Как пишет Джефф МакГрат, переход от старых моделей данных к отображению поведения потребителей является ключом к стимулированию распространения и последующего развертывания инфраструктуры электромобилей.
Несмотря на значительный спад в мировой автомобильной промышленности, сектор электромобилей (EV), как и большинство низкоуглеродных отраслей, продолжал расти. Рост мировых продаж на 43% и возобновление обязательств по экологической политике со стороны правительств всего мира - все это указывает на то, что сектор существенно изменит усилия по «лучшему восстановлению» от социально-экономического ущерба, нанесенного пандемией.
Тем не менее, модели роста были непоследовательными. В Европе наблюдается непропорциональный рост по сравнению с Китаем и США, а развертывание пунктов зарядки на ведущих рынках, таких как Великобритания, подверглось серьезной критике из-за риска создания «черных точек зарядки» в сельских и менее богатых районах.
Стремление к достижению общей цели «Лучше вернуться в норму» и обеспечить равный рост означает осознание того, где необходимы более широкие инновации и большая точность для удовлетворения потребностей конечных пользователей. Устаревшие модели данных рискуют не учесть изменения в мобильности, которые произойдут по мере того, как промышленность оправится от пандемии. Чтобы быть в курсе этих изменений, необходим гибкий подход к анализу поведения потребителей и подготовке к тому, как эти изменения повлияют на циклы планирования городского транспорта.
Устаревшие модели данных рискуют не учитывать изменения в мобильности, которые возникнут по мере выхода отрасли из пандемии. Например, информация об использовании, предоставляемая большими данными, обычно зависит от таких точек интереса, как рестораны и торговые центры, где разработчики могут прогнозировать более длительные сеансы зарядки аккумуляторных электромобилей (BEV) и подключаемых гибридных электромобилей (PHEV). Однако он не учитывает изменения в поездках на дальние расстояния.
Данные, собранные за последний год, и прогнозная аналитика уже показали, что количество поездок на автомобиле на дальние расстояния действительно увеличилось и, как ожидается, будет продолжать расти вместе с ожидаемым ростом популярности отечественного отдыха. Если мы ограничим планирование массового развертывания точек зарядки только учетом данных о местоположении, мы рискуем задушить рост отрасли, поскольку она вот-вот выйдет на массовый рынок, и можем упустить возможность удовлетворить потребительский спрос в качестве модели поведение развивается. Проще говоря, нам нужно сосредоточиться на устойчивости, а не на оптимизации.
Отказ от устаревших моделей данных также позволит государственному и частному секторам обмениваться данными и сценариями моделирования в режиме реального времени. Интеграция данных точек зарядки на ранних этапах цикла планирования основной инфраструктуры может позволить местным властям прогнозировать спрос конечных пользователей как на этапе планирования, так и на этапе эксплуатации. Моделирование данных в реальном времени также означает лучшее решение экологических проблем, связанных с городским планированием, за счет интеграции более разумных и гибких циклов планирования, которые учитывают развивающиеся тенденции, которые становятся более ясными благодаря внедрению технологии прогнозной аналитики. Выполнение наших приоритетов устойчивого планирования означает, что мы должны перейти к более разнообразным наборам данных и серьезно подумать об их потенциале для преодоления проблем, связанных с переходом к нулевому показателю.
Моделирование данных в реальном времени также означает более эффективное решение экологических проблем, связанных с городским планированием, за счет интеграции более разумных и гибких циклов планирования, учитывающих развивающиеся тенденции, которые становятся более ясными благодаря внедрению технологии прогнозной аналитики.
Точно так же, как гибкие и оперативные данные могут только повысить потенциал реагирования на меняющиеся тенденции спроса со стороны конечных пользователей, мы также должны понимать, что электромобили не будут панацеей в нашей миссии по достижению чистого нуля. Инновации в водородных технологиях, похоже, еще больше подорвут развертывание технологий электромобилей, и модели неравномерного роста, вероятно, сохранятся, если затраты останутся высокими. Однако гибкое и разумное использование данных для определения поведения потребителей приблизит нас к адаптации к рыночным изменениям и докажет, что мы серьезно относимся к достижению наших целей в области устойчивого развития, поскольку мы начинаем определять «новую норму».