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2023年2月22日 星期三
‧ 2023\02\22\3S MARKET Daily 智慧產業新資訊
★ 2023 年的電動汽車充電趨勢和電動汽車的未來
美國的電動汽車：2023 年的趨勢和預期
一些趨勢來來去去，但至少現在看起來如何，行動性的未來將是電動的。電動汽車是 2023 年汽車趨勢的關鍵詞，但沒有電動汽車充電就沒有電動汽車革命。那麼，影響充電站和基礎設施，以及電動汽車未來的最主要電動汽車充電趨勢是什麼？如果你對電動汽車充電的技術方面感興趣，請繼續閱讀。如果你想瞭解更多關於業務方面的資訊，請跳轉到趨勢 5。
但請檢視趨勢 7 以獲取行業機密！
目錄
目前，電動汽車銷量飆升，電子行動性成為熱門趨勢。但電動汽車充電和基礎設施會隨其後嗎？
因為讓我們面對現實吧，沒有電動汽車充電就沒有未來！雖然電動汽車或電子汽車的新趨勢成為頭條新聞，但關於電動汽車充電本身的純技術、軟體和行銷方面很少公開討論。以下是電動汽車充電軟體、智慧電動汽車充電、電動汽車充電基礎設施和電動汽車充電業務模式的最主要趨勢，這些模式將定義 2023 年和電動汽車的未來。
電動汽車充電趨勢 1：使用 ISO 15118 標準插頭和充電
什麼是插頭和充電，為什麼所有調查都顯示使用者想要它？雖然沒有多少電動汽車使用者可以指定它，但他們都同意 —— 這就是特斯拉擁有的！你停車，把它連線到充電站，給電池充電，你就會收到賬單。最重要的是，一切都完美無瑕。沒有針對不同網路的不同應用程式，沒有信用卡或其他任何東西。插頭和充電代表了電動汽車充電的最佳使用者體驗，難怪他們都想要它。畢竟，每個人都認識一個擁有特斯拉的人，這看起來很簡單。
特斯拉使用自己的原理，但最終效果是一樣的 —— 它是即插即用！
如果我們看看特斯拉的銷售統計資料，它們就會證明他們走在正確的軌道上。如今，「非特斯拉」充電站要求使用者在為車輛充電前，顯示自己的身份。
透過信用卡、RDIF 卡、電話或簡訊進行應用驗證。這在很大程度上，取決於充電點操作員或管理系統。儘管如此，只有在驗證後才能開始收費，以確保收費人也能支付賬單。ISO 15118 標準規定了電動汽車（EV）和充電站之間的通訊，或我們正式稱之為電動汽車供應裝置（EVSE）。像特斯拉一樣，ISO 15118 標準和 Tridens 即插即用軟體實現了簡化的授權，以便汽車和充電站無需使用者即可進行通訊！
這在現實生活中是如何運作的？
在第一次充電之前，使用者必須在 Tridens EV 充電應用中設定配置檔案，並將其連線到特定汽車。從那時起，如果他想給電動汽車充電，他就會把它插入充電站。充電器將辨識汽車，為其充電，並自動向使用者帳戶收費。當然，使用者可以透過 Tridens EV Charge 應用監控所有內容。他可以設定充電量、所需的行駛里程（mi或km）或其他特定的電池閾值。
插頭和充電的總體發展有多遠？
插頭和充電軟體已經可用，所以我們希望這一趨勢能在 2023 年真正開始。目前，主要障礙是，支援即插即用功能的汽車製造商和充電站數量有限。今天只有少數電動汽車，從一開始就具有插頭和充電功能。其他人可以透過一些硬體升級，支援即插即用和充電。
在 2023 年，我們可以預計至少賓士、保時捷、現代和福斯，將從「展廳」「即插即用」。世界各國政府正在制訂，關於未來電動汽車充電站必須具有哪些功能的立法。然而，插頭和充電目前不是其中之一。為了真正實現插頭和充電功能，我們需要充電點經營業者（CPO）、電動行動服務業者和原始裝置製造商（OEM）或在這種情況下，充電站製造商和汽車製造商之間的合作。預設情況下，只有特斯拉使用此功能，但它僅限於特斯拉的充電點和汽車。隨著特斯拉向其他品牌開放充電站，其司機在其他不支援特斯拉即插即用充電的充電點上充電，我們希望這將是 2023 年電子行動性的頭號趨勢。
電動汽車充電趨勢 2：智慧電動汽車充電
智慧電動汽車充電背後的基本理念是，使用者和充電供應商可以調整電動汽車充電的充電輸出、時間和持續時間。這是透過電動汽車、充電站、充電供應商和電力供應商之間，共享資訊而實現的。當談論智慧充電時，它可以分為兩個充電管理系統。
第一個系統是使用者管理的充電（UMC，User-managed charging）。在這裡，使用者控制並決定（透過智慧電動汽車充電應用）充電參數。
這讓使用者能夠選擇最適合他的充電時間，或價格最低的充電時間。第二個管理選項是供應商管理的充電（SMC）。在這裡，充電供應商根據不同情況調整充電參數。例如，它們可以限制充電，以幫助電網平衡或防止本地電力網路過載。智慧電動汽車充電軟體，將根據即時能源生產、本地能源消耗和電力基礎設施能力做出決策。該監控目的在使用電動汽車充電負載平衡，和動態電動汽車充電負載管理，最佳化能耗並扁平高峰時段的用電量。
將車輛從峰值充電移開，對於防止電網超載和其他使用者（工業、家庭等）使用電力非常重要。
在世界上許多國家，我們已經可以看到立法正在確認或準備，即未來所有電動汽車充電站，都必須具有智慧充電功能。
向可再生能源的轉變
此外，隨著環境、可再生能源的興起，一個新的問題已經到來。
水、太陽能和風能等可再生能源的揮發性很大，因為它主要取決於天氣。
對於電力生產商和基礎設施來說，電動汽車充電必須即時響應電力供應的增加或減少。電動汽車充電是幫助管理電力供需變化的絕佳機會。但為了實現這一點，電動汽車充電系統，必須配備雲端的智慧電動汽車充電管理軟體。
獎勵而不是限制
使用供應商管理的充電（SMC），在高峰期，透過充電限制，可以輕鬆實現電網平衡。然而，片面限制不會為電動汽車所有者，提供良好的使用者體驗。
這就是為什麼優秀的智慧電動汽車充電管理軟體，必須有能力為使用者提供獎勵，如果使用者決定在非高峰時段充電。這可以透過內建貨幣化和電動汽車計費軟體實現。使用者可以選擇何時充電，以及他們想要充電的速度。他還可以選擇不同的收費和訂閱計劃（基本、VIP......），並節省收費費用。隨著我們根據電力供應和充電位置，從日/夜訂價轉向即時智慧充電，這對所有供應商來說都非常重要。
電動汽車充電趨勢 3：車輛到電網（V2G）技術
通常與智慧充電有關，你將聽到 V2G（車輛到電網）技術術語，甚至 V2X（車輛到一切）、V2H（汽車到家）、車輛載入（V2L，V2 Load）和 V2B（車輛到建築）。
由於電動汽車基本上是移動儲電裝置，所以想法是使用儲存的能源，並在必要時將其退回電網。
從理論上講，這意味著當價格低時，例如在夜間，你會給車充電。之後，當電力需求高，價格較高時，你將電力返回電網並放電。你可以給車充電一夜，第二天上班時把它插到充電站。如果你允許電站在需要時，將電池用作電力來源，你可以賺錢。當然，系統會看到你仍然有足夠的電力來進行日常駕駛。
透過這樣做，電動汽車將有助於拉平電力使用曲線，併為電動汽車的所有者贏得額外的價格差異。
V2G 使用者問題
這項技術在理論上很有趣，但一些重大問題讓我們相信，使用者不會很快接受它。使用者主要擔心的是，頻繁充電和放電將縮短汽車電池的生命週期。
這是電動汽車車主不想要的東西。儘管一些研究顯示這不是真的，但使用者可能很難說服。
電動汽車使用者經常使用 V2G 技術解決的另一個擔憂是，很難預見未來的旅行。使用者行為研究顯示，大多數電動汽車車主希望他們的汽車儘可能充滿電。雖然可以調整電池，使其不放電，比如說，70% 或 80%，但使用者是否會接受 V2G 技術仍然值得懷疑。
也許這樣做的唯一機會，是他們是否能從中獲得一些豐厚的利潤。這些基於使用者的擔憂，以及你也需要汽車和充電站來支援 V2G 技術的事實，這讓我們相信 V2G 不會被廣泛接受，至少不會很快被接受。我們認為，在不久的將來，V2G 技術的唯一用例可能是電動汽車車隊管理。
電動汽車充電趨勢 4：轉向開放充電點協議 – OCPP 2.0.1
開放充電點協議（OCPP）於 2009 年制定。它充當電動汽車充電站和中央後台系統 —— 電動汽車（EV）充電平台之間的通訊工具。這是一個國際使用的開放標準，無需收費和許可證要求。OCPP 協議由最有影響力的電動汽車行業公司支援，如公用事業公司、充電站製造商、充電點經營業者（CPO）和後台軟體供應商。OCPP 標準使充電基礎設施的經營業者和供應商，能夠選擇並向他們選擇的 CPO 提供充電站。OCPP 還允許像 Tridens 這樣的技術公司，圍繞協議開發軟體解決方案。
OCPP 2.0.1. 與 OCPP 1.6
目前，開放協議 OCPP 1.6 的先前版本，仍然是電動汽車充電系統中最常用的版本。雖然軟體開發公司已經使用了 OCPP 2.0 和最新版本 OCPP 2.0.1，但一些硬體供應商仍然有些落後。與 2.0 和 1.6 版本相比，OCPP 2.0.1. 最重要的改進是（來源：開放收費聯盟）：
裝置管理添加了獲取和設定配置，以及監控充電站的功能。這是一個期待已久的功能，特別受到管理複雜多供應商（DC快速）充電站的充電站經營業者的歡迎。
改進的交易處理新增它，是為了幫助充電站經營業者管理大量充電站，並進行大量交易。
添加了安全性新協議版本包括安全韌體更新、安全日誌記錄、事件通知，以及身份驗證（客戶端證書的關鍵管理）和安全通訊（TLS）的安全配置檔案。
新增智慧充電功能適用於能源管理系統（EMS）、本地控制器，以及電動汽車、充電站和充電站管理系統的整合智慧充電的拓撲。
支援 ISO 15118 由於插頭和充電以及智慧充電要求，增加了對 ISO 15118 標準的支援。
顯示和資訊支援向電動汽車司機提供，有關費率和關稅的顯示資訊。
遷往 OCPP 2.0.1. 必須儘快進行
2022 年 OCPP 2.0.1. 的實施非常重要，特別是在插頭和充電功能方面，這在 1.6 版本上是不可能的。雖然特斯拉已經具有插頭和充電功能，但它沒有 OCPP 協議。特斯拉已經向其他汽車製造商開放了一些充電站。由於插頭和充電是電動汽車充電的未來，硬體生產商（和特斯拉）必須加快步伐，儘快轉向 OCPP 2.0.1 協議。
所有主要的電動汽車充電軟體開發人員都已經這樣做了，Tridens 也不例外，因為它已經獲得了 OCPP 2.01 認證。
電動汽車充電趨勢 5：新的商業模式和充電即服務
在我們的部落格中，我們已經深入研究了新的電動汽車充電業務模式，所以讓我們總結一下。
到目前為止，只有少數充電站盈利。因此，大多數投資者不會覺得電動汽車充電有吸引力。但少數人已經在對電動汽車充電進行大規模投資，他們知道原因。
首先，有些已經擁有土地和基礎設施，如石油和天然氣公司。電動汽車直接影響其主要業務。因此，他們別無選擇，只能投資電動汽車充電。只有建造足夠的電動汽車充電站，他們才能在零碳的未來生存下來。
電動汽車充電作為一種行銷工具
第二個是「間接收入尋求者（IRSee）。」 這些企業將電動汽車充電，視為吸引更多客戶或為他們提供更好的使用者體驗的一種方式。
至少就目前而言，電動汽車司機主要代表高收入階層。從邏輯上講，酒店會希望製造電動汽車充電器，以便在沒有電動汽車充電器的情況下，比鄰居具有競爭優勢。
如果電動汽車的平均充電時間為 1 至 3 小時，超市和購物中心將為你建造一個充電器，只是在充電時帶您進入室內。
餐館和其他企業也是如此，在那裡你等著你的車充電，並在等待時花一些錢。所有這些電動汽車充電商業模式，都希望吸引電動汽車司機，只要他們在業務上花錢，就給他們各種折扣和忠誠度積分。由於這些企業實際上不想投資電動汽車充電和裝置，他們將越來越多地研究充電即服務（CaaS）解決方案。
什麼是收費即服務（CaaS）？
充電即服務是一種解決方案，專業公司投資、建構和接管所有電動汽車充電方面，而不必擔心。這一切都取決於合同，但對於那些想要電動汽車充電，但希望避免投資或處理日常經營的企業來說，這是一個完美的解決方案。
電動汽車充電趨勢 6：漫遊（電動漫遊）是必須的
如果使用者選擇特定的 Electro 行動服務供應商，他希望在儘可能多的「家庭」充電站充電。EMSP 可以透過應用 eRoaming 來擴充其網路。
這個概念很簡單，類似於電信業者，電信業者使他們的使用者能夠使用「客人」網路。
電動汽車充電漫遊可以在任何充電站充電，只要它在漫遊網路中。這意味著更好的使用者充電，使用與「在家」相同的應用 app 充電，將來還有即插即用和充電功能。特別是在歐洲等地區，有許多國家電動汽車充電供應商，eRoaming 對於提供良好的充電使用者體驗非常重要。
有關 eRoaming 如何工作的更多資訊，請閱讀我們的部落格「什麼是電動汽車充電漫遊？」
電動汽車充電趨勢 7：品牌、合併和收奪
所有專家都同意，電動汽車充電網路領域將出現合併和收購的趨勢。最後，只剩下大的了。
使用者希望可靠性和儘可能大的家庭網路。透過漫遊和合併，你可以擁有一個龐大的網路，但決定性的優勢在於品牌。
使用者信任一個品牌，所以他們更有可能去知名品牌的加油站充電。
我們堅信，一個與電動汽車或充電沒有關聯的知名品牌，只要出現在它面前，就可以混淆市場。例如，帶有 NIKE 標誌的充電站，將立即獲得比其他鮮為人知的品牌，更多的信任和關注，即使他們從事這項業務的時間更長。
白牌充電軟體是行業的機密
隨之而來的使用者品牌和信任，也是汽車製造商的巨大優勢之一。他們可以為使用者打上充電網路的品牌，或者至少為使用者「建議」。
但實際上，在大多數情況下，他們沒有執行充電網路。他們只是在應用他們的品牌名稱。
想知道行業的機密嗎？
只有少數最主要電動汽車充電軟體解決方案，因此大多數網路僅在少數公司提供的軟體上執行。
白牌軟體意味著，你可以購買功能齊全的電動汽車充電軟體，應用你的徽標，並在第二天開始執行。你可能已經在使用 Tridens EV Charge 軟體充電，甚至不知道！
電動汽車充電趨勢 8：電動汽車計費系統
電動汽車充電過去很簡單。司機會插上汽車，輸入付款方式，收取費用並收取所用能源的賬單。
也許今天，最簡單的解決方案是免費提供電動汽車充電，但在未來，「免費」充電模式將無法持續。隨著許多基於充電的新電動汽車充電業務模式，它不再簡單。
如果你想瞭解更多關於這個話題的資訊，請閱讀我們的電動汽車賬單部落格。
但讓我們關注 2023 年的趨勢和新的複雜計費問題。因為讓我們面對現實吧，有人必須為不斷上升的電動汽車收費買單。購物中心現在可以提供免費的電動汽車充電，但隨著收費數量的增加，他們希望將部分費用轉移到裡面的商店。
電動汽車計費在實踐中的複雜性
讓我們看看電動汽車賬單，如何迅速變得非常複雜！一家餐廳正在提供電動汽車充電，以吸引更多顧客。他們提供三層：
- 如果你在餐廳花費超過 20 美元，你將獲得 20% 的收費折扣。
- 如果你在餐廳消費超過 50 美元，你將獲得 50% 的收費折扣。
- 如果你在餐廳花費超過 100 美元，你的費用是免費的。
為了使餐廳能夠向客戶收費，他們需要即時資料，說明客戶在電動汽車充電上花了多少錢，並將其與餐廳賬單相結合。
如果他們不操作那個充電站，情況就更加複雜了。
在這種情況下，EMSP 將向他們收取收費，但他們現在需要知道多少。如果他們還為食品或電動汽車充電，提供其他折扣或忠誠度積分，情況就更加複雜了。
這就是為什麼我們相信電動汽車計費將成為 2023 年的一種趨勢，當時電動汽車充電供應商開始考慮電動汽車充電的未來。
很快，目前的電動汽車充電平台，將無法支援複雜的計費業務！
因此，他們將開始尋找可擴充的電動汽車計費系統，這將使他們能夠發展多年。
我們已經可以預測 2024 年的電動汽車充電趨勢 —— 動態定價將使目前 99% 的電動汽車計費系統過時。
最後兩個趨勢不是真正的趨勢，而是使用者最常見問題和創造糟糕使用者體驗的問題的答案。
電動汽車充電趨勢 9：保持充電站免費
對於電動汽車司機來說，找到免費的電動汽車充電器並不總是容易的。
隨著電動汽車數量的增加，問題越來越大。如果在過去，主要問題是普通汽車（ICE）堵住了充電器前的停車位。然而，日益嚴重的問題是電動汽車使用者在完成充電後不會移動車輛。
司機各種應用顯示充電器是免費的，但停車位實際上被 ICE 車輛或電動汽車佔據，該車輛不再充電了。
這給無法給汽車充電的電動汽車司機帶來了問題。此外，如果司機無法收費，供應商將失去收入。因此，供應商現在面臨的挑戰，是如何讓使用者知道充電器是否真的可用，以及如何處理充電後仍然停放的客戶。電動汽車行業正在以兩種方式解決這個問題。
帶停車感測器的充電站
一些新的充電站有停車感測器，可以檢測停放的車輛是否堵塞了車站。如果發生這種情況，他們將通知司機應用 app，並將車站標記為佔用。它不會解決問題，但至少它不會比到達一個「免費」充電點，並看到它被停放的汽車堵住更不那麼令人沮喪。
過期收費
處理阻止充電點的 IC E車輛仍然是一個挑戰。然而，至少對於電動汽車來說，EMSP 有一個解決方案。電動汽車完成充電後，所有者透過應用 app 收到推送通知。在訊息中，他還會被告知他必須花多少時間移走車輛，否則 CPO 將開始在此過程中，每分鐘向他收取額外費用。這不是一個新的或最佳的解決方案，但我們肯定會在 2023 年看到它越來越多地被使用。
電動汽車充電趨勢 10：維護
實際上，我們最後的「趨勢」不是一個趨勢。這是對我們 2023 年也將面臨的警告。這就是越來越多的維護不善，和不工作的充電站。
隨著新車站的迅速建設，問題是，誰來維護它們？
許多充電站都是在不同型別的歐盟和政府專案中建造的，或由當地社群或新創企業建造。
由於目前大多數電動汽車充電的電動汽車充電業務模式，目前沒有盈利（請參閱我們的部落格），這是一個誰將資助維護和維修以保持其執行的問題。
正如我們從使用者報告中看到的，許多充電站已經被忽視或停止執行。這讓電動汽車司機感到沮喪，不是推廣電動汽車和電動汽車的好方法。
我們希望你發現我們的行業內部很有趣！
想獲得更多關於我們解決方案的資訊，還是我們錯過了趨勢？在下面留下評論或安排演示！
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■ 人工智慧和機器人：需要關注的 3 個趨勢
人工智慧的未來 | 人工智慧的未來 2023
A3 ASSOCIATION FOR ADVANCING AUTOMATION
人工智慧（AI）和工業或協作機器人的結合有可能改變世界。人工智慧為機器人解鎖了全新的功能，沒有人工智慧，機器人對周圍的世界是僵硬的，沒有反應。
工業部門中斷的可能性很高。儘管工業流程已經高度自動化，但透過新增人工智慧，工業機器人仍有許多方法可以改進。
工業和協作機器人學習的類型
機器人的學習能力與它的整體能力直接相關。機器人學習的三大類型包括監督學習、無監督學習和強化學習。每個方法的複雜性各不相同，但所有三種學習方法的目的都是相同的。
監督學習只是模式辨識 —— 輸入機器人資料，然後它應該學習教師想要的任何模式。無監督學習不涉及任何特定任務，它只是涉及向機器人提供大量資料，希望它能開始瞭解周圍的世界。強化學習包括給機器人或系統一個目標，並允許它學習如何實現該目標。
人工智慧和機器人學的 3 個趨勢
雖然有許多未來主義場景，你可以想像人工智慧和機器人技術，但目前有一些應用需要關注。這 3 個趨勢將是人工智慧和機器人技術發展的主要因素。
- 機器人培訓：人工智慧使機器人更容易訓練，這反過來又使它們對小公司來說更可行，因為它降低了安裝、培訓和持續寫程式的成本。Rethink Robotics 的 Baxter 和 Sawyer 等機器人，可以透過簡單地引導手臂幾次來訓練 —— 它透過演示和寫程式來學習正確的運動本身。教機器人新事物越容易，它就越能學到。
- 3D 視覺：即使是機器人執行的最簡單的任務，也將依賴於 3D 機器視覺將資料輸入人工智慧技術。例如，如果沒有能夠重建 3D 影像的機器視覺，人工智慧將這些視覺資訊轉化為機器人的成功操作，那麼在沒有預先確定的位置和運動的情況下，就不可能抓住物體。
- 雲機器人：使用影像分類，和語音辨識的機器人深度學習，通常依賴於數百萬個示例的龐大資料集。人工智慧需要的資料，比大多數本地系統上實際存在的資料要多。透過這種方式，雲機器人的進步，對於人工智慧和機器人技術的進步是必要的。雲機器人技術允許在連線環境中的所有機器人之間共享智慧。
機器人訓練、3D 視覺和雲機器人，是人工智慧和機器人技術發展的 3 個關鍵趨勢，無論它們是用於工業還是協作應用。
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■ 高科技在 ESG 報告中的應用
環境、社會和治理 (ESG) - 概述和框架
技術在環境（E）、社會（S）和治理（G）領域的作用越來越重要，並且在公司 ESG 旅程的不同方面都很有用。從準確整理和分析 ESG 資料，到幫助公司深入瞭解其 ESG，從而提高的績效。此外，人工智慧（AI）和機器學習（M/L）等技術，與軟體平台相結合，可以幫助 ESG 投資和確保透明度。讓我們更深入地瞭解技術在 ESG 報告和分析中的作用。
先進科技於 ESG 報告的應用
人工智慧
人工智慧是建立智慧機器的科學和工程，最具體地說，是智慧電腦程式。這項技術包括電腦科學、認知科學和工程的各個分支，這些分支專注於開發智慧系統，這些系統可以執行通常需要人類智慧的任務，如視覺感知、語音辨識、決策和語言理解。
人工智慧通常可以分為兩大類：基於規則的系統和機器學習系統。基於規則的系統，使用一組預定義的規則來解決問題，而機器學習系統則使用演算法，從資料中學習並做出預測或決策。在人工智慧的幫助下，資料分析的技術進步，使資料提供商能夠增加累積的資料量，從而增強了向公司提供可操作的見解。這些可操作的見解對於公司改進其 ESG 框架非常重要。
自然語言處理
自然語言處理是指人工智慧的一個分支，它涉及讓電腦像人類一樣，能理解文字和口語的能力。
人工智慧「保護傘」下的關鍵技術之一，是在 ESG 分析中使用自然語言處理（NLP）和機器學習（M/L）演算法。這些技術可用於分析大量非結構化資料，如數千份公司年度報告、永續性報告、綜合報告、影響報告和新聞文章 —— 以辨識有關公司 ESG 績效的相關資訊。
例如，NLP 可用於自動提取有關公司環境影響的資訊，例如其溫室氣體排放，而 M/L 可用於辨識這些資料中的模式和趨勢。
使用 NLP 和 M/L 的一個具體例子，是 NN投資合作伙伴，他們在數千份報告中研究了 ESG，發現近年來對社會支柱的討論要多得多。他們使用 NLP 研究了數千份報告和文章，相當於 400 萬段和 3.3 億字來實現其結果。
可以肯定的是，人類不可能閱讀資訊，更不用說分析它來深入瞭解 ESG 在企業中的衝力（Momentum）了。然後，所有這些見解和資料都可以用於投資目的，或為投資決策提供資訊。
資料提供商
從本質上講，資料提供商可以分為三種類型，並根據收集和分析的資料型別進行。 這 3 種類型如下：
- 基於市場：儘管 ESG 狀態，此類資料提供商衡量行業趨勢和投資業績。
- ESG 通才：資料提供商將衡量 ESG 的所有 3 個方面 —— 即環境、社會和治理
- ESG 專家：這種類型的資料提供商，專門收集和測量 ESG 的單一支柱，即環境或社會或治理。流行的 ESG 資料提供商包括 Sustainalytics、彭博社、富時 Russel 和 MSCI。
預測建模
AI 在 ESG 分析中使用的另一個領域是預測模型。預測模型可用於根據歷史資料，和其他資訊，預測公司未來的 ESG 表現。因此，預測建模可以使用公司當前排放、能源消耗、水消耗和生產流程的資料，並透過模型進行評估公司未來的溫室氣體排放量。
提高 ESG 透明度
人工智慧還被用來提高 ESG 資訊的透明度和可訪問性。例如，公司可以使用人工智慧驅動的聊天機器人或虛擬助手，為利益相關者提供即時訪問其 ESG 效能的資訊。此外，人工智慧驅動的視覺化分析工具，可用於以互動式和使用者友好的格式，呈現 ESG 資料，使利益相關者更容易理解和解釋資訊。
人工智慧技術在 ESG 報告中的益處和挑戰
在 ESG 報告中使用人工智慧技術的好處，包括提高效率和準確性，以及辨識資料中，可能不會立即顯現的模式和趨勢的能力。更具體地說，考慮公司在測量範圍 3（Scope 3）排放時遇到的困難。範圍 3 排放資料是最難追蹤和驗證的，因為它需要公司從供應商（如果有的話）或客戶那裡獲得這些資料。 對人類來說，這是一項幾乎不可能完成的任務，但在一個複雜的基於人工智慧的平台的能力範圍內。
然而，也有一些挑戰和侷限性需要考慮，例如用於訓練和測試人工智慧模型的資料品質，以及在 ESG 報告中使用人工智慧技術缺乏標準化。重要的是，人類是人工智慧演算法開發的幕後黑手，因此，固有的偏見在許多層面都是一個風險，因此可能會扭曲所獲得的見解的可信度。
案例
一些使用人工智慧分析公司 ESG 績效資料的公司，包括環境永續性、社會責任和治理資料 —— 如下：
貝萊德：貝萊德使用人工智慧，來分析公司 ESG 績效的資料，如氣候變化、用水和人權。然後，BlackRock 可以確定在 ESG 問題上，可能表現良好的公司。
微軟：微軟一直在使用人工智慧來追蹤和報告，其碳排放和能源使用情況，以及開發有助於減少其環境影響的新產品和服務。此外，微軟使用人工智慧來分析其供應鏈上的資料，並辨識和解決與勞工權利和人權有關的問題。
聯合利華：聯合利華使用人工智慧分析其經營和供應鏈的資料，以辨識和解決與環境永續性和社會責任有關的問題。
高盛：高盛使用人工智慧來分析公司 ESG 績效的資料，包括環境永續性、社會責任和治理資料。這使高盛能夠確定可能在 ESG 問題上表現良好的公司，並制訂納入 ESG 績效的投資策略。
標準普爾全球：標準普爾全球使用人工智慧，來分析公司 ESG 績效資料。標準普爾全球利用這些資料和獲得的深刻見解，來制訂投資戰略。
結論
雖然公司可以透過採用新興技術和軟體平台，來確保收集和分析準確的 ESG 資料，來向前邁出巨大的一步 —— 但這只是個開始。當然，這些平台將能夠根據特定框架和國際標準，生成 ESG 報告，但你的資訊和總體故事，必須以易於閱讀和理解的方式，反映在你的年度報告、綜合報告、永續性報告、影響報告或 ESG 報告中。因此，公司僱傭了專門的公司報告機構，如 Report Yak。我們擁有一系列技能組合，包括一個專門的內容團隊，該團隊在將客戶的資訊傳達給投資者和利益相關者方面擁有經驗和專業知識。檢視我們的一些獲獎報告，請隨時聯絡！
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★ 2021-2028 年臉部辨識市場規模和趨勢報告
你在餵一個強大的臉部辨識演算法嗎？
2021-2028年按技術（2D、3D、面部分析）、應用程式（訪問控制、安全和監控）、最終使用、地區和細分預測分列的面部識別市場規模、份額和趨勢分析報告
報告概述
2020年，全球臉部辨識市場規模為 38.6 億美元，預計從 2021 年到 2028 年將以 15.4% 的複合年成長率（CAGR）成長。技術正在以爆炸性的速度改進、發展和擴充套件。為了提高安全性，生物辨識技術等技術被廣泛使用。這些用於各種應用，如門禁控制、出勤追蹤、安全和監控等。生物辨識技術是通用的、獨特的和可測量的，因此可用於提供安全解決方案。今天使用的生物辨識技術有各種類型，如指紋、虹膜辨識、人臉辨識、語音辨識等。臉部辨識技術是一種多年來獲得廣泛接受的影像辨識技術。這項技術利用連線的或數位相機，來檢測捕獲影像中的人臉，然後量化影像的功能，以與儲存在資料庫中的模板相比對。
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臉部辨識技術的使用用途非常廣泛，因此正在迅速被各種終端使用者使用。例如，2020 年 1 月，電子和資訊科技公司 NEC 公司宣佈，該公司將向總部位於日本的房地產公司三井富多山有限公司，提供臉部辨識技術。該公司提供的產品包括智慧酒店服務，這是一種使用臉部辨識技術的解決方案。此外，藉助臉部辨識技術的解決方案，將幫助使用者在酒店安全住宿。它將用於各種服務，包括無現金付款、娛樂設施、進入房間和辦理入住手續。
臉部辨識技術在各種應用中越來越多，這是市場成長的推動力。在不安全的情況下，邊境當局正在使用該技術來驗證旅行者的身份，特別是在機場。執法機構還在使用人臉辨識軟體掃描閉路電視上捕獲的臉，並找到目標人員。該技術獲得突出採用的另一個應用是智慧手機。在智慧手機中，該軟體在解鎖手機、登入行動應用 app 和付款驗證方面找到應用。例如，在 1 月份，三星的 Galaxy Note 8 和 9 智慧手機機型，以及 iPhone X 系列是使用臉部辨識技術的最流行的裝置。其他智慧手機裝置，如 OnePlus 6、Oppo Find X、MotoG6、華為榮耀 7X 和 LG G7，正在使用 2D 技術和虹膜掃描器掃描器，來掃描使用者的臉部。iPhone X 系列臉部 ID 由深度感測器、點投影儀和紅外線攝影機組成，以對映使用者臉上的 30,000 點。根據這些資料，該軟體開發了人工 3D 掃描，可以安全地解鎖手機並透過 Apple Pay 驗證數位支付。
執法部門越來越多地採用這項技術，這大大促進了市場成長。例如，2020 年 1 月，莫斯科市宣佈使用人工智慧演算法開發人員 NtechLab 提供的即時臉部辨識攝影機。該市的警察當局將使用臉部辨識，來在現場攝影機上搜查嫌疑人。當找到火柴時，該軟體會通知警方。在另一個例子中，IDEMIA 的子公司、美國生物辨識產品和服務的著名供應商之一 MorphoTrust 為州和聯邦執法機構、州車管所、州部門和機場開發了臉部辨識系統。
臉部辨識市場趨勢
臉部辨識技術是一種生物辨識人工智慧（AI），透過對影像幀或數位影像進行比較，並將其與基於臉部特徵和面板紋理，儲存在資料庫中的臉部影像，進行比對來執行身份驗證。近年來，隨著它正在成為數位時代的常見趨勢，它的受歡迎程度顯著提高。臉部辨識技術的市場正在大幅成長，因為它主要是由提高生產力和儘量減少人為干擾的需求驅動的。從其在社交媒體和行動技術中的應用，到機場的安全應用、執法和有針對性的行銷活動，臉部辨識技術的佈署，不可避免地是我們未來的一部分。例如，旅遊業已經開始探索臉部辨識的好處。 它加快了文件和身份驗證過程，並有助於保持對敏感區域的限制訪問和辨識安全威脅。
有利的政府措施，預計將對行業成長產生積極影響。在聯邦政府內設立機器學習和人工智慧小組委員會，吸引了人工智慧行業。由於身份辨識和驗證應用程式，由於在資料分析、詐欺檢測、網路安全和資料庫系統中越來越多地採用臉部辨識解決方案，BFSI 領域的臉部辨識市場預計將顯著成長。
臉部辨識提供自動、快速和無縫的驗證體驗，因為不需要物理接觸，如指紋或其他安全措施。 此外，它不處理任何可能被盜或丟失的鑰匙或身份證。 臉部辨識增加了其他便利，例如，由於臉部辨識啟用了驗證，人們無需取出信用卡或現金即可訪問錢包。
公司正在採取策略措施，以擴大其客戶組合和不同垂直領域的全球覆蓋範圍。例如，2020 年 5 月，FacePhi 與總部位於阿根廷的金融實體 Banco de Corrientes SA 簽署了一項協議。FacePhi 將向 Banco de Corrientes SA 提供生物辨識和身份驗證解決方案，包括 SelphID和Selphi。這種合作關係將鞏固該公司在阿根廷市場的地位。其他幾個垂直領域，如航空公司、製造業、零售業、社交活動和酒店等，將臉部辨識技術用於安全和生物辨識目的，以及其他幾個用例，如行銷。例如，行銷人員正在使用這項技術，透過分析使用者的表情和眼睛凝視，來瞭解客戶的行為。然而，臉部辨識和分析的用例正在不斷擴大。
報告覆蓋範圍和交付成果
技術見解
3D 細分市場在 2020 年引領了臉部辨識市場，佔全球營收的 36% 以上。基於雲的解決方案和臉部分析等先進技術的出現，有望促進市場成長。臉部辨識軟體中的臉部分析功能，允許使用者瞭解圖像或影像中，存在臉部的位置，以及臉部屬性。例如，Amazon Rekognition 可以分析臉部特徵，包括情緒、視覺幾何形狀、睜開或閉眼睛，以及頭髮顏色。這些屬性幫助客戶使用元資料標籤組織數百萬張影像。臉部分析提供高精度和檢測效率。因此，它正越來越多地用於教育和研究、零售、醫療保健和警察服務，以確定性別、年齡、身高，和其他臉部特徵等變化的屬性。
此外，3D 技術臉部辨識系統提供的準確性，鼓勵了將這些系統佈署用於公共安全解決方案，如邊境保護和監視。在機場等高度安全空間，3D 辨識系統比 2D 系統更受歡迎。例如，Chenega Europe Ltd 是 Chenega 公司的全資子公司，為身份獲取和驗證，提供支援雷射雷達的遠端 3D 臉部辨識。該公司專門從事專注於軍事和情報行動的專業服務交付，其 3D 生物辨識監控技術，被中東政府用於增強其機場監控能力。
應用見解
門禁控制部門在 2020 年引領了市場，佔全球收入的 37% 以上。這是由於越來越多的公司專注於增強其門禁控制系統。例如，2019 年 11 月，身份驗證產品提供商 Precise Biometrics 宣佈了一項新的產品增強功能。該公司宣佈將活潑檢測功能，整合到基於臉部辨識的實體門禁控制系統中。這種增強正在推動門禁控制系統技術的採用，從而產生更高的營收。
由於安全和監控系統中，越來越多地採用臉部辨識技術，以便在高度安全地區實施，安全和監控領域預計在預測期內，將記錄重要的 CAGR。例如，執法機構正在使用安全和監控系統，來尋找失蹤兒童或發現罪犯的臉。此外，企業主更喜歡安裝基於臉部辨識的安全系統，以監控人們，並在他們到達商店時辨識他們的臉部。此外，機場越來越多地在安全檢查站，佈署臉部辨識技術，因為人們在透過安全系統監控時不太可能犯罪。因此，這項技術阻止了公共場所犯罪的可能性。
最終用途見解
2020 年，零售和電子商務部門主導了市場，佔全球收入的 21% 以上。零售和電子商務領域一直在迅速採用人臉辨識技術，以提高營運效率並改善店內體驗。以前，客戶曾經透過現金、卡或二維碼等各種付款方式支付金額。這些付款方式涉及多樣化的 POS 終端系統，和高度員工參與，但同時，採用臉部辨識技術進行支付方式，消除了對各種硬體的需求。購物者可以透過在智慧裝置或 KIOSK 上掃描臉部來快速支付賬單，從而實現更安全、快速和使用者友好的支付。它還提供獨特的身份驗證服務，從使用者資料庫中辨識和辨識人臉，並且隨著基於電腦視覺的機器學習演算法的進步，可以輕鬆地從整個資料庫中找到購物者的臉。
例如，2019 年 6 月，專門從事電子商務和零售的中國跨國技術公司阿里巴巴集團控股有限公司，和零食製造商貝斯托爾有限公司建立了合作關係，將臉部辨識技術與阿里巴巴集團的帳戶資料整合。Bestore 允許其客戶選擇透過阿里巴巴的臉部掃描平板電腦付款，並正在使用阿里巴巴集團提供的其他服務進行高效率行銷。從使用者進入商店的那一刻起，商店協助將能夠為臉部資料，儲存在 Bestore 系統的使用者提供更好的客戶服務。這種合作關係有望為 Bestore 公司提供更高的銷售率，和重點客戶體驗。
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由於執法和安全需求，政府部門估計在預測期內迎合溫和丞長。由於該技術的非侵入性，它也用於政府機構的隱蔽監測。這項技術被廣泛用於銀行和金融，以打擊詐欺行為，從而迎合市場上的大量比率。這項技術也用於零售和電子商務領域，以提高他們的銷售額。例如，2019 年 6 月，電子商務公司京東 JD.com 和阿里巴巴宣佈，他們將把臉部辨識技術與銷售資料結合起來。這將有助於公司瞭解有針對性的銷售行為，和更好的資源分配。
區域見解
2020 年，北美地區主導了市場，佔全球營收的 37% 以上。促成區域成長的主要因素，是在安全和監控系統中廣泛實施臉部辨識技術。此外，美國國土安全、司法、國防等各部門，越來越多地採用臉部辨識技術，正在推動市場成長。例如，IDEMIA 的子公司 MorphoTrust 是美國最著名的生物測量產品和服務供應商之一。它為州和聯邦執法機構、州車管所、州部門和機場開發了臉部辨識系統。預計英國、法國和德國的主要歐洲市場，將在預測期內大幅推動區域市場。
主要參與者與零售商、分銷商和系統整合商合作，向龐大的客戶群推銷和銷售他們的產品。例如，2020 年 5 月，FacePhi 與總部位於阿根廷的金融服務公司 Nubi Fintech 簽署了一項協議，將 FacePhi 的生物辨識技術納入 Nubi 的服務中。根據該協議，Nubi Fintech 將把 SelphID 生物辨識解決方案與其行動應用 app 整合，以實現安全身份驗證和更好的使用者體驗。
亞太（APAC）地區，預計在預測期內將達到最高的 CAGR。臉部辨識技術正在印度等發展中國家廣泛使用，以解決調查案件。例如，2018 年 4 月，新德里的一支印度警察部隊，使用人臉辨識來辨識失蹤或被綁架的兒童。它被用於全市約 45,000 名兒童，其中約 3000 人被發現失蹤。亞太地區的幾個國家正在採取措施，為個人生成電子身份證。印度尼西亞的 e-KTP 專案，和印度的 UIDAI 專案等措施，正在為該地區的市場滲透創造新的機會。
臉部辨識技術是使用生物辨識技術，對個人臉部幾何進行數位對映的過程。臉部幾何形狀包括鼻子寬度、眼睛之間的距離、額頭和下巴之間的距離等特徵。然後，這些測量結果被用來建立，一個被稱為臉部簽名的數學公式。儲存的簽名用於比較個人臉部的物理結構，以驗證他們的身份。臉部辨識是保護資料的強大方法，因為它用於身份驗證，以解鎖行動裝置。這項技術在許多方面顯著增強了業務營運，包括訪問和身份驗證、身份欺詐預防，以及帳戶和服務的可訪問性。因此，臉部辨識平台在幾個垂直行業中越來越受歡迎，包括銀行和金融服務、零售和電子商務、汽車和運輸、媒體和娛樂、IT和電信、政府和公共部門等。例如，在機場，在幾個國家佈署了生物辨識自動登機口，該門使用臉部辨識技術，透過捕捉乘客的照片，來驗證乘客的身份。
主要公司和市場佔有率見解
市場上的供應商正在採取許多策略措施，如收購和合併、合作、新產品開發，以及與市場上其他知名參與者的夥伴關係。提供產品差異化的持續研發，有望成為行業參與者的主要成功因素。例如，Ayonix 公司等公司專門在銀行、酒店和零售等行業，提供人臉辨識技術。一些供應商還專注於合作和收購，以增加他們的產品供應，從而幫助他們在市場上獲得競爭優勢。另一個例子是，2020 年 4 月，FacePhi 與烏拉圭金融實體 Creditel（SOCUR S.A.）簽署了一項協議。根據該協議，Creditel 將把 FacePhi 生物辨識解決方案 SelphID，納入其安全系統。該公司採取這一策略措施，是為了加強其在拉丁美洲市場的影響力。在全球臉部辨識市場營運的一些傑出參與者是：
- Aware, Inc.
- Ayonix 公司
- Cognitec Systems GmbH
- FacePhi
- 富士通
- 內華達州傑馬爾託
- IDEMIA
- NEC 公司
- Onfido
- TECH5 SA
臉部辨識市場報告範圍
報告屬性 | 詳情 |
2021年的市場規模價值 | 44.5 億美元 |
2028年收入預測 | 121.1 億美元 |
成長率 | 2021 年至 2028 年 CAGR 為 15.4% |
估算的基準年 | 2020 |
歷史資料 | 2017-2019 |
預測期 | 2021 - 2028 |
定量單位 | 2021 年至 2028 年的收入為百萬美元和 CAGR |
報告覆蓋範圍 | 營收預測、公司排名、競爭格局、成長因素和趨勢 |
涵蓋的細分 | 技術、應用、最終用途、地區 |
區域範圍 | 北美；歐洲；亞太；南美洲；多邊經濟共同體 |
國家範圍 | 美國 ；加拿大；墨西哥；德國；英國。 ；法國；中國；日本；印度；巴西 |
關鍵公司簡介 | Aware, Inc. ；FacePhi。 ；NEC公司；IDEMIA；TECH5 SA；Onfido；Ayonix公司；Gemalto NV；Cognitec Systems GmbH；富士通 |
客製化範圍 | 免費報告客製化（相當於最多 8 個分析師工作日）與購買。 國家、區域和細分範圍的新增或更改。 |
定價和購買選項 | 提供客製化的購買選項來滿足你的確切研究需求。 探索購買選項 |
報告中涵蓋的細分段
本報告預測了全球、區域和國家層面的收入成長，並分析了 2017 年至 2028 年每個分市場的最新行業趨勢。在這項研究中，Grand View Research 根據技術、應用、最終用途和地區對全球臉部辨識市場報告進行了細分：
- 技術展望（營收，百萬美元，2017-2028年）
- 2D
- 3D
- 臉部分析
- 應用程式展望（營收，百萬美元，2017-2028）
- 情感辨識
- 考勤追蹤和監控
- 門禁控制
- 安全與監控
- 其他
- 最終用途展望（營收，百萬美元，2017-2028年）
- 零售和電子商務
- 媒體和娛樂
- BFSI
- 汽車和運輸
- 電信和 IT
- 政府
- 醫療保健
- 其他
- 區域展望（營收，百萬美元，2017-2028年）
- 北美
- 美國
- 加拿大
- 墨西哥
- 歐洲
- 德國
- 英國
- 法國
- 亞太
- 中國
- 日本
- 印度
- 南美洲
- 巴西
- 中東和非洲（MEA）
- 2D
- 3D
- 臉部分析
- 情感辨識
- 考勤追蹤和監控
- 門禁控制
- 安全與監控
- 其他
- 零售和電子商務
- 媒體和娛樂
- BFSI
- 汽車和運輸
- 電信和 IT
- 政府
- 醫療保健
- 其他
- 北美
- 美國
- 加拿大
- 墨西哥
- 歐洲
- 德國
- 英國
- 法國
- 亞太
- 中國
- 日本
- 印度
- 南美洲
- 巴西
- 中東和非洲（MEA）
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