理工大學科研團隊嶄新聯網監控系統硬件設計。（理大圖片）

電動車電池與人類心臟如出一轍，對電動車的安全性和穩健性尤為關鍵。澳門理工大學應用科學學院組成國際研究團隊，開展跨學科、創新性應用研究，提升電動車及電池潛能，為可持續交通發展貢獻智慧。

淨零排放目標於2050年實現，隨著全球朝這一願景邁進，綠色交通成大勢所趨。電動車因有效減少碳排放而備受青睞，在汽車業界發展銳不可擋；與此同時，電動車安全問題受到廣泛關注。要確保車輛的健全耐用，需要為電動車定期進行「身體檢查」，持之有效監測電池性能表現，才能把效能、壽命以至整體價值最大化，而實時監控更具一定挑戰性。澳門理工大學研發出一項革新性聯網監控系統，有關系統配備機器學習技術，硬件設計成本低，效益高，實時監控車輛運行狀態及回報異常。這項應用型研究早前在純電驅動汽車上實施測試，獲取有效紀錄作深入分析，將有助加快可持續交通的發展步伐。

聯網監控系統技術由澳門理工大學應用科學學院，聯同意大利博洛尼亞大學、美國加州大學洛杉磯分校組成的科研團隊合作研發，研究人員於配備車載診斷系統（OBD-II）的電動車上，透過人工智能及特定監控算法，收集分析數以萬計高頻率的相關數據，包括電池管理系統（BMS）及電量數據等，以估算電池健康狀態（SOH）和荷電狀態（SOC）。系統有效完善數據變量和收集頻率，透過實時監控持續優化車輛性能。電動車電池的穩健性直接影響車輛可靠度、安全性和使用壽命。研究人員透過真實駕駛進行廣泛性現場測試和數據收集以尋求突破，利用上述監控系統從 500 小時的駕駛中，獲取超過 800 萬條行車相關記錄，成功識別出數百種與電池老化相關的潛在問題，從而提高電池穩健性。

在電動車運行期間精準評估電池健康狀況乃重大挑戰。研究團隊超越所想，實現移動監控，為聯網監控系統建立機器學習模型，運用大數據等先進技術，獲取電量數據評估電池狀態，預測電池組的平均溫度預防過熱，從而診斷出潛在風險，幫助電動車製造商更好地了解車輛性能，守護旅程安全，提升駕駛體驗。機器學習有助促進以數據驅動電池狀態估測的發展，未來電動車感測前沿技術或將用於自動駕駛系統。電動車數量逐漸增加，新技術將改變市場現狀，為商業模式與服務帶來新機遇，進一步提升電動車的價值。隨著電動車監控和維護的方式不斷優化，電動車性能和環保效益也相對提高，更有效地控制碳排放，推動社會可持續發展，改善全球氣候變化現象。

環境保育和智慧城市的議題引起全球關注。在澳門特區政府推動澳門建設宜居城市之際，澳門理工大學大力研發相關專利產品推向國際，其中「基於雲端的即時環境監察系統Canarin」，主要用於環境監察及評估，文化遺產保護尤為顯著。澳理大將技術應用於世界文化遺產、葡萄牙科英布拉大學歷史悠久的圖書館，以及意大利博洛尼亞歷史城區，收集懸浮粒子、紫外線、氣壓、溫度、濕度等環境參數，進行環保監測及評估後，以助制定環保評估對策。

2023年5月，澳門理工大學與葡萄牙科英布拉大學聯合創建智慧城市先進技術聯合實驗室，發揮雙方在教育及資訊科技領域的優勢，針對智慧城市發展極具影響價值的學科開展研究，包括計算機科學、人工智能和信息通信技術等，培養科研下一代，促進國際學術和研究交流，助力建設智慧科技協同創新生態。（編輯部）