人工智能通过训练阅读充电站评论 进而发现问题

盖世汽车讯 电动汽车因可减少温室气体排放而广受消费者欢迎，但其充电问题却阻碍了很多人购买的热情。某种程度上讲，建立可靠的充电站网络非常困难，因为对所有独立充电站运营商的数据进行整合非常具有挑战性。

据外媒报道，有研究人员在Patterns期刊发表文章称，他们开发了一种可对用户充电站评论进行分析的人工智能（AI）技术，从而可准确识别出充电站不足或停用的地区。

（图片来源：Patterns）

佐治亚理工学院公共政策学院首席研究员兼助理教授Omar Asensio表示：“我们在电动汽车基础设施上投入了数十亿美元的公共和私人资金。但对于这笔投资能给公众和公众利益提供什么样的服务，我们的理解还是比较有限。”

为解决充电站基础设施不确定的问题，驾驶员已经在充电站定位器应用程序上建立社区并留下评论。研究人员试图通过分析这些评论，从而更好地理解用户所面临的问题。借助AI，Asensio及其同事能够预测特定充电站在特定日期是否正常运行。他们还发现，在小城市地区（人口在10,000到50,000之间），充电站可能存在服务水平低的问题，且有关可用性的评论也更多。这些州大多位于美国西部和中西部，例如俄勒冈州、犹他州、南达科他州和内布拉斯加州，以及夏威夷。

Asensio还表示：“当用户参与并共享充电体验的信息时，他们经常表现出亲社会或亲环境行为，为机器学习提供了丰富的行为信息。”但与分析数据表相比，计算机处理文本比较困难。同样来自佐治亚理工学院的合著者Sameer Dharur表示：“评论长短不一，可能只有3个字，也可能长达25或30个字，而且存在拼写错误的问题，且会涉及多个主题。”用户有时甚至还会在文本中添加笑脸或表情符号。

为解决该问题，Asensio及其团队针对电动汽车运输术语对算法进行调整。通过使用来自12,720个美国充电站的评论对AI进行训练，将评论分为功能性、可用性、成本、位置、经销权、用户互动、服务时间和范围焦虑八类。短短几分钟内，AI对评论解析的准确性就达到了91％，学习效率超高。Asensio表示：“在我们看来，这是AI应用过渡期的一个里程碑，因为它不再被质疑‘AI是否可以像人类一样出色’，在某些情况下，AI比人类专家表现得更出色。”

以往的充电站性能评估研究不仅花费高昂，且较少进行自我报告调查。与之相反，AI却可以在提供实时标准化数据的同时降低研究成本。到2027年，电动汽车充电市场预计将增长到276亿美元。AI通过洞悉消费者行为，可以快速进行政策分析，从而使政府和企业能及时进行基础设施管理。例如，该研究小组的研究结果表明，补贴基础设施建设可能比出售电动汽车更为有效。

尽管该技术仍面临一些局限性（例如需要减少对计算机处理能力的需求），但在将其大规模实施到电动汽车充电市场之前，Asensio及其团队希望，随着科学的发展，在满足消费者需求的基础上，他们的研究可以深入拓展社会公平问题。

Asensio称：“对我们来说，这是一个警钟。考虑到电动汽车基础设施领域的投资规模较大，我们这样做，可能未必会关注到社会公平和基础设施的分配问题。这个问题值得被讨论，且不会就此销声匿迹，我们只是刚刚开始。”