=根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2021年我國新能源汽車銷量爆發(fā)式增長，達到352.1萬輛，同比增長157.6%。2012-2021年，我國新能源汽車銷量從2012年的1.28萬輛到2021年的352.1萬輛，實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，可以看出我國消費者對新能源汽車的消費需求逐年攀升。智慧物流專家孫振華表示，未來五年中國新能源汽車銷量年均增速40%以上，今后5-8年，新能源汽車占比將顯著提高，達到20%-30%。在業(yè)內看來，新能源汽車將呈現(xiàn)不斷向上發(fā)展的趨勢。
電池問題亟需解決
談及新能源汽車今后的發(fā)展趨勢，孫振華認為從整體發(fā)展趨勢來看，新能源汽車發(fā)展態(tài)勢相對穩(wěn)定，在當前低碳環(huán)保發(fā)展環(huán)境中，今后發(fā)展前景很好。同時他也指出當前新能源汽車行業(yè)在全面發(fā)展中仍舊存有較多問題，諸多問題出現(xiàn)與發(fā)展不可避免。孫振華認為，目前來看，新能源汽車領域中電池續(xù)航問題相對嚴重，對消費者日常生活出行還不能完全滿足需求，加上新能源汽車各類配套設施建設還跟不上新能源汽車的實際生產速度，充電樁運行功率較低，消耗時間較長，安全規(guī)范缺失等問題，導致新能源汽車售后服務水平參差不齊，包括維修技術的運用還不夠成熟，一些維修企業(yè)設備應用老化嚴重，也不能滿足用戶要求。
“新能源電池的安全性和高能量密度之間難以實現(xiàn)有效平衡，當前做好各類新型固態(tài)電解質電池的研究與全面開發(fā)是行業(yè)內關注的重要問題。”在電池升級問題上，孫振華認為，“當前在全面提升新能源電池高能量密度基礎上，我們必須要注重規(guī)范化選取各類新型運用材料。這樣能有效的優(yōu)化電池內部整體結構，既能保證電池能量密度，又能強化電池安全性。”
計算機仿真技術賦能智慧物流
孫振華認為，未來的智能汽車可以在許多方面便利甚至改變人們的生活和工作方式，將不再只是一種代步工具，而會進一步便利人們的生活和工作。隨著智能車輛的更新，未來的城市道路狀況將會得到天翻地覆的變化，汽車可以智能識別道路路況，合理規(guī)劃出行路線，從而大大縮短人們因為堵車而浪費的時間。而新能源汽車巨大的產銷量需要強大的物流體系來支撐，在智慧物流不斷發(fā)展的過程中，計算機仿真技術也就走進了我們的視線。
所謂的計算機仿真就是根據(jù)研究目標，建立并運行模型，對研究對象進行認識與改造的過程。物流系統(tǒng)是經典的離散事件系統(tǒng)，傳統(tǒng)的物流系統(tǒng)仿真是對于配送中心、倉庫存儲系統(tǒng)、揀貨系統(tǒng)、運輸系統(tǒng)等可以進行仿真分析與評估。但是，隨著物流行業(yè)生產自動化與智能化水平的不斷提高，生產系統(tǒng)越來越復雜，生產節(jié)奏越來越快，簡單的離散事件系統(tǒng)仿真技術已經滿足不了物流系統(tǒng)仿真的需求，需要新的計算機仿真技術支撐。
作為智慧物流專家，孫振華表示，物流系統(tǒng)的復雜度越來越高，物流系統(tǒng)智能化與自動化水平也越來越高，需要智能仿真支撐。
“舉個例子，供應鏈優(yōu)化是所有企業(yè)在應用數(shù)據(jù)和機器學習中最嚴峻的挑戰(zhàn)之一，難點在于供應鏈網絡十分復雜，通常涉及到多層配送中心和供應商、多種產品、多個時間段、多種資源約束，并且不同的產品成本不同，還可以有多種運輸方式的選擇，不確定性太多，而現(xiàn)在我們就可以利用人工智能的強化學習技術，用強化學習算法與隨機供應網絡仿真環(huán)境結合來取代原來的仿真優(yōu)化模型，這樣就有助于優(yōu)化庫存和定價決策。”
另外，孫振華還指出，新能源物流充分利用云計算與邊緣計算平臺，基于網絡形成的物流仿真環(huán)境，將物流系統(tǒng)模型存儲在云和邊緣中，并將其與物流運營數(shù)據(jù)、設置實驗結合，允許最終物流仿真用戶訪問它們并實時利用物流仿真進行分析與研究，實現(xiàn)物流系統(tǒng)建模、仿真運行及結果分析等整體高效的仿真目標。仿真不是簡單的手段和工具，仿真技術具有其他學科難以替代的特性，已形成了一門新的學科，同時為我們如今的智慧物流提供了巨大的幫助。
