除了自动驾驶，丰田还想用 AI 技术研发燃料电池

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AI 能干什么？丰田给出了最新答案：用来研发电动车电池。

看起来有点意外是吧？我们来聊聊是怎么回事。

先摆新闻：丰田前几天宣布，他们将投资 3500 万美元成立一个新项目，这个项目主要负责使用人工智能和机器学习技术开发新材料，同时为电动汽车打造新一代的动力电池组。

这个项目由总部设在美国的丰田研究院 Toyota Research Institute (TRI) 负责，他们希望 AI 技术可以帮助人类寻找到更合适的材料，新材料将帮助丰田提高锂电池的能量密度和使用寿命。同时，一旦开发出合适的材料，丰田还将用来打造新一代的燃料电池。如果项目成功，燃料电池将拥有更合适的催化剂来替代稀有资源 Pt。

在 TRI 的首席科学官 Eric Krotkov 看来，「人工智能技术可以进一步探索电池材料科学的边界。丰田希望到 2050 年时，汽车二氧化碳排放量可以降低 90%，而人工智能技术将会帮助丰田离这个目标更近一步。」

目前，包括斯坦福大学、麻省理工学院、密歇根大学、布法罗大学、康涅狄格大学以及英国材料科学公司「Ilika」都与丰田达成了合作关系。其中，斯坦福大学教授 Jens Norskov 就认为，丰田这个新项目可以扩大机器学习技术在材料发现领域的应用，各家公司和机构需要把理论、实验和计算结合在一起才有可能取得技术性突破。

其实一直以来，对于材料的研究与利用都是电池产业的核心内容。各家电池厂日以继夜都在思考，如何找到新材料并提高电池的能量密度和使用寿命。

但是，丰田突然宣布要把 AI 技术用于电池研发还是让很多人大吃一惊。大家的第一想法都是：AI 技术与电池研发有什么关系？

文章开头说过了，丰田想用 AI 技术帮助用来开发新材料。其实在选用电池材料的过程当中，一系列复杂的材料配比耗费了大量的计算资源，而 AI 技术则可以缩减人类的工作量，帮助人类选用最合适的材料及配比打造出新一代动力电池。

除了人工智能之外，丰田还特意强调，他们会在新项目当中会使用机器学习技术。机器学习技术涉及到了概率论、统计学以及逼近学等多种学科，同时还可以看做是人工智能的核心。机器学习的算法多种多样，例如有些人所熟悉的利用最小二乘法绘制线性回归曲线，机器学习可以快速建立线性模型，同时最小二乘法还可以最小化线性模型的误差。

除了回归曲线之外，机器学习算法还可以进行逻辑回归统计，将一个或多个解释变量数据，建立成二项式模型。同时，使用累计分布的逻辑函数来估算时间发生的概率，测量分类因变量与其他独立变量的关系。简单来讲，机器学习算法可以帮助人类快速完成概率计算，有利于帮助人类进行电池材料筛选。

不过，虽然丰田给出的官方说法是这样，但 AI 技术在汽车产业还有一个更重要的用处：开发自动驾驶汽车。此前，丰田 TRI 一直都在重点研究人工智能在自动驾驶领域的应用。为此，他们还联合了斯坦福大学以及麻省理工学院，并且在这两所大学旁边分别建立了研究所。上个月，他们还在加州 Palo Alto 展示了一套自动驾驶测试平台。

无论是此前开发电动汽车，还是这一次选用新材料研发电池，丰田最近两年一直都在努力寻求 AI 技术在汽车产业的利用空间。随着这一次丰田新项目的成立，锂电池以及燃料电池领域或许又要迎来一次技术突破。

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