受生物进化和鸟类成一定队列飞行节省能量的启发，UCR工程师或能将插电式混合动力车的燃油效率提高30%以上。

阐述这项研究的论文近期将在《IEEE智能交通系统汇刊》上刊登。论文的主要作者为Xuewei Qi和Matthew Barth。前者是UCR伯恩斯工程学院环境研究和技术中心的博士后研究员，后者为该中心主任以及电子和计算机工程系教授。

相比于传统混合动力车，插电式混合动力车的优点在于能够外接电源充电，对燃料的需求低。然而，现有的插电式混合动力车的燃油效率很难再一步提高，因为它的能源管理系统（EMS）存在一定的缺陷。这种系统负责在电力模式向混合动力模式转换时控制引擎和电池之间的功率分流。

EMS策略采用的是二进制模式控制法，易实施，但却不是联合两种动力源的最高效的方式。经实验证明，在整个行驶过程中都靠电池供电，这种混合放电策略能有效地将汽车的燃料消耗量和排放量降到最低。然而，这种策略的研发相当复杂，至今研发所需的第一手资料可以说是不计其数。

Qi和他的团队发明的高效率EMS结合了汽车联网信息（例如蜂窝网络和众包平台）和演化算法（一种描述进化、昆虫群聚和鸟类飞行队列等自然现象的数学方法）。

“通过对自然界生物的能量保存过程进行数学建模，科学家们发明了能够用于解决工程类优化问题的算法，”Qi说，“将这种算法与汽车联网技术结合，能够节省30%以上的能量。不仅如此，我们的EMS还可以在行程期间进行充电，这是现有的EMS无法做到的。”

这篇论文是结合这个团队以往的研究成果撰写而成，称车辆能够从它们之前的行驶记录了解如何省油。联合应用演化算法和汽车联网技术，车辆不仅能够了解并优化自身的燃油效率，还能查询同一个交通网络里其他车辆的相关信息。

Qi说：“更重要的是，插电式混合动力车的EMS不再是一个静止的装置，它能主动发展并改善整个生命周期。我们要不断地完善插电式混合动力车的EMS，达到进一步节能减排的目的。”

UCR技术商业化办公室已经为上述发明申请了专利。