在 SCORE 中加入 SC：太阳能汽车优化路线估计与智慧城市

在密集城市地区，由于基础设施（建筑、公园、隧道、多层停车场）的存在，街道与停车位的日照暴露差异显著。这种差异性为太阳能车辆实时与离线的路线及停车优化留下了空间。在本章中，我们提出太阳能汽车优化路线估计（SCORE），即我们基于历史与当前太阳辐照度测量的优化系统。除对 SCORE 的全面综述外，我们将其嵌入智慧城市（SC）的更大图景中，从而提供新视角：我们分析 SCORE 与智能发电与配电系统（智能电网）、新型交通范式及通信进步的关系。先前关于 SCORE 的工作聚焦于本章第一部分所述的技术挑战（优化、通信、传感器数据收集与融合），而此处我们采用系统性方法，观察近未来社会中配备 SCORE 的单元，审视该模型的可持续性及基于它的可能商业模式。我们考虑利用对非关键出行用户的激励进行车辆路由与拥堵规避的问题，以及配备 SCORE 与未配备 SCORE 车辆共存的状况。还给出了对支持 SCORE 的基础设施设计的现实指引，既为改进数据收集，也为在考量非 SCORE 用户权衡下改善日照暴露。