市基础设施完美集成，可轻松与交通管理系统、城市出行解决方案和公共充电站交互。
• 排放跟踪和报告：人工智能具有准确跟踪和测量排放的能力，公司发现这有助于实现可持续发展目标并符合环境法规。
• 自适应算法：通过不断适应和学习客户和车队数据，人工智能算法可确保车队管理流程随着时间的推移变得更加高效。

AI集成挑战与解决方案

除了各种好处之外，支持人工智能的电动汽车车队管理应用程序还可以应对挑战。 让我们来了解一些：

1. 遗留基础设施

挑战：企业继续使用过时的基础设施。

要达到预期的结果，需要最合适的基础设施和人工智能系统强大的处理能力。 但是，由于基础设施陈旧且不完善，公司只能缓慢地处理少量信息。

解决方案：公司应该选择革命性的基础设施、应用程序和工具，并不断更新最新的趋势和技术。

2. 数据质量低或不足

挑战：低质量的数据（用于训练人工智能系统）会导致不一致和有偏见的结果。

在与因素相关的高质量数据集上训练有素的人工智能系统有助于相应地控制和执行（基于积累的数据）。

解决方案：企业应该利用高质量的数据来防止出现偏见问题。

3. 高估人工智能系统

挑战：过度信任技术进步。

目睹了技术进化的魔力，人们通常开始相信这种进步是准确的，并且可能永远不会导致问题。 但是，提供给人工智能的数据决定了结果是什么。 如果该数据准确，则可能导致正确的操作； 否则，人工智能系统复杂的学习过程可能会导致错误的结果。

解决方案：打破算法； 用户培训将防止出现错误问题并提高透明度。

4. 集成到当前系统中

挑战：与在学习管理系统上下载的插件相比，在培训计划中实施人工智能需要花费更多的时间。

企业应该留出额外的时间，让系统的基础设施、流程和存储正常运行。 此外，员工需要接受良好的培训，以充分利用新工具，解决简单的问题，并识别人工智能算法何时表现不佳。

解决方案：公司应与具有所需人工智能经验和技能的提供商合作，以克服所有此类问题并确保对机器学习的无缝修改。

流行的电动汽车车队管理应用程序和软件

1. Chargepoint – 功能强大、简单的电动汽车车队管理软件

主要亮点

• 自动充电
• 无需猜测的车队管理
• 电动汽车站点实时监控
• 简化运营
• 促进燃油节省
• 无缝充电管理
• 与任何电动汽车和充电站轻松集成
• 主动管理工具

2. Geotab – 完美地电气化车队

主要亮点

• 强大的电动汽车支持
• 基于业务需求的 EV 模型建议
• 电动汽车车队优化
• 深入的充电洞察
• 支持需求车辆和新车
• 电动汽车可持续性评估
• 用于电动汽车更换的车辆识别
• 潜在成本节省预测
• 实时电动汽车管理
• 未来充电需求映射
• 实时充电状态
• 探索充电集成
• 评估电动汽车充电成本

3. Uffizio – 白标电动汽车管理软件

主要亮点

• 独立于跟踪器
• 支持多种语言
• 先进的电动汽车管理平台
• 电池管理
• 面糊温度
• 电动汽车续航里程追踪
• 固定化
• 电池充电模式
• 电池温度报告
• 电池故障
• 驾驶违规行为
• 充电状态
• 电动汽车活动（当前和即将进行的）
• 问题警报

4. RocketFlow – 有望简化车队运营

主要亮点

• 车辆维修管理
• 驾驶员行为监控
• 实时GPS追踪
• 燃油管理
• 资产管理
• 自动分配
• 调度和调度
• 报告和分析
• 实时更新
• 适用于每个车队操作的一键式仪表板
• 车辆健康检查和状态
• 内置燃油管理系统

5. Trackobit – 电动汽车车队管理，增强移动性

主要亮点

• 电池管理系统
• 实时SOC
• 带电电压跟踪
• 电池健康监测
• 智能电池平衡
• 驾驶员行为分析
• 维护提醒
• 路线规划
• 见解和报告
• 直接前往最近的充电站
• 自动停车警报
• 未经授权断开电池
• 高级分析
• 增强车辆范围
• 减少停机时间

电动汽车车队管理应用程序如何成为一个有利可图的商业理念？

电动汽车的普及导致对创新电动汽车车队管理应用程序和其他解决方案的需求增加，这些解决方案可以使电动汽车保持领先地位。

根据 GlobeNewsWire 的最新报告， 2027 年车队管理市场规模可能达到524 亿美元， 2022 年为255 亿美元。

由于增长概率要高得多，企业可能会更加努力并选择领先的应用程序开发公司提供的电动汽车车队管理应用程序开发服务。

摘要：人工智能驱动的革命

要在电动汽车车队管理应用程序中充分利用人工智能的可能性，必须保持人为干预和技术之间的平衡，并考虑道德因素。

根据预测，人工智能在电动汽车车队管理应用程序中的预期影响似乎很有希望，可能使电动汽车更加高效、便捷和环保。 随着技术的进步，利益相关者必须以能够对交通运输行业产生最大影响的方式嵌入人工智能力量。