大家好~這三個月以來，我一直在學習和實現“基於WebGPU的混合光線追蹤實時渲染”的技術，使用了Ray Tracing管線（如.rgen、.rmiss等着色器）。
現在與大家分享和介紹我目前的學習成果，希望對大家有所幫助！謝謝！

通過國外的開源項目，可在WebGPU中使用Ray Tracing管線

這三個月我對Ray Tracing的研究有了質的突破，主要歸功於我發現的WebGPU Node開源項目！
該作者首先在dawn-ray-tracing開源項目中對“dawn項目：Chrome對WebGPU的實現”進行了擴展，加入了光追的API；
然後在WebGPU Node開源項目中，底層封裝了Vulkan SDK，上層使用了dawn-ray-tracing項目，提供了WebGPU API，實現了在Nodejs環境中使用WebGPU API和Ray Tracing管線來實現硬件加速的光線追蹤（電腦需要使用nvdia的RTX顯卡）！

相關介紹參見：
Real-Time Ray-Tracing in WebGPU

搭建運行環境

有兩種方法來搭建運行環境：
1、給Chrome瀏覽器打補丁，使其與下載DXR驅動（DirectX Raytracing）關聯，從而在該瀏覽器中運行
詳見該作者最近寫的開源項目：chromium-ray-tracing
（我沒有測試過，不知道是否能使用）

2、編譯dawn-ray-tracing和WebGPU Node項目，從而在Nodejs環境中運行
我使用的是這個方法（不過我使用的WebGPU Node項目是今年3月份時的代碼，最新的代碼我還沒有編譯成功）。

我的操作系統是win7，顯卡是RTX 2060s，vulkan sdk是1.1.126.0版本

/* 最新代碼我還沒有編譯成功哈哈！請先不要進行下面的編譯操作！

編譯的步驟為（需要使用VPN翻牆）：

# 編譯dawn-ray-tracing項目

## Clone the repo as "dawn-ray-tracing"
git clone https://github.com/maierfelix/dawn-ray-tracing

cd dawn-ray-tracing

## Bootstrap the gclient configuration
cp scripts/standalone.gclient .gclient

## Fetch external dependencies and toolchains with gclient
gclient sync


set DEPOT_TOOLS_WIN_TOOLCHAIN=0

npm install --global --production windows-build-tools

gn gen out/Shared --ide=vs --target_cpu="x64" --args="is_component_build=true is_debug=false is_clang=false"

ninja -C out/Shared


# 編譯webgpu node項目

npm install webgpu

在webgpu node的根目錄中創建名為“PATH_TO_DAWN”的文件，在其中指定dawn-ray-tracing項目的絕對路徑，如：
D:/Github/dawn-ray-tracing

在webgpu node的根目錄中執行：
npm run all --dawnversion=0.0.1
（
這裏要注意的是，需要先安裝Vulkan SDK和python；

可以通過“npm config set python C:\depot_tools\python.bat”來設置python路徑,或者指定python路徑：
npm run all --dawnversion=0.0.1 --python="C:\Users\Administrator\Downloads\depot_tools\bootstrap-3_8_0_chromium_8_bin\python\bin\python.exe"
）


# 在nodejs中運行ray tracing示例，驗證是否成功

進入webgpu node的根目錄

cd examples & cd ..
node --experimental-modules examples/ray-tracing/index.mjs

*/

應用場景

考慮到WebGPU還沒有正式發布，並且可能在三年內瀏覽器都不會支持Ray Tracing管線，所以我把渲染放到雲端，這樣就可以在雲端自行搭建環境（如使用WebGPU Node開源項目），然後通過網絡傳輸將渲染結果傳輸到客戶端，從而在客戶端瀏覽器不支持的情況下仍能显示光追渲染的畫面。

因此，我的應用場景為：
1、雲渲染
2、雲遊戲

這兩個應用場景有不同的需求：
“雲渲染”屬於離線渲染，我們關心的是：

• 畫質要好
• 渲染時間可以長點

因此：

• 每幀可採樣多次，即n spp(n >= 30)
• 支持多種渲染效果，如“焦射”(causicts)等
• 全局光照可使用n次bounce（n >= 2）

“雲遊戲”屬於實時渲染，我們關心的是：

• 畫質可以差點
• 渲染時間要短（每幀30ms以內）

因此：

• 每幀只採樣一次，即1 spp
• 全局光照只使用一次或兩次bounce
• 對“焦射”(causicts)等場景用性能好的方案達到接近的渲染效果，通過犧牲畫質來減少渲染時間

介紹我目前的實現方案

主要技術框架是“實時混合光線追蹤”，主要包含下面的pass：
1、gbuffer pass
創建gbuffer
2、ray tracing pass
直接從gbuffer中獲取world position、diffuse等數據，用來計算直接光照，從而減少了每個像素髮射的光線數量；
每個像素髮射1個shadow ray，用來計算直接光照的陰影；
如果只用1個bounce來計算全局光照的話，每個像素髮射1個indirect ray+1個shadow ray，用來計算間接光照。
3、denoise pass
基於BMFR算法來實現降噪，具體可參考本文後面的“實現降噪Denoise”部分。
4、taa pass
使用taa來抗鋸齒

相關代碼可見我的開源項目：
WebGPU-RTX

介紹我學習的整個流程，分享相關資料

了解光線追蹤的相關領域

我通過下面的文章進行了初步的了解：
一篇光線追蹤的入門
光線追蹤與實時渲染的未來
實時光線追蹤技術：業界發展近況與未來挑戰
Introduction to NVIDIA RTX and DirectX Ray Tracing
如何評價微軟的 DXR（DirectX Raytracing）？

實現第一個光追的Demo

通過學習下面的資料：
Ray Tracing in One Weekend
Ray Tracing: The Next Week
Ray Tracing in One Weekend和Ray Tracing: The Next Week的詳解
基於OpenGL的GPU光線追蹤

我參考資料中的代碼，用WebGL 2實現一個Demo：

該場景的紅圈中是一個球，附近有一個球形光源和一個矩形光源

因為沒有進行降噪，所以噪點太多了哈哈！

相關代碼可見我的開源項目：
Wonder-RayTrace

學習和實現Ray Tracing管線

通過學習NVIDIA Vulkan Ray Tracing Tutorial教程，我用 js語言+WebGPU Node開源項目 基於Ray Tracing管線依次實現了陰影、反射等基礎渲染效果。

該教程使用了VK_KHR_ray_tracing擴展，而WebGPU Node開源項目也使用了該擴展（Vulkan SDK），因此該教程的shader代碼幾乎可以直接用到該開源項目中。

教程代碼

用Reason重寫

我用Reason語言重寫了示例代碼，提煉了一個基礎架構。

學習GBuffer+Ray Tracing混合管線

因為我希望優先減少渲染時間，所以我要通過混合管線來進行實時渲染。

我通過A Gentle Introduction To DirectX Raytracing教程來學習和實現。

教程代碼下載

我學習了該教程的第一篇到第11篇，分別實現了創建GBuffer、使用Lambertian材質渲染、多光源的陰影等內容。

實現降噪Denoise

教程的第9篇通過每個像素對每個光源發射一個shadow ray，最後累加並計算平均值，實現了多光源的陰影。

教程的第11篇對第9篇進行了改進：為了減少每個像素髮射的shadow ray的數量，每個像素只隨機向一個光源發射一個shadow ray。
這樣會導致噪點，如下圖所示：

我們可以通過累計採樣數來不斷逼近無噪點的圖片（如該教程的第6篇一樣），但這樣需要經過長時間后才會收斂，所以只適合“雲渲染”這種離線渲染的應用場景。

累加一定幀數后，結果如下圖所示：

實現taa

降噪算法通常需要先實現“幀間的數據復用”，而TAA抗鋸齒也需要實現“幀間數據復用”的技術；而且降噪算法會使用TAA作為最後一個pass來抗鋸齒。所以我決定先實現taa，將其作為實現降噪算法的鋪墊。

我參考了下面的資料來實現taa：
DX12渲染管線(2) – 時間性抗鋸齒(TAA)、 相關代碼
Unity Temporal AA的改進與提高、 相關代碼
unit Temporal Anti-Aliasing

實現BMFR降噪算法

為了能應用於“雲遊戲”這種實時渲染的應用場景，我們需要快速降噪。因此我實現了BMFR算法來降噪。

降噪前場景：

降噪后場景：

我參考了下面的資料：
BLOCKWISE MULTI-ORDER FEATURE REGRESSION FOR REAL-TIME PATH TRACING RECONSTRUCTION
參考代碼

學習蒙特卡羅積分（monte carlo）的理論

教程的第11篇隨機向一個光源發射一個shadow ray，這其實已經使用了蒙特卡羅積分的理論。

我們可以通過下面的資料深入學習該理論，了解概率密度函數（pdf）、重要性採樣等相關概念，為我們後面實現全局光照打下理論基礎：
【RAY TRACING THE REST OF YOUR LIFE 超詳解】 光線追蹤 3-1 蒙特卡羅 (一) 到 【RAY TRACING THE REST OF YOUR LIFE 超詳解】 光線追蹤 3-7 混合概率密
光線追蹤器Ray Tracer：進階篇

實現全局光照

通過學習教程的第12篇，我實現了one bounce的全局光照。

更多參考資料：
Global Illumination and Path Tracing
Global Illumination and Monte Carlo

這裏我遇到的問題主要是處理indirect specular noise：噪點不穩定，導致降噪后不穩定（高光周圍有明顯波動）。
我首先以為是pdf寫錯了，結果修改了pdf后還是沒有改進；
然後希望通過clamp等方法移除這些高光的fireflies噪點，結果影響到了畫質；
最後採用了“採樣indirect specular/diffuse多次”來穩定噪點。這適用於“雲渲染”的離線渲染，但不適用於“雲遊戲”的實時渲染。

基於GGX模型，實現disney BRDF

通過學習教程的第14篇，我引入了pbr材質，實現了GGX模型，加入了多bounce的全局光照。

我對教程代碼進行了改進：
在.rgen着色器中使用for循環而不是遞歸來實現的多bounce；
實現了disney BRDF，在pbr材質中有diffuse、roughness、metallic、specular這幾個參數。

更多參考資料：
基於物理着色（二）- Microfacet材質和多層材質
基於物理着色（三）- Disney和UE4的實現
基於物理的渲染（PBR）白皮書 | 迪士尼原則的BRDF與BSDF相關總結
WebGPU-Path-Tracer 實現了disney BRDF

目前的渲染效果

我目前的實現需要改進的地方

在Ray Tracing pass中支持紋理

使用bindless texture或者virtual texture來實現

擴展disney BRDF，實現BSDF，支持透明、折射效果

增加后處理

如gamma矯正等

在雲端環境下多線程渲染

雲端天然具有并行的優勢，因此可將渲染任務分配到多個顯卡/服務器中執行。

改進降噪效果

BMFR對高光specular處理得不好。
為了應用在“雲渲染”中，需要提高畫質。因此可考慮：

• 改進BMFR對specular的處理
  BMFR論文中已有相關的討論
• 使用專門對多個spp採樣進行降噪的降噪器來替代BMFR
  因為BMFR主要是針對1 spp採樣，所以需要使用針對蒙托卡羅積分路徑追蹤的降噪器來替代

改進indirect specular/diffuse noise

現在我通過增加spp來增加噪點的穩定性，這在“雲遊戲”中行不通，因為只能有1 spp。因此可考慮：

• 使用blue noise
  可參考： http://psgraphics.blogspot.com/2018/10/flavors-of-sampling-in-ray-tracing.html
  https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02158423/file/blueNoiseTemporal2019_slides.pdf
  https://belcour.github.io/blog/research/2019/06/18/animation-bluenoise.html
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/90017623
• 對GGX模型使用VNDF來代替NDF採樣
• 對多bounce的indirect specular noise進行優化
  可能的解決方案:
  使用reflection denoise filter;
  adaptive multiple bounce;
• 使用photon mapping來降低噪點

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前言

之前在刷筆試題和面試的時候經常會遇到或者被問到 try-catch-finally 語法塊的執行順序等問題，今天就抽空整理了一下這個知識點，然後記錄下來。

正文

本篇文章主要是通過舉例的方式來闡述各種情況，我這裏根據 try-catch-finally 語法塊分為兩種大情況討論：try-catch 語法塊和 try-catch-finally 語句塊，然後再在每種情況里再去具體討論。

一、try-catch 語句塊

我們可以看看下面程序：

public static void main(String[] args) {

    System.out.println(handleException0());
  }

  /**
   * try,catch都有return
   * @return
   */
  private static String handleException0() {
    try{
      System.out.println("try開始");
      String s = null;
      int length = s.charAt(0);
      System.out.println("try結束");
      return "try塊的返回值";
    }catch (Exception e){
      System.out.println("捕獲到了異常");
      return "catch的返回值";
    }
  }

執行結果：

try開始
捕獲到了異常
catch的返回值

分析：程序首先執行 try 塊裏面的代碼，try 塊裏面發現有異常，try 塊後面的代碼不會執行（自然也不會return），然後進入匹配異常的那個 catch 塊，然後進入 catch 塊裏面將代碼執行完畢，當執行到 catch 裏面的return 語句的時候，程序中止，然後將此 return 的最終結果返回回去。

二、try-catch-finally 語句塊

這種語法塊我分為了 4 種情況討論，下面進行一一列舉。

1、第一種情況，try 塊裏面有 return 的情況，並且捕獲到異常

例1：

public static void main(String[] args) {
  String result = handleException1();
  System.out.println(result);
}
private static String handleException1() {
  try{
    System.out.println("try開始");
    String str = null;
    int length = str.length();
    System.out.println("try結束");
  }catch (Exception e){
    System.out.println("捕獲到了異常");
  }finally {
    System.out.println("finally塊執行完畢了");
  }
  return "最終的結果";
}

例1執行的結果如下：

try開始
捕獲到了異常
finally塊執行完畢了
最終的結果

例2:

public static void main(String[] args) {
  String result = handleException2();
  System.out.println(result);
}
private static String handleException2() {
  try{
    System.out.println("try開始");
    String str = null;
    int length = str.length();
    System.out.println("try結束");
    return "try塊的返回值";
  }catch (Exception e){
    System.out.println("捕獲到了異常");
  }finally {
    System.out.println("finally塊執行完畢了");
  }
  return "最終的結果";
}

例2的執行結果如下：

try開始
捕獲到了異常
finally塊執行完畢了
最終的結果

分析：首先 例1 和 例2 的結果是很顯然的，當遇到異常的時候，直接進入匹配到相對應的 catch 塊，然後繼續執行 finallly 語句塊，最後將 return 結果返回回去。

第二種情況：try塊裏面有return的情況，但是不會捕獲到異常

例3：

思考：下面代碼try語句塊中有return語句，那麼是否執行完try語句塊就直接return退出方法了呢？

public static void main(String[] args) {
  String result = handleException3();
  System.out.println(result);
}
private static String handleException3() {
  try{
  	System.out.println("");
    return "try塊的返回值";
  }catch (Exception e){
    System.out.println("捕獲到了異常");
  }finally {
    System.out.println("finally塊執行完畢了");
  }
  return "最終的結果";
}

例3的執行結果如下：

finally塊執行完畢了
try塊的返回值

分析：例3的結果其實我們可以通過打斷點的方式去看看程序的具體執行流程，通過打斷點我們可以發現，代碼先執行 try塊 里的代碼，當執行到 return 語句的時候，handleException3方法並沒有立刻結束，而是繼續執行finally塊里的代碼，finally塊里的代碼執行完后，緊接着回到 try 塊的 return 語句，再把最終結果返回回去， handleException 方法執行完畢。

第三種情況：try塊和finally裏面都有return的情況

例4：

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(handleException4());
  }

  /**
   * 情況3：try和finally中均有return
   * @return
   */
  private static String handleException4() {
    try{
      System.out.println("");
      return "try塊的返回值";
    }catch (Exception e){
      System.out.println("捕獲到了異常");
    }finally {
      System.out.println("finally塊執行完畢了");
      return "finally的返回值";
    }
  //  return "最終的結果";//不能再有返回值
  }

例4的執行結果：

finally塊執行完畢了
finally的返回值

分析：需要注意的是，當 try 塊和 finally 裏面都有 return 的時候，在 try/catch/finally 語法塊之外不允許再有return 關鍵字。我們還是通過在程序中打斷點的方式來看看代碼的具體執行流程。代碼首先執行 try 塊 里的代碼，當執行到 return 語句的時候，handleException4 方法並沒有立刻結束，而是繼續執行 finally 塊里的代碼，當發現 finally 塊里有 return 的時候，直接將 finally 里的返回值（也就是最終結果）返回回去， handleException4 方法執行完畢。

第四種情況：try塊,catch塊,finally塊都有return

例5：

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(handleException5());
  }

  /**
   * 情況4：try,catch,finally都有return
   * @return
   */
  private static String handleException5() {
    try{
      System.out.println("try開始");
      int[] array = {1, 2, 3};
      int i = array[10];
      System.out.println("try結束");
      return "try塊的返回值";
    }catch (Exception e){
      e.printStackTrace();//這行代碼其實就是打印輸出異常的具體信息
      System.out.println("捕獲到了異常");
      return "catch的返回值";
    }finally {
      System.out.println("finally塊執行完畢了");
      return "finally的返回值";
    }
//    return "最終的結果";
  }

例5的執行結果：

try開始
捕獲到了異常
finally塊執行完畢了
finally的返回值
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 10
at com.example.javabasic.javabasic.ExceptionAndError.TryCatchFinally.handleException5(TryCatchFinally.java:25)
at com.example.javabasic.javabasic.ExceptionAndError.TryCatchFinally.main(TryCatchFinally.java:14)

分析：程序首先執行try塊裏面的代碼，try塊裏面發現有異常，try塊後面的代碼不會執行（自然也不會return），然後進入匹配異常的那個catch塊，然後進入catch塊裏面將代碼執行完畢，當執行到catch裏面的return語句的時候，程序不會馬上終止，而是繼續執行finally塊的代碼，最後執行finally裏面的return，然後將此return的最終結果返回回去。

總結

其實，我們通過以上例子我們可以發現，不管return關鍵字在哪，finally一定會執行完畢。理論上來說try、catch、finally塊中都允許書寫return關鍵字，但是執行優先級較低的塊中的return關鍵字定義的返回值將覆蓋執行優先級較高的塊中return關鍵字定義的返回值。也就是說finally塊中定義的返回值將會覆蓋catch塊、try塊中定義的返回值；catch塊中定義的返回值將會覆蓋try塊中定義的返回值。
再換句話說如果在finally塊中通過return關鍵字定義了返回值，那麼之前所有通過return關鍵字定義的返回值都將失效——因為finally塊中的代碼一定是會執行的。

公眾號：良許Linux

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  電動車電池的成本下降速度超乎預期，甚至低於國際能源署（IEA）原本預估的 2020 年成本數值，且不少研究也指出，太陽能在 2020 年代將某些地區成為最便宜的能源選項，彭博新聞認為，便宜的電池與太陽能發電兩者相輔相成的結果，將加速再生能源主宰能源市場的趨勢。   國際能源署在 2013 年時，原本預估 2020 年電動車電池價格將會下降至每度電 300 美元，不過，由斯德哥爾摩環境機構最近登上《自然氣候變化（Nature Climate Change）》期刊的研究中指出，全球電動車電池價格已從 2007 年的每千瓦小時 1,000 美元，下降至 2014 年的每千瓦小時 410 美元，平均每年成本下滑 14%，且特斯拉（Tesla）及 Nissan 等電動車製造商領頭羊的價格也年減約 8%，來到 2014 年的每千瓦小時 300美元，提早 6 年達到國際能源署預定目標。   但這所謂的每千瓦小時 300 美元，除了顯示電動車電池成本下降速度超乎預期外，是否還意味著電動車躍起的時代即將來臨呢？全球顧問公司麥肯錫（Mckinsey & Company）在 2011 年曾做了一張圖表，顯示不同的油價與電池價格情況下，純電動車、插電式混合電動車、油電混合車及一般汽車何者較具競爭力，灰色區塊的部分則是 2011 年的價格區間。從下圖圖表中可以看出，當電動車電池價格位於每千瓦小時約 300 美元左右時，就是電動車競爭力逐漸起飛的時刻。    
 

  （Source：）     雖然在過去一年中，油價已下跌至每加侖 2 美元，但若電池價格也跟著不斷下跌，圖表中的灰色矩形就會繼續向左移動。該研究作者認為，若按照特斯拉執行長 Elon Musk 所言，特斯拉正在興建的超級電池工廠真能大舉降低電池組成本 30%，且天然氣價格若反彈回 3 美元區間，將可能使電動車成功在大多數地區取代一般汽車的主宰地位。   此外，根據聯合國環境署（UNEP）於 3 月 31 公布的數據指出，2014 年全球對於再生能源投資額達 2,700 億美元，而新增的再生能源裝置容量，也超過往年的成長數字，來到歷史新高的 103 GW。   即便如此，但 2014 年全球再生能源發電總量僅占 9.1%，較 2013 年的 8.5% 成長 0.6 個百分點，雖然成長速度相當緩慢，且若等到再生能源發電量占全球發電量一半的份額，得等到 2080 年才可望實現。不過，太陽能發電成本下降速度增快，加上不少研究都預估太陽能最快將在 2020 年代就能成為最便宜的能源類型，或許照這樣看來，不用等到 60 年後，就能預見再生能源主宰能源市場的世界了。   便宜的電池與太陽能發電兩者可說是相輔相成，彭博新聞認為，電動車電池價格下跌能將汽車從傳統的汽油切換到電網連結，雖然目前大多數的電網仍然由燃煤發電驅動，但若太陽能發電成本下降速度夠快，搭配如特斯拉等公司欲打造的便宜家用儲能電池組，或許能解決太陽能發電不夠穩定、無法成為基載電力的缺點，以取代燃煤發電在電網中的主導角色。     本文全文授權轉載自《科技新報》─〈〉     （首圖來源：Flickr/CC BY 2.0）

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隨著電動車普及，充電設備、車體以及電池等相關領域也成了相關業者爭相投入的目標。今年共有75家展商參與2015年台灣國際電動車展，許多台廠用充電樁與電動車電池等技術做為「電力」展示主軸。

2015年台北國際汽車零配件展＆車用電子展於四月8日至11日在台北世貿、南港展覽館同時展出。其中，在世貿展覽的台北國際電動車展有來自台灣、中國大陸、日本、香港、紐西蘭等廠商參加。除了電動車外，其他主要展出內容包括：電池材料、模組與控制系統，馬達與驅控系統、充電樁相關設備與服務、檢測設備。電力是電動車之本，充電樁、電池或自動充電系統等取得電力的管道是本次展覽中十分重要的部分。

台灣的電動車展出

台灣地狹人稠，對電動載具的需求主要是電動機車和小貨卡、高球車、觀光區小車等工具車，且以電動機車最有發展潛力。受限於電池容量以及載重限制，電動機車體積仍較小，但在造型、避震、輪胎、車燈與置物空間等其他部分則已有多樣化發展，整體功能更接近傳統機車。

電動車的功能考量主要有幾個面向：

• 充電方便性，如充電樁分布、快充功能、電池交換系統
• 續航力（每次充電至少需可行駛40~50km）
• 載重力
• 爬坡力
• 行駛速度

哈哈世代主要展出的電動車自動回充發電系統為針對電動車之充電需求所研發，小從電動機車，大到電動卡車、輪船或高鐵列車等皆可應用，車輛行駛一小時左右即可充飽電池，最低每公里耗電成本約為新台幣0.2~0.3元。

大同電子在本次展覽中未展出車輛，而是以電動車馬達為主要展示內容。大同所展示的馬達分成感應馬達、磁阻馬達以及內藏式永磁馬達，額定功率與電壓分別從1.8kW到30kW，以及24V到360V，可根據車輛需求的差別選擇不同功率與電壓的馬達。

晶片解決方案提供者Renesas展出了一種專為HEV/EV驅動馬達設計的變頻器套件解決方案，能縮小變頻器尺寸並提升其效率，且可適用各種馬達，也有助提升電動車馬達的效能。

 

電動車電池與充電樁

在本次展覽中，電動車電池的技術仍是最主要的內容。包括電池的蓄電力、充電後的續航力、充放電技術（快充功能）、防爆與安全性之檢測等，都有展示。

長泓能源科技展示氧化鋰鐵動力電池，這種電池的電性穩定、循環壽命長且能量密度高，加上它十分安全、重量又輕，很適合搭配電動車或其他儲設備使用。

充電樁與電池交換站是電動車的電力來源，密集分布的充電樁有助推廣民眾使用電動車。展場中常見的充電設備包括：壁掛式充電站、立柱式充電樁、電池交換器；而非家用充電設備的使用方法分成兩種，一種是經由卡片認證（可設計特殊RFID卡片或與悠遊卡等電子商務整合），另一種則是投幣式。據了解，台灣設置充電樁依縣市政策之別，可獲得約50%的補助；桃園市補助較高，可接近100%。

EValue 展出單槍、雙槍式充電樁，亦有裝設了液晶螢幕的多媒體充電站，可做為廣告看板。Phihong EV Charger 展出多種充電設備，立柱式充電樁的電容有40kW、70kW以及140kW等類型，也有簡易的小型充電站以及電池充電系統。

台灣喜洋洋公司展出的投幣式電動機車充電站可為裝設戶帶來一定的收益，每投幣10元可充100分鐘。目前有大學、社區等裝設與維護合作。

其他相關展示

汽車電控系統也是本次電動車展覽中可見的項目，例如Chroma就展示一體化的智慧電動車方案，可有效掌控電動車電力系統。EV Equipment  則展示更加環保的電動概念車Preeve。

台灣車輛研發聯盟主題館展示多種電動車相關技術，其中汰役電池的應用為未來將大量產生的廢電池找到了第二春。汰役電池的電容、續航力雖低，但可用於供應較低需求電力，或改作UPS系統。目前在金門烈嶼鄉東坑社區已有汰役電池應用測試，搭配太陽能與風能供應30戶住宅用電，也能支援當地的電動車用電。

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