【本刊訊】在國家科學技術委員會（NSTC）支持下，銘傳大學國際學院資訊科技應用與管理學位學程李大衛教授成功研發出一項嶄新的人工智慧系統，能有效優化電動車充電時間表，並大幅提升預測溫室氣體排放的準確度。該創新技術近期榮獲中華民國新型專利，專利名稱為《基於遷移強化深度學習優化電動車充電時間表並提升預測電動車充電溫室氣體排放精準度之系統》。
此項突破性成果，不僅回應全球能源轉型與碳中和需求，也與銘傳大學致力於推動永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）之校務方針高度契合，體現大學社會責任（USR）與智慧校園建設之深遠價值。
「電動車不是零碳，充電來源也需智慧選擇」李大衛教授特別指出關鍵盲點，電動車雖為低碳交通的代表，但若其充電來源仍依賴傳統化石燃料發電，例如燃煤或天然氣，仍將間接產生大量溫室氣體排放，反而可能削弱其環保效益。
本專利研究正是為了解決此一盲點，藉由精準預測氣候條件、能源結構與電價波動，進行充電時間表的智慧優化，使電動車充電行為盡可能分配至電網中「再生能源供給占比較高」的時段，例如風電、太陽能等綠電輸出高峰，進而有效降低整體溫室氣體排放總量。
此系統融合多項先進技術，以達到「AI賦能電動車調度×減碳預測雙效整合」的技術亮點，包括：混合整數線性規劃（MILP）、強化學習（Reinforcement Learning）、遷移學習（Transfer Learning），透過模組化設計，系統能實現跨模組協同決策，支援即時運算與策略調整，堪稱「AI智慧綠能系統」之應用典範。
透過本技術的應用，未來電動車不僅是環保的載具，更可成為推動智慧能源調度與低碳電力使用的積極角色。未來可廣泛應用於智慧電網與能源調度系統、充電站營運優化與成本預測平台、協助政府與企業進行碳盤查與排放預測、支持CBAM（碳邊境調整機制）及TCX（台灣碳權交易所）法規因應。透過整合本技術，企業不僅能優化能源使用策略，更能掌握排碳資訊、實現ESG永續治理目標。
李大衛教授指出，結合AI與永續發展，讓充電不只是方便，更能成為減碳與智慧決策的工具。這項專利正體現科技賦能環境治理的未來藍圖，將助力台灣在全球減碳與智慧交通領域占有一席之地。
本項專利除具備高度學術原創性，更具備明確的實務應用潛力，對於推動智慧城市、低碳交通與綠色能源政策具深遠影響，堪稱AI與永續發展融合之典範。本項專利所涉及之技術架構與模型方法，目前正投稿至國際頂尖AI與綠能領域學術期刊，期望透過學術轉譯，發表為高品質的研究論文，推動學術與產業接軌，進一步深化研究內涵與國際學術交流，提升台灣智慧能源技術於國際研究舞台之能見度與影響力。
