综述：空气质量管理系统与混合动力电动汽车集成在智慧城市排放控制中的综合评述

这篇综述深入探讨了将空气质量管理系统（AQMS）与混合动力电动汽车（HEVs）和电动汽车（EVs）通过车联网（V2X）通信和人工智能（AI）技术结合的创新路径，提出动态排放控制策略可显著降低NOx、PM2.5等污染物，助力智慧城市可持续发展。

　　

摘要

车辆排放是城市空气污染的主要来源，而传统污染控制系统缺乏动态响应能力。混合动力电动汽车（HEVs）和电动汽车（EVs）通过集成空气质量管理系统（AQMS）和车联网（V2X）技术，结合人工智能（AI）预测模型，实现了实时排放调控。研究表明，AI驱动的AQMS可动态优化车辆性能，减少污染物排放，但大规模部署面临成本、法规和标准化挑战。

引言

城市空气污染威胁公共健康，其中车辆排放的NO_x、PM_2.5和挥发性有机物（VOCs）是主要元凶。HEVs/EVs虽能降低排放，但传统控制系统无法适应环境变化。AQMS与HEVs/EVs的集成通过实时数据反馈，使车辆能根据污染水平切换电动模式，例如在污染高峰时段减少NO_x排放达30%。

技术整合挑战

传感器精度、通信延迟和系统验证是三大技术难点。电化学传感器易受温湿度干扰，而金属氧化物（MOx）传感器需频繁校准。5G-V2X通信虽提升数据传输速度，但跨平台协议兼容性仍是瓶颈。

案例研究：印度

德里等城市通过AQMS-HEV集成，在高峰时段显著降低污染物浓度。自适应区域切换技术结合绿色驾驶路线规划，减少了居民暴露于PM_2.5的风险。

可持续发展目标

该技术直接支持联合国SDG 3（健康）、SDG 11（可持续城市），并通过清洁能源使用推动SDG 7（可负担能源）。

未来方向

需开发低成本传感器、优化AI预测模型，并制定全球统一的V2X法规。跨学科合作和政策支持将是实现智慧城市零排放交通的关键。

结论

AQMS-HEV集成代表了交通与环境科学的交叉突破，其动态控制能力为城市空气治理提供了可扩展的解决方案，但需克服技术和经济壁垒以实现全面应用。