自动驾驶汽车可能是碳排放的巨大驱动因素

全球大量自动驾驶汽车运行强大计算机所需的能源，可能会产生相当于当今全球所有数据中心排放量的温室气体。

这是麻省理工学院(MIT)研究人员发出的警告，此前一项新研究探讨了如果自动驾驶汽车被广泛采用，可能会产生的潜在能源消耗和相关碳排放。

根据国际能源机构的数据，数据中心目前约占全球温室气体排放量的0.3%，相当于阿根廷的年排放量。

意识到人们对自动驾驶汽车的潜在足迹关注较少，麻省理工学院的团队建立了一个统计模型来研究这个问题。他们确定，10亿辆自动驾驶汽车，每辆每天行驶一小时，一台电脑消耗840W，消耗的能源足以产生与目前数据中心相同的排放量。

研究人员还发现，在90%以上的模拟场景中，每辆车必须使用不到1200瓦的计算功率，才能阻止排放量超过数据中心的排放量，这一挑战需要更高效的硬件。

在一种情况下——到2050年，全球95%的车辆是自动驾驶的，计算工作量每三年翻一番，世界继续以目前的速度脱碳——他们发现，硬件效率需要每13个月翻一番才能将排放保持在这些水平以下。

“如果我们只是保持现有的脱碳趋势和当前的硬件效率改进速度，似乎不足以限制自动驾驶汽车上计算的排放。这有可能成为一个巨大的问题，”该研究的第一作者、研究生Soumya Sudhakar说。

“但如果我们走在前面，我们就可以设计出更高效的自动驾驶汽车，从一开始就有更小的碳足迹。”

该团队的模型是全球车队中车辆数量、每辆车上每台计算机的功率、每辆车的行驶时间以及每台计算机供电的碳强度的函数。

为了解决不确定性，研究人员对一种流行的自动驾驶汽车算法的工作负载进行了建模，这种算法被称为多任务深度神经网络，因为它可以同时执行许多任务。他们探索了如果网络同时处理来自多台高帧率摄像机的高分辨率输入，会消耗多少能量。

汽车制造商提高效率的一种方法可能是使用更专业的硬件，用于运行特定的驾驶算法。汽车的使用寿命通常为10到20年，因此一个挑战是如何让硬件适应未来，以运行新算法。

在未来，研究人员还可以让算法更高效，这样它们就需要更少的计算能力。然而，这也将具有挑战性，因为用一些准确性换取更高的效率可能会妨碍车辆的安全性。

该模型只考虑了计算，没有考虑制造排放或车辆传感器使用的能源。

这项工作部分由美国国家科学基金会和麻省理工学院埃森哲奖学金资助。它发表在IEEE微．

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