自动驾驶电动汽车消耗的能源比你想象的要多得多

真正的自动驾驶汽车至少还需要几年的时间——但如果有一天软件成为事实上的导航手段，一项新的研究表明，它将需要更加节能。否则，自动驾驶功能可能会抵消自动驾驶电动汽车的任何环境效益。根据麻省理工学院研究人员的一项新研究，统计模型表明，在不久的将来为全球自动驾驶电动汽车车队提供动力所需的潜在能源消耗将产生与全球所有现有数据中心总和相当的温室气体。

如今，为全球无数应用提供动力的庞大计算机阵列所在的物理场所产生的温室气体排放量约占所有温室气体排放量的 0.3%——大约相当于阿根廷一年产生的碳量。研究人员估计，如果 10 亿辆自动驾驶汽车采用自动驾驶技术，每辆汽车每天仅行驶一小时，那么温室气体排放量将达到这一水平。相比之下，目前全球道路上行驶的汽车数量约为 15 亿辆。

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研究人员还发现，在超过 90% 的模型中，电动汽车计算机需要使用不到 1.2 千瓦的计算能力才能保持在当今数据中心的排放量范围内，而这在目前的硬件效率下根本无法实现。例如，在另一个统计模型中，分析了到 2050 年 95% 的汽车都是自动驾驶汽车，同时计算工作量每 3 年翻一番的情景，汽车的硬件效率每年都需要翻一番才能将排放量保持在相同的水平。相比之下，几十年来业界公认的摩尔定律表明，计算能力每两年左右翻一番——预计这一时间范围最终会放缓，而不是加速。

这些场景的参数（道路上有多少辆汽车、行驶多长时间、车载计算能力和能源需求等）可能看起来相对清晰，但也有许多不可预见的后果需要考虑。例如，自动驾驶汽车可能会在道路上花费更多时间，而人们则需要同时处理多项任务，而且它们实际上可能会刺激更多人口增加交通量，例如年轻人和老年人。然后是尝试为尚不存在的硬件和软件建模的问题。

然后还要考虑神经网络。

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麻省理工学院指出，半自动驾驶汽车已经依靠流行的算法，例如“多任务深度神经网络”来导航行驶，使用大量高分辨率摄像头向其系统提供持续的实时信息。在一种情况下，研究人员估计，如果一辆自动驾驶汽车在行驶一小时时使用 10 个深度神经网络分析来自 10 个摄像头的图像，它每天将产生 2160 万次推理。如果以 10 亿辆汽车为例，那么将产生……21.6 千万亿次推理。

麻省理工学院解释道：“从这个角度来看，Facebook 在全球的所有数据中心每天都会进行几万亿次推理（1 千万亿是 1,000 万亿）。”

可以肯定的是，如果汽车行业想要继续拓展自动驾驶技术，这些是需要克服的严重障碍。电动汽车是我们可持续发展未来的关键，但自动驾驶汽车最终可能会加剧能源危机。