2025 में EV बिक्री 25%: उभरते बाज़ारों में AI का रोल

2025 में एक साफ़ संकेत मिला: दुनिया भर में बिकने वाली नई कारों में 25% से ज्यादा अब इलेक्ट्रिक (EV) हैं। एनर्जी थिंक टैंक Ember के नए विश्लेषण के मुताबिक यह बदलाव सिर्फ़ अमीर देशों तक सीमित नहीं रहा—उभरते बाज़ार (जहाँ कुछ साल पहले EV लगभग न के बराबर थे) अब इस ग्रोथ को तेज़ी से आगे बढ़ा रहे हैं।

यह आँकड़ा सिर्फ़ “कितनी कारें बिकीं” वाली खबर नहीं है। यह बताता है कि अगली प्रतिस्पर्धा बैटरी, चार्जिंग, सॉफ़्टवेयर और डेटा में होगी। और इन्हीं चारों जगहों पर AI (आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस) सबसे बड़ा फर्क पैदा कर रही है—खासकर उन देशों में जहाँ ग्रिड की सीमाएँ, गर्मी-धूल, ट्रैफिक और लागत का दबाव EV अपनाने को मुश्किल बनाता है।

मैं इस पोस्ट को “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में एक तरह से पढ़ता हूँ: EV का 25% होना शुरुआत है; EV का भरोसेमंद, किफ़ायती और हर शहर में उपयोगी होना AI की परीक्षा है।

EV 25% तक कैसे पहुँचा—और यह उभरते बाज़ारों के लिए क्यों अहम है

सीधा जवाब: EV अब मुख्यधारा में इसलिए आए क्योंकि लागत घट रही है, मॉडल विकल्प बढ़े हैं, और शहरों में रोज़मर्रा की ड्राइविंग के लिए EV व्यावहारिक साबित हो रहे हैं। उभरते बाज़ारों में यह बदलाव तेज़ इसलिए दिख रहा है क्योंकि वहाँ नई कार खरीदने वाला ग्राहक “पहली बार” तकनीक चुन रहा होता है—और EV उसके लिए डिफ़ॉल्ट स्मार्ट विकल्प बन सकता है।

उभरते बाज़ारों में EV अपनाने का संदर्भ अलग है:

• ईंधन लागत और आयात बिल: पेट्रोल/डीज़ल के दाम और आयात निर्भरता EV को आर्थिक तर्क देती है।
• शहर-केंद्रित उपयोग: छोटी दूरी, भीड़, स्टॉप-गो ट्रैफिक—यह EV के अनुकूल है।
• दो/तीन-पहिया से चार-पहिया में अपग्रेड: कई देशों में लोग पहली बार कार लेते हैं। वे “पुरानी आदत” नहीं, “नई सुविधा” खरीदते हैं।

लेकिन मुश्किलें भी हैं—चार्जिंग की असमान उपलब्धता, ग्रिड की क्षमता, गर्म मौसम में बैटरी प्रदर्शन, और सर्विस नेटवर्क। यहीं AI चुपचाप EV को व्यावहारिक बनाती है।

EV की असली समस्या: बैटरी सिर्फ़ हार्डवेयर नहीं, एक डेटा सिस्टम है

सीधा जवाब: EV की लागत, रेंज और जीवनकाल का केंद्र बैटरी है—और बैटरी का व्यवहार समय, तापमान और उपयोग शैली के साथ बदलता है; AI इसे समझकर बेहतर निर्णय दिलाती है।

बैटरी को लोग अक्सर “एक बड़ा पावर बैंक” मान लेते हैं। असल में बैटरी एक जीवित सिस्टम जैसी है—उसकी सेहत (State of Health), चार्ज स्तर (State of Charge), तापमान, चार्जिंग स्पीड, सेल बैलेंसिंग—सब कुछ लगातार बदलता रहता है।

AI-आधारित बैटरी मैनेजमेंट (BMS) क्या करता है?

AI-सक्षम BMS का लक्ष्य एक बात है: उसी बैटरी से ज्यादा सुरक्षित, ज्यादा टिकाऊ और ज्यादा उपयोगी प्रदर्शन निकालना। उदाहरण:

• रेंज प्रेडिक्शन: सिर्फ़ “कितनी बैटरी बची है” नहीं, बल्कि ट्रैफिक, स्पीड, एसी उपयोग, सड़क ढलान और तापमान देखकर असली रेंज बताना।
• चार्जिंग प्रोफाइल ऑप्टिमाइज़ेशन: हर बार फास्ट चार्ज करने से बैटरी तेज़ी से बूढ़ी होती है। AI उपयोग पैटर्न देखकर बताती है कि कब धीमी चार्जिंग बेहतर है।
• थर्मल मैनेजमेंट: गर्म देशों में बैटरी का ताप नियंत्रण निर्णायक है। AI कूलिंग/हीटिंग को इस तरह चलाती है कि सुरक्षा भी रहे और ऊर्जा भी कम खर्च हो।
• डिग्रेडेशन (घिसावट) की भविष्यवाणी: समय से पहले पता चल जाए कि कौन-सा मॉड्यूल कमजोर हो रहा है तो मेंटेनेंस सस्ता और भरोसेमंद होता है।

एक लाइन में: EV की रेंज बढ़ाने का सबसे सस्ता तरीका अक्सर “बड़ी बैटरी” नहीं, “स्मार्ट बैटरी” होता है।

उभरते बाज़ारों में बैटरी ऑप्टिमाइज़ेशन क्यों निर्णायक है?

क्योंकि यहाँ परिस्थितियाँ कठोर होती हैं—गर्मी, धूल, लंबे जाम, और कभी-कभी अनियमित पावर सप्लाई। AI-सक्षम बैटरी सिस्टम:

• कमज़ोर इंफ्रास्ट्रक्चर में भी स्थिर अनुभव देता है
• बैटरी रिप्लेसमेंट की ज़रूरत देर से आती है
• ऑपरेटर (टैक्सी/डिलीवरी) के लिए अपटाइम बढ़ाता है

चार्जिंग और ग्रिड: AI बिना यह स्केल नहीं करेगा

सीधा जवाब: 25% EV का मतलब है लाखों नए चार्जिंग इवेंट; अगर चार्जिंग “जब मन किया तब” होगी, तो ग्रिड और स्टेशन दोनों पर भीड़ बढ़ेगी—AI मांग को शिफ्ट करके और कीमतें/लोड मैनेज करके इसे संभालती है।

दिसंबर 2025 में दुनिया के कई शहरों में छुट्टियों के दौरान ट्रैवल बढ़ता है—और इसी के साथ चार्जिंग डिमांड भी स्पाइक्स करती है। यह वह समय है जब चार्जिंग नेटवर्क की असली परीक्षा होती है: स्टेशन उपलब्ध हों, कतारें न बढ़ें, और बिजली की कीमतें बेकाबू न हों।

AI चार्जिंग नेटवर्क में क्या बदलता है?

• डिमांड फोरकास्टिंग: किस इलाके में किस समय कितनी चार्जिंग चाहिए—यह अनुमान लगाकर ऑपरेटर क्षमता बढ़ाता है।
• डायनेमिक प्राइसिंग और स्लॉटिंग: भीड़ वाले समय चार्जिंग महंगी/धीमी और ऑफ-पीक में सस्ती—जिससे लोग स्वाभाविक रूप से समय बदलते हैं।
• स्मार्ट रूटिंग: नेविगेशन में AI यह सुझाती है कि कौन सा चार्जर खाली मिलेगा, किसकी स्पीड क्या है, और वहाँ पहुंचने पर बैटरी कितनी बचेगी।
• फ्लीट चार्जिंग ऑप्टिमाइज़ेशन: डिलीवरी/टैक्सी फ्लीट के लिए कौन-सी गाड़ी कब चार्ज हो ताकि सभी चालू रहें—यह शेड्यूलिंग समस्या AI बहुत अच्छी तरह हल करती है।

यहाँ मेरी राय स्पष्ट है: उभरते बाज़ारों में EV की रफ्तार चार्जर की संख्या से कम और चार्जिंग के “मैनेजमेंट” से ज्यादा तय होगी।

“किसने खरीदे EV?”—ग्राहक प्रोफाइल बदल रहा है, AI की भूमिका भी

सीधा जवाब: EV अब सिर्फ़ टेक-प्रेमियों की पसंद नहीं रहे; अब इन्हें रोज़ कमाई से जुड़े लोग (फ्लीट, कम्यूटर, छोटे व्यवसाय) भी खरीद रहे हैं—और AI उनके लिए लागत घटाने और भरोसा बढ़ाने का साधन बनती है।

RSS सारांश में एक अहम लाइन है: उभरते बाज़ार EV ग्रोथ को ड्राइव कर रहे हैं। इसका मतलब खरीदारों की प्राथमिकताएँ बदल रही हैं:

1) फ्लीट ऑपरेटर और कमर्शियल यूज़र

उनके लिए “0–100” नहीं, ये मायने रखता है:

• प्रति किलोमीटर लागत
• अपटाइम
• बैटरी वारंटी/हेल्थ
• सर्विस डाउनटाइम

AI-आधारित प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस (पहले से बताना कि कौन-सा पार्ट कब फेल होगा) और ऊर्जा खर्च एनालिटिक्स यहाँ सीधे पैसे बचाते हैं।

2) सिटी कम्यूटर (घर-ऑफिस)

इनके लिए AI के फायदे:

• रूट के हिसाब से रेंज अनुमान
• एसी उपयोग पर स्मार्ट सुझाव
• चार्जिंग की आदतें सुधारने वाली इन-ऐप कोचिंग

3) पहली बार कार खरीदने वाले ग्राहक

यह बड़ा मौका है। यदि कार का इंटरफेस, ड्राइव मोड, चार्जिंग प्लानिंग और सर्विस अनुभव AI से आसान बने, तो EV ‘डर’ की जगह ‘आसान’ विकल्प लगता है।

ऑटोमोटिव AI के 4 उपयोग जो 2026 में EV अपनाने को तेज़ करेंगे

सीधा जवाब: EV अपनाने की अगली लहर बैटरी ऑप्टिमाइज़ेशन, सॉफ्टवेयर-ड्रिवन सेफ्टी, क्वालिटी कंट्रोल और लोकल-कंडीशन ट्यूनिंग से आएगी—और इन चारों में AI केंद्र में है।

1) क्वालिटी कंट्रोल और बैटरी मैन्युफैक्चरिंग एनालिटिक्स

EV में छोटी-सी सेल-डिफेक्ट भी बड़ा सुरक्षा जोखिम बन सकता है। कंप्यूटर विज़न और सेंसर डेटा से AI:

• माइक्रो-डिफेक्ट पकड़ती है
• स्क्रैप रेट घटाती है
• बैच-टू-बैच कंसिस्टेंसी बढ़ाती है

2) ADAS और सिटी-सेफ्टी (फुल ऑटोनॉमी नहीं, प्रैक्टिकल ऑटोमेशन)

उभरते बाज़ारों में रोड व्यवहार जटिल होता है। इसलिए ADAS (ऑटो ब्रेकिंग, लेन/कट-इन डिटेक्शन, ब्लाइंड स्पॉट) जैसी सुविधाएँ तुरंत मूल्य देती हैं।

यहाँ दृष्टिकोण व्यावहारिक होना चाहिए: फुल सेल्फ-ड्राइविंग के बड़े दावे कम, शहर की सुरक्षा बढ़ाने वाली फीचर-लेयर ज्यादा।

3) लोकल कंडीशन के लिए “कैलिब्रेशन AI”

एक ही EV मॉडल दिल्ली, जकार्ता और नैरोबी में अलग व्यवहार करेगा—गर्मी, सड़क, ट्रैफिक, चार्जिंग क्वालिटी। AI टेलीमैटिक्स डेटा से:

• एनर्जी मैप बनाती है
• रेंज मॉडल अपडेट करती है
• थर्मल सेटिंग्स और चार्जिंग सीमाएँ स्थानीय रूप से ट्यून करती है

4) सेकंड-हैंड EV मार्केट के लिए बैटरी हेल्थ स्कोर

2026 में कई जगह यूज़्ड EV बाजार तेज़ होगा। AI बैटरी डेटा से स्टैंडर्डाइज्ड हेल्थ स्कोर दे सकती है, जिससे:

• ग्राहक का भरोसा बढ़े
• रीसेल वैल्यू स्थिर हो
• फाइनेंस/इंश्योरेंस आसान हो

“हम क्या करें?”—EV और AI पर काम करने वालों के लिए 7 कदम

सीधा जवाब: EV इकोसिस्टम में जीतने के लिए AI को शोपीस नहीं, ऑपरेशनल टूल बनाना होगा—डेटा, सुरक्षा, और स्थानीय समस्याओं पर फोकस के साथ।

यदि आप EV स्टार्टअप, ऑटो OEM, फ्लीट, चार्जिंग ऑपरेटर या ऑटो कंपोनेंट बिज़नेस में हैं, तो ये कदम उपयोगी हैं:

1. डेटा स्ट्रैटेजी लिखित में तय करें: कौन-सा डेटा (BMS, चार्जिंग, ड्राइविंग) और किस उद्देश्य से इकट्ठा होगा?
2. BMS में AI को प्राथमिकता दें: रेंज, थर्मल, डिग्रेडेशन—ये सीधे ग्राहक अनुभव हैं।
3. चार्जिंग अनुभव को ‘प्रेडिक्टेबल’ बनाइए: उपलब्धता अनुमान, कतार कम करना, और पारदर्शी कीमतें।
4. फ्लीट के लिए ROI डैशबोर्ड: प्रति किमी लागत, चार्जिंग लागत, डाउनटाइम—AI से ऑटो-रिपोर्ट।
5. लोकल कंडीशन मॉडलिंग: गर्मी, ट्रैफिक, सड़क—स्थानीय डेटा से ही सुधार होगा।
6. साइबर सिक्योरिटी और प्राइवेसी बाय डिज़ाइन: EV सॉफ्टवेयर-डिवाइस है; सुरक्षा बाद में नहीं जोड़नी चाहिए।
7. ट्रेनिंग और सर्विस नेटवर्क: AI सुझाव दे सकती है, लेकिन फील्ड टीम को उसे लागू करना आना चाहिए।

स्निपेट योग्य बात: EV का भविष्य बैटरी फैक्ट्री और चार्जर से उतना नहीं, जितना “डेटा से चलने वाली ऑपरेशंस” से तय होगा।

EV 25% से आगे: 2026 में असली मुकाबला भरोसे का है

25% EV बिक्री का मतलब यह नहीं कि समस्या खत्म हो गई। इसका मतलब है कि अब स्केल की समस्याएँ सामने आएंगी—चार्जिंग भीड़, बैटरी एजिंग, रीसेल वैल्यू, और अलग-अलग देशों में अलग अनुभव। मेरी नज़र में AI का सबसे बड़ा योगदान यही होगा कि वह EV को “नई तकनीक” से “रोज़मर्रा का भरोसेमंद वाहन” बनाए।

अगर आप “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ पढ़ रहे हैं, तो इस पोस्ट को एक संकेत मानिए: EV की अगली लहर सिर्फ़ बिक्री नहीं, गुणवत्ता और अनुभव की लहर होगी—और AI उसी की नींव है।

आप किस समस्या को सबसे पहले हल करना चाहेंगे—बैटरी जीवन, चार्जिंग अनुभव, या शहर की सुरक्षा?