特斯拉放大絕:Model 3行駛48萬公里電池組容量僅衰減5%
特斯拉放大絕:Model 3行駛48萬公里電池組容量僅衰減5%
2017.05.06 | 交通運輸

電動車取代燃油車已經成為不可逆轉的潮流,圍繞電動車的充電設施建設、售後及保養也陸續發展起來,但還有一個消費者關心的關鍵問題是,動力電池的衰減有多嚴重?如今特斯拉給出了答案:特斯拉Model 3行駛48萬公里後電池組容量衰減僅5%。

特斯拉電池供應鍊及業務發展高級總監、首席電池科學家Kurt Kelty和他的合作夥伴——加拿大Dalhousie大學的Jeff Dahn在3月22日的國際電池研討會暨展覽公佈了他們在動力電池領域的突破性成果。

Dahn在演講中表示,提高NMC三元鋰電池中的某種化學成分,可以限制高壓下電池運行時產生的有害氣體,最終的結果是改進後的電池單體在超過1,200次循環後依然有著優秀的性能表現。

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Dahn演講的PPT。
圖/ 36 氪

如果把電池單體製成電池組,1,200次循環等同於車輛行駛大約30萬英里(約48萬公里),這意味著以每年行駛2萬公里計算,特斯拉車主在連續開24年後電池容量仍然可以達到出廠容量的95%。更關鍵的是,Dahn在現場表示,新技術已經實現了商業化,在特斯拉的產品中得到應用。 (“going into the company's products.”)Dahn口中的產品不出意外應該就是今年年初量產的特斯拉-松下2170電池了,該電池會首先應用到7月量產的特斯拉Model 3上。

以下是科普講堂環節:

在其他條件不變的情況下,鋰離子電池如果想要獲得更高的能量密度,一個簡單的策略是提高電池的工作電壓。然而在高壓狀態下,電解質會與電池正極反應。透過使用簡單的實驗就可以表明,這些化學反應的對電池正極是極其有害的。Dahn及其團隊的技術,阻止了這些對正極有害的不良反應,應用新技術後的電池在高壓狀態下電解質與正極的反應幾乎停滯,使得高性能的NMC鋰離子電池可以在高壓狀態下運作。

這項新技術使得特斯拉有機會在2170電池能量密度大幅提升的情況下阻止電池性能衰減反應。

事實上,這項新技術在於1月4日召開的特斯拉投資者見面會上就做了閉門公佈。特斯拉CEO Elon Musk和CTO J.B. Straubel專門對投資者解釋了新電池的技術細節,使得一位做空者改變了看法——

投資人Whitney Tilson曾在2013年初至2014年做空特斯拉的股價,如今特斯拉關於超級工廠的激進生產計劃讓Whitney Tilson決意捲土重來。1月4日,Tilson參加了特斯拉投資者見面會。會後他在發給其他投資人的郵件中表示,見面會主要介紹了新型電池的原材料供應和製造細節,特斯拉高層的策略「令人印象深刻」。他決定放棄做空特斯拉股票。

那麼已發售的Model S & X的電池組衰減情況如何呢?去年11月,活躍在荷蘭比利時的特斯拉論壇上一群特斯拉車主收集了全球各地286位Model S車主提交的電池充放電數據。數據顯示,在行駛10萬公里後,大多數Model S的電池組容量將衰減至出廠原始容量的95%;在行駛20萬英里(約32萬公里)後,電池組容量將衰減至出廠原始容量的90%。

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圖/ 36 氪
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圖/ 36 氪

另一組實驗數據表明,頻繁的充放電似乎更能避免電池降解。 (特斯拉車主看過來)

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圖/ 36 氪

Musk曾經透露,特斯拉實驗室曾就Model S的電池組進行測試,該電池組在模擬運行了50萬英里(約80萬公里)後,電池組容量衰減到了出廠原始容量的80%。特斯拉對於包括電機在內的驅動單元的設計使用壽命要達到行駛100萬英里(約160萬公里)的級別,作為與之匹配的動力支持,電池組在整個生命週期內支持的行駛里程也應達到160萬公里。

以2萬公里/年計算,普通車主要連續駕駛80年才能報廢一輛特斯拉汽車。但不要忘記,隨著自動駕駛技術的落地,汽車的使用效率將得到指數級提升,屆時特斯拉汽車的優勢將會逐步顯現。

對於電動汽車市場上的玩家而言,特斯拉在動力電池上的技術優勢和成本優勢(已經低於125美元/kWh)顯得已經難以追趕。反過來說,2016年汽車銷量尚不足8萬輛的特斯拉,如果沒有點技術積累,如何應對來自大眾、奔馳、通用們的競爭?

本文授權轉載自:36 氪

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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