工研院今（21）日与光阳集团KYMCO签署电动机车能源管理系统技术合约，宣布双方将针对「自我学习式动态电量预估」技术等36项专利技术展开合作，开发出新世代的AI概念电动机车。依据骑士不同骑乘模式，电源管理系统的AI会自动记忆学习，提供精准的电动机车骑乘里程数，及马达出力显示。

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工研院??院长彭裕民表示，工研院与光阳的结合是一个新纪元，特别是这次合作的智能化电池管理技术。因应不同气候环境，电池的寿命、残电都不相同，但工研院的技术已经可以精准预测到电动机车还可以跑多远，不管在寒带或热带使用预测误差已小於5％。此外还能对电池做远端监控，机车在外骑乘，车厂可以掌握电池的健康状况，这就是产品差异化与优势所在。

光阳集团KYMCO总经理王定义表示，KYMCO是一个追求永续经营、立足台湾、胸怀国际的企业，有做世界一流电动车领导品牌的实力与愿景，自有技术研发追求不断创新，截至2018年止，KYMCO共掌握1,763件核准专利，在同业中专利数量最多，而Ionex车能网发明专利件数，也将KYMCO推升至国内专利数最高成长率的企业。

他指出，KYMCO非常积极寻求更专业的技术夥伴，范围遍及海内外产官学界，而光阳与工研院合作达20多年历史，已共创无数隹绩，近期17案（36件）电动车技术合作，就是针对电能系统、控制系统、马达冷却系统、防盗系统..等多项强化，要将Ionex车能网推向到另一层次「AI级Ionex车能网」。

工研院材化所所长李宗铭表示，电动机车电池使用越久，电量预测误差越大，久而久之使用者产生里程焦虑，不太信任仪表板显示的电量预估值，怕骑到一半机车没电发不动，因此不敢骑太远。这个情形让多数使用者当车辆在低电量行驶时会有里程焦虑现象，因此有预留电量的习惯，当预留的电量越多，也意味着电量闲置造成的里程损失也越多，进而无法满足使用者行驶需求。

他进一步表示，与KYMCO合作的「自我学习式动态电量预估技术」有三大特点：第一是将AI概念导入，让电动机车内建自主学习系统，因应每台车不同骑乘者模式会记忆学习，分辨出不同人骑车的耗能及预估的里程数；第二是将现今电动机车电量以充电百分比（%）显示方式改为电量值，并搭配骑乘耗能分析，直接将电量换算剩馀行驶里程，以往电池劣化後会使百分比显示法的误差增加，而工研院技术不论电池新旧与否，均可准确预估且误差<5%；第三在於电池在低电量、过温或低温等特殊状态，会进行放电功率限制，系统会主动显示马力限制，在安全状态下尽量维持车辆运行避免触发异常断电保护，避免现今电动机车没电突然刹停而引发的行车安全问题。

这项技术也适合应用在所有电动载具与储能系统，目前已投入电动巴士、高压储能等需要高安全、高可靠度的大型电池系统上。

工研院技转法律中心主任王鹏瑜指出智慧财产权重要性与日俱增，台湾企业如何善用智财权来拓展市场，打进全球供应链，作为跃上国际舞台的重要武器，至关重要。在经济部技术处科技专案长期支持下，工研院以深厚技术与优质专利作为台湾厂商进军国际的後盾。

在电动车专利市场深耕布局多年，因应国际市场之专利战和资源战，工研院目前已拥有近800件电池储能技术相关专利，搭配智财分析布局、商业暨智权策略辅导，与法律税务等专业谘询，以智权软硬整合服务，协助台湾产业组国家队，打赢国际杯。