美国研究人员设计了一个与著名的“阿尔法围棋”相同类别的人工智能系统，用于帮助电动车更好地管理能源和动力分配，从而实现节能减排的目的。

   “机器学习中有一个类别叫增强学习，也是‘阿尔法围棋’使用的类别。‘阿尔法围棋’将增强学习应用在下围棋上，我们则将其应用在提高能效这个方面，”美国加利福尼亚大学河滨分校华裔科研人员祁学伟11日接受新华社记者采访时说。

    祁学伟团队近日在美国《电气与电子工程师学会智能交通系统汇刊》等刊物上报告说，这套基于增强学习和演化算法研发的“能源管理系统”，目前主要应用于插电式混合动力电动汽车。

    插电式混合动力电动汽车可加油也可用外接电源充电，其动力有油和电两个来源。但许多此类汽车转换两种模式的方法只是简单切换，比如在电池电量耗尽后，就将动力来源切换到燃油发动机。而运用新开发的这套系统，可根据实时交通状况、预计行驶路线等情况，智能化地控制油电输出比例，这比简单切换的效率更高，据测算可让能源使用效率提高三分之一。