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IEEE Fellow黄建伟:智能低碳理论探索和关键技术研(3)
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摘要:智能低碳助力交通系统的另一个应用是:车联网高精度地图。这是自动驾驶非常重要的技术,因为车联网依赖的地图其精确度要求高于人类驾驶汽车依赖的
智能低碳助力交通系统的另一个应用是:车联网高精度地图。这是自动驾驶非常重要的技术,因为车联网依赖的地图其精确度要求高于人类驾驶汽车依赖的地图。因此,我们一方面通过车的多元数据采集构建高精度的静态层。另一方面通过路边的摄像头、路边的雷达,车本身的摄像头雷达共同融合,形成动态的地图。静态数据和动态数据结合构成的车联网高精度地图可以充分有效的保证自动驾驶的安全。
碳中和和碳达峰已上升为国家战略,中央文件曾不止一次指出“要狠抓绿色低碳技术攻关”。那么作为最吸引人的前沿技术,AI如何赋能碳达峰?
针对可再生能源激机设计关键挑战,我们提出基于可再生能源配额和绿证交易制度的分布式新能源容量优化算法,提升分布式新能源投资积极性问题。因此,希望越多的新能源投资,越好地达到减碳的目的。
韩国、欧盟这些国家的碳中和和碳达峰走得也比较快,已经颁布相关的法律。而包括中国在内的大多数国家都在政策宣示中。更进一步,从2019年的数据看,中国全社会的碳排放105亿吨,其中能源产业碳排放占47%,位列第一位,交通产业占9%,排第三。因此能源和交通是接下来国家重点工作的两个方向。
AI可以在双碳目标中做些什么呢?AIRS主要通过赋能大规模的分布式计算系统,加速碳中和的进程。立足三个方面:一是通过人工智能助力低碳经济,构建碳交易的生态;二是通过人工智能助力能源产业的低碳和降碳;三是通过人工智能助力交通产业的降低碳排放。
付费数据,且时效性强的数据如何交易?为此,AIRS提出实时信息交易系统的概念。例如面向低碳智慧交通信息共享场景,针对交通信息时效性和分散性等关键性挑战,提出实时信息交易市场框架,以促进实时交通信息的共享。此举有利于合理地规划交通,减少交通拥堵,提高交通流转效率,减少能源消耗,使人享其行,物畅其流。相应的技术获得了IEEE WiOpt 2021最佳论文奖。
文章来源:《理论探索》 网址: http://www.lltszzs.cn/zonghexinwen/2022/0519/757.html