2025 में 25% EV बिक्री: AI किसे फायदा दिला रही है?

2025 में दुनिया भर में बिकने वाली नई कारों में 25% से ज्यादा इलेक्ट्रिक वाहन (EV) हैं—यह आंकड़ा एनर्जी थिंक टैंक Ember के नए विश्लेषण में सामने आया। चार में से एक नई कार का इलेक्ट्रिक होना सिर्फ “ट्रेंड” नहीं है; यह सप्लाई चेन, चार्जिंग, ग्रिड और ऑटो इंडस्ट्री के बिज़नेस मॉडल में स्थायी बदलाव का संकेत है।

और सबसे दिलचस्प बात? यह बढ़त अब केवल पारंपरिक रूप से “EV-फ्रेंडली” देशों तक सीमित नहीं रही। उभरते बाजार—जहां कुछ साल पहले EV अपनाने की रफ्तार धीमी थी—अब इस ग्रोथ के बड़े ड्राइवर बन रहे हैं। मेरे हिसाब से यह वही मोड़ है जहां AI की भूमिका “फीचर” से आगे बढ़कर “ज़रूरत” बन जाती है, क्योंकि अलग-अलग मौसम, सड़कें, ड्राइविंग आदतें और ग्रिड की अनिश्चितता—इन सबके बीच EV को भरोसेमंद बनाना आसान काम नहीं।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” के संदर्भ में यह समझाएगी कि 25% EV बिक्री का मतलब असल में क्या है, कौन खरीद रहा है, और EV इकोसिस्टम को स्केल करने में AI कैसे बैटरी, रेंज, चार्जिंग और मेंटेनेंस को व्यावहारिक बनाता है।

25% EV बिक्री का असल मतलब: बाजार अब “मास-मार्केट” में है

सीधा निष्कर्ष: 25% हिस्सेदारी बताती है कि EV अब शुरुआती अपनाने वालों (early adopters) की चीज़ नहीं रही; यह मुख्यधारा में पहुंच चुकी है।

पिछले एक दशक में EV को लेकर सबसे बड़ा डर था—“रेंज कम पड़ गई तो?” और “चार्जिंग कहां होगी?” 2025 में भी ये सवाल मौजूद हैं, लेकिन अब खरीदने वालों का व्यवहार दिखाता है कि लोग कुल लागत (TCO), शहरों में बढ़ती ईंधन लागत, कम मेंटेनेंस, और नीतिगत सपोर्ट को ज्यादा गंभीरता से तौल रहे हैं।

उभरते बाजारों में वृद्धि क्यों तेज है?

उत्तर: क्योंकि वहां EV के फायदे ज्यादा “दिखाई देने वाले” हैं—और AI उन्हें “कामचलाऊ” नहीं, “काबिल” बनाती है।

उभरते बाजार अक्सर इन चुनौतियों से गुजरते हैं:

• ट्रैफिक और स्टॉप-गो ड्राइविंग (जहां EV की ऊर्जा दक्षता अच्छा प्रदर्शन करती है)
• असमान सड़कें और तापमान में विविधता (बैटरी मैनेजमेंट पर असर)
• ग्रिड/चार्जिंग उपलब्धता में अस्थिरता (स्मार्ट चार्जिंग की जरूरत)

ऐसे माहौल में EV को स्केल करने का मतलब है: डेटा-संचालित डिजाइन। और यही AI का मैदान है।

“किसने खरीदे EV?” खरीदार प्रोफ़ाइल बदल रही है

सीधा जवाब: 2025 में EV खरीदने वाले केवल टेक-लवर्स नहीं; अब यह निर्णय पैसे, सुविधा और भरोसे पर टिक रहा है।

EV खरीदारों को मोटे तौर पर चार समूहों में समझा जा सकता है—और हर समूह के लिए AI अलग तरह से वैल्यू जोड़ती है:

1) शहरों के दैनिक कम्यूटर्स

इनकी प्राथमिकता: कम चलने की लागत, आसान चार्जिंग, भरोसेमंद रेंज।

• AI आधारित रेंज प्रेडिक्शन (ट्रैफिक, तापमान, ड्राइविंग स्टाइल के आधार पर)
• स्मार्ट रूटिंग जो बैटरी खर्च और चार्जिंग स्टॉप को बेहतर बनाती है

2) फ्लीट ऑपरेटर (टैक्सी/डिलीवरी/कॉर्पोरेट फ्लीट)

इनकी प्राथमिकता: अपटाइम, लागत नियंत्रण, प्रिवेंटिव मेंटेनेंस।

• AI आधारित प्रीडिक्टिव मेंटेनेंस: मोटर, इन्वर्टर, थर्मल सिस्टम की संभावित खराबी पहले पकड़ना
• चार्जिंग शेड्यूल ऑप्टिमाइजेशन: सस्ती बिजली के समय चार्ज, ऑपरेशन के समय वाहन उपलब्ध

3) पहली बार कार खरीदने वाले (वैल्यू-सेंसिटिव)

इनकी प्राथमिकता: EMI, भरोसा, रीसेल, सर्विस नेटवर्क।

• AI से बैटरी हेल्थ स्कोरिंग (यूज़्ड EV में पारदर्शिता बढ़ती है)
• AI आधारित ड्राइवर कोचिंग: ड्राइविंग आदत सुधारकर रेंज बढ़ाना

4) हाईवे/लंबी दूरी के ड्राइवर

इनकी प्राथमिकता: चार्जिंग नेटवर्क, रेंज स्थिरता, तेज चार्जिंग।

• AI आधारित चार्जिंग स्टॉप प्लानिंग: वास्तविक समय में उपलब्ध चार्जर, कतार, चार्ज स्पीड
• थर्मल मैनेजमेंट कंट्रोल: फास्ट चार्जिंग के दौरान बैटरी सेफ्टी और परफॉर्मेंस संतुलन

Snippet-worthy लाइन: “EV खरीद का निर्णय अब ‘इंजन’ देखकर नहीं, ‘सॉफ्टवेयर + बैटरी इंटेलिजेंस’ देखकर हो रहा है।”

EV को स्केल करने की सबसे बड़ी समस्या: बैटरी, चार्जिंग और भरोसा — AI का काम यहीं शुरू होता है

मुख्य बात: EV अपनाने की रफ्तार बढ़ते ही “उपयोग के दौरान” आने वाली समस्याएं ज्यादा दिखने लगती हैं। AI इन्हें ऑपरेशन-लेवल पर हल करती है।

बैटरी दक्षता और उम्र (Battery Health) में AI की भूमिका

बैटरी EV का सबसे महंगा हिस्सा है, इसलिए खरीदार का असली सवाल होता है: “3-5 साल बाद क्या होगा?”

AI यहां तीन स्तर पर काम करती है:

1. State of Charge (SoC) और State of Health (SoH) का बेहतर अनुमान: केवल वोल्टेज देखकर नहीं, पैटर्न देखकर।
2. थर्मल कंट्रोल: गर्मी/सर्दी में बैटरी को सही तापमान पर रखकर डिग्रेडेशन कम।
3. चार्जिंग बिहेवियर सिफारिशें: रोज़मर्रा के उपयोग के लिए चार्ज लिमिट, फास्ट चार्जिंग का संतुलन।

व्यावहारिक असर: कम रेंज-एंग्जायटी, बेहतर रीसेल वैल्यू, और वारंटी क्लेम घटने की संभावना।

स्मार्ट चार्जिंग और ग्रिड इंटीग्रेशन

उभरते बाजारों में चार्जिंग की समस्या सिर्फ स्टेशन की संख्या नहीं है; यह बिजली मांग के समय और लोड मैनेजमेंट से जुड़ी है।

AI आधारित स्मार्ट चार्जिंग:

• घर/ऑफिस में चार्जिंग को ऑफ-पीक पर शिफ्ट कर सकती है
• फ्लीट चार्जिंग में लोड बंटवारा करके ट्रिप मिस होने से बचा सकती है
• भविष्य में V2G (Vehicle-to-Grid) जैसे मॉडल में मांग-आपूर्ति का संतुलन बेहतर कर सकती है

यहां एक सख्त राय: EV इन्फ्रास्ट्रक्चर पर जितना फोकस हार्डवेयर पर होता है, उतना ही फोकस चार्जिंग सॉफ्टवेयर और AI शेड्यूलिंग पर होना चाहिए—वरना स्टेशन होते हुए भी भीड़ और असंतोष बढ़ेगा।

उभरते बाजारों के लिए “AI-फर्स्ट EV डिज़ाइन” क्यों जरूरी है

सीधा जवाब: क्योंकि एक ही मॉडल/सेटिंग हर देश में एक जैसा प्रदर्शन नहीं दे सकती—डेटा और AI स्थानीय स्थितियों के हिसाब से वाहन को ढालते हैं।

उभरते बाजारों में EV को जो चीजें खास तौर पर चुनौती देती हैं:

• तापमान का बड़ा रेंज (गर्मी में थर्मल स्ट्रेस)
• धीमी-तेज ट्रैफिक का मिश्रण (एनर्जी कंजम्पशन पैटर्न बदलते हैं)
• सड़क की क्वालिटी (सस्पेंशन, टायर, और एनर्जी लॉस)
• चार्जिंग पॉइंट्स की असमान उपलब्धता

AI कैसे “लोकल” परफॉर्मेंस बनाती है?

• ड्राइविंग पैटर्न लर्निंग: कार का एनर्जी मॉडल शहर-दर-शहर बेहतर अनुमान देता है
• एडेप्टिव रीजनरेटिव ब्रेकिंग: ट्रैफिक के अनुसार ऊर्जा रिकवरी सेटिंग्स
• रूट-आधारित ऊर्जा बजट: ऊंचाई, जाम, और स्पीड लिमिट से वास्तविक रेंज गणना

इसका मतलब: EV का अनुभव “कागज़ी रेंज” से हटकर रियल-वर्ल्ड भरोसे की तरफ जाता है।

ऑटोमोबाइल में AI: EV के बाद अगला दबाव “सुरक्षा + सहायता” पर होगा

मुख्य बात: जब EV संख्या बढ़ती है, तब बाजार केवल रेंज नहीं पूछता—वह “ड्राइविंग अनुभव और सुरक्षा” भी मांगता है।

AI आधारित ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) जैसे:

• लेन कीप असिस्ट
• ऑटो इमरजेंसी ब्रेकिंग
• ड्राइवर मॉनिटरिंग (थकान/ध्यान भटकना)

EV के साथ खास तालमेल बनाते हैं क्योंकि EVs पहले से सेंसर, कनेक्टिविटी, और सॉफ्टवेयर अपडेट के लिए बेहतर प्लेटफॉर्म होते हैं। लेकिन यहां सावधानी जरूरी है: “ऑटोनॉमी” का वादा बेचने से पहले “विश्वसनीय सहायता” देना ज्यादा जिम्मेदार रणनीति है।

आपके लिए व्यावहारिक चेकलिस्ट: EV + AI फीचर्स का चुनाव कैसे करें

सीधा जवाब: खरीदते समय सिर्फ बैटरी क्षमता (kWh) मत देखिए; AI-सक्षम फीचर्स देखें जो रोज़ काम आएं।

अगर आप व्यक्तिगत उपयोग के लिए EV देख रहे हैं

• रियल-टाइम रेंज अनुमान: क्या यह तापमान/ट्रैफिक के हिसाब से बदलता है?
• बैटरी प्रीकंडीशनिंग: फास्ट चार्जिंग से पहले बैटरी तैयार होती है या नहीं?
• चार्जिंग प्लानर: क्या ऐप/इन्फोटेनमेंट चार्जिंग स्टॉप्स समझदारी से सुझाता है?
• OTA अपडेट्स: क्या वाहन का सॉफ्टवेयर समय के साथ बेहतर होता है?

अगर आप फ्लीट चला रहे हैं

• ड्राइवर स्कोरिंग + कोचिंग: ऊर्जा खर्च घटाने के लिए
• मेंटेनेंस अलर्ट्स: पार्ट फेल होने से पहले चेतावनी
• चार्जिंग शेड्यूल डैशबोर्ड: पीक अवॉइडेंस और वाहन उपलब्धता
• बैटरी हेल्थ रिपोर्टिंग: रीसेल और रोटेशन प्लानिंग के लिए

लोग जो अक्सर पूछते हैं (और जवाब सीधे)

क्या EV अपनाने की 25% हिस्सेदारी का मतलब ICE कारें खत्म हो गईं?

नहीं। पर यह साफ संकेत है कि EV अब स्थायी रूप से “मुख्य विकल्प” बन चुका है, खासकर शहरों और फ्लीट सेगमेंट में।

क्या AI फीचर्स सिर्फ प्रीमियम EV में मिलते हैं?

कुछ एडवांस फीचर्स प्रीमियम में पहले आते हैं, लेकिन रेंज प्रेडिक्शन, बैटरी मैनेजमेंट, और चार्जिंग ऑप्टिमाइजेशन जैसे AI उपयोग के फीचर्स तेजी से मिड-सेगमेंट में पहुंच रहे हैं।

उभरते बाजारों में EV का सबसे बड़ा रिस्क क्या है?

मेरी नजर में चार्जिंग अनुभव का अनिश्चित होना—और इसका हल हार्डवेयर के साथ-साथ AI आधारित चार्जिंग मैनेजमेंट में है।

आगे का रास्ता: EV की ग्रोथ तेज होगी, और AI उसकी रीढ़ बनेगी

25% नई कारों का EV होना एक साफ संदेश देता है: अगली प्रतिस्पर्धा सिर्फ “कौन ज्यादा EV बेचता है” नहीं, बल्कि “कौन बेहतर EV अनुभव देता है” होगी। और अनुभव का मतलब है—रेंज का भरोसा, बैटरी की उम्र, चार्जिंग की सुविधा, सुरक्षा, और सर्विस की predictability। यह सब AI के बिना स्केल नहीं होता।

अगर आप ऑटोमोबाइल, चार्जिंग नेटवर्क, फ्लीट या EV मैन्युफैक्चरिंग से जुड़े हैं, तो 2026 की तैयारी का सबसे व्यावहारिक कदम है: डेटा पाइपलाइन + AI मॉडल + ऑन-व्हीकल सॉफ्टवेयर रणनीति को एक साथ देखना। अलग-अलग नहीं।

आपकी नजर में EV अपनाने की अगली बाधा क्या होगी—चार्जिंग, बैटरी भरोसा, या सर्विस नेटवर्क? और क्या AI उस बाधा को सच में कम कर पाएगी?