新能源汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用

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摘要：新能源汽車由于其自身技術(shù)獨(dú)特優(yōu)勢(shì)是與信息化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化融合的最佳載體，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用前景。本文主要針對(duì)新能源汽車相關(guān)大數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理與存儲(chǔ)、分析、挖掘以及應(yīng)用展開(kāi)探討，以期為新能源汽車行業(yè)日后發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)；新能源汽車；大數(shù)據(jù)平臺(tái)

1引言

隨著新能源汽車信息化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化程度的不斷提升，車輛在駕駛過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、分析、挖掘，并研究如何加大大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車行業(yè)的應(yīng)用是當(dāng)下的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

2新能源汽車大數(shù)據(jù)分析技術(shù)概述

當(dāng)下，大數(shù)據(jù)是最熱門的研究領(lǐng)域之一，其在全球范圍內(nèi)受到極為廣泛的關(guān)注，在學(xué)術(shù)界，Nature與Science針對(duì)大數(shù)據(jù)先后推出相關(guān)期刊，對(duì)大數(shù)據(jù)為人們?nèi)粘Ｉ钏鶐?lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)展開(kāi)討論。隨著人工智能、云計(jì)算、5G技術(shù)的不斷進(jìn)步，以及汽車電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化程度的不斷提升，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，同時(shí)，也是中國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要機(jī)遇之一。從2017年開(kāi)始至2020年，我國(guó)新能源汽車銷量已連續(xù)四年位居世界第一，但在銷量不斷增長(zhǎng)的同時(shí)，其安全問(wèn)題也日益凸顯。為使新能源汽車日常駕駛安全得到保障與推動(dòng)新能源汽車行業(yè)發(fā)展質(zhì)量與速度，2016年，我國(guó)新能源汽車國(guó)家監(jiān)測(cè)與管理平臺(tái)在北京成立，其接收新能源汽車行駛過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，將新能源汽車檔案、天氣、道路等諸多數(shù)據(jù)相融合，構(gòu)建了新能源汽車數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)將車輛數(shù)據(jù)資源與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合，對(duì)每一項(xiàng)數(shù)據(jù)背后的不同價(jià)值加以挖掘，從而對(duì)新能源汽車安全等問(wèn)題加以改善?，F(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車的電池安全監(jiān)控與預(yù)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用較多，主要對(duì)新能源汽車故障進(jìn)行診斷及溫度失控預(yù)警進(jìn)行提醒等。與此同時(shí)，各大車企也都在挖掘大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車產(chǎn)品定義、研發(fā)、制造、銷售、服務(wù)以及企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理方面的應(yīng)用。

3新能源汽車大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)行

3.1大數(shù)據(jù)采集

在大數(shù)據(jù)采集方面，傳統(tǒng)方法是通過(guò)Internet收集數(shù)據(jù)。收集方法主要包括收集數(shù)據(jù)日志文件和收集Web爬蟲(chóng)。同時(shí)，傳感器數(shù)據(jù)收集方法被廣泛應(yīng)用于工程中。由于新能源汽車的智能化程度較高，搭載數(shù)量諸多的傳感器，新能源汽車在行駛過(guò)程中，其自身車載終端會(huì)收集各個(gè)傳感器以及電池管理系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并依照我國(guó)相關(guān)法律法規(guī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密與標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后，標(biāo)準(zhǔn)化和加密的信息通過(guò)無(wú)線網(wǎng)傳輸?shù)狡髽I(yè)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，隨后由企業(yè)對(duì)車輛安全進(jìn)行實(shí)施安全監(jiān)管，同時(shí)對(duì)新能源汽車行駛數(shù)據(jù)、信息統(tǒng)計(jì)、處理故障信息實(shí)施傳輸至地方平臺(tái)與國(guó)家平臺(tái)當(dāng)中[2][3]。

3.2大數(shù)據(jù)預(yù)處理與儲(chǔ)存

在提升新能源汽車軟、硬件水平與強(qiáng)化數(shù)據(jù)監(jiān)管質(zhì)量之外，運(yùn)用大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)能夠大幅改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)對(duì)發(fā)掘新能源汽車數(shù)據(jù)自身準(zhǔn)確率及提升效率有著諸多裨益。數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程可分為兩個(gè)階段，一是在進(jìn)行原始數(shù)據(jù)采集時(shí)進(jìn)行預(yù)處理，依托車載終端程序或其他應(yīng)用程序，對(duì)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)正負(fù)、精度、異常數(shù)據(jù)過(guò)濾等進(jìn)行預(yù)處理；二是在數(shù)據(jù)傳輸至企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)后，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算模塊對(duì)數(shù)據(jù)有效性、準(zhǔn)確性及故障進(jìn)行預(yù)判處理。針對(duì)掉幀、錯(cuò)幀等狀況，在對(duì)數(shù)據(jù)分析時(shí)，應(yīng)依據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行計(jì)算；在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，應(yīng)選擇缺失數(shù)據(jù)值填充或數(shù)據(jù)清洗等方式對(duì)新能源汽車所產(chǎn)生進(jìn)行進(jìn)一步深化處理。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，目前企業(yè)主要采用自建或租用云平臺(tái)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。國(guó)家新能源大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間按照滿足二百萬(wàn)輛汽車三年內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量建設(shè)，寬帶資源處于500Mbps范圍之內(nèi)，服務(wù)器約150臺(tái)，數(shù)據(jù)儲(chǔ)存方式主要使用HDFS分散式數(shù)據(jù)文件儲(chǔ)存，同時(shí)使用parput格式對(duì)文件進(jìn)行儲(chǔ)存，以滿足數(shù)據(jù)擴(kuò)展與挖掘所需，未來(lái)儲(chǔ)存規(guī)模有預(yù)計(jì)可拓展至滿足百萬(wàn)級(jí)別PB所需[4]。

3.3大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與可視化

大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析泛指使用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)資源實(shí)施初步分析，并對(duì)信息當(dāng)中所具備的內(nèi)涵信息加以萃取與提煉，最后找出數(shù)據(jù)變化內(nèi)在規(guī)律，同時(shí)對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘工作展開(kāi)指導(dǎo)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法包括聚類分析，相關(guān)分析，回歸預(yù)測(cè)分析，分類分析等。此外，可視化視覺(jué)分析也是一個(gè)極其重要的方法，利用計(jì)算機(jī)的自動(dòng)分析功能，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘人員自身認(rèn)知優(yōu)勢(shì)與計(jì)算機(jī)長(zhǎng)處二者有機(jī)結(jié)合，能夠更為高效知悉數(shù)據(jù)背后信息與規(guī)律。目前，部分車企和國(guó)家/地方監(jiān)測(cè)平臺(tái)，以建立可視化的大屏幕顯示界面，實(shí)時(shí)顯示大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

3.4大數(shù)據(jù)信息挖掘

在大數(shù)據(jù)信息挖掘方面，一是要重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與新能源專業(yè)技術(shù)的融合，增加對(duì)于不同數(shù)據(jù)背后信息的挖掘與規(guī)律的關(guān)注分析力度。通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘方法，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與汽車實(shí)際行駛情況相結(jié)合，建立具有針對(duì)性的模型，通過(guò)此模型對(duì)車輛行駛狀況與性能變化加以分析。二是要開(kāi)發(fā)更為精準(zhǔn)的算法。此外，還要關(guān)注多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合以及對(duì)數(shù)據(jù)發(fā)展與變化規(guī)律的研究[5]。

4新能源汽車大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

如上所述，新能源汽車在車輛行駛過(guò)程中通過(guò)各類不同用途傳感器可以采集海量的數(shù)據(jù)，包括車輛自身信息（速度信息、定位信息、系統(tǒng)部件狀態(tài)信息等）、用戶駕駛行為信息、車輛周邊信息數(shù)據(jù)等，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可應(yīng)用于新能源汽車的產(chǎn)品定義、研發(fā)、制造、銷售、服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析除了應(yīng)用在新能源汽車安全安控與預(yù)測(cè)領(lǐng)域之外，相關(guān)企業(yè)也在研究基于用戶駕駛行為大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用。眾所周知，新能源汽車駕駛公里數(shù)與電池性能息息相關(guān)，同時(shí)，用戶自身駕駛行為與其也有極為緊密的聯(lián)系，用戶優(yōu)質(zhì)駕駛行為能夠?qū)⑿履茉雌嚨膶?shí)際行駛里程的能耗降到最低。研究表明，新能源汽車行駛過(guò)程中，即使行駛速度相同，但因駕駛?cè)藛T自身操作的差異使得踏板發(fā)生變化的頻率不同，從而導(dǎo)致新能源汽車能耗受到影響。以此為基礎(chǔ)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與非線性數(shù)據(jù)自回歸算法，分析駕駛員歷史駕駛行為數(shù)據(jù)，可以開(kāi)發(fā)出駕駛行為識(shí)別數(shù)據(jù)模型，并將該模型寫入到新能源汽車的BMS中，從而對(duì)BMS功能優(yōu)化提供輔助。這一模型能夠?qū)?dòng)緊急制動(dòng)、加速啟動(dòng)等不良駕駛行為加以識(shí)別并進(jìn)行提醒，從而幫助駕駛員優(yōu)化駕駛行為。此外，隨著汽車由傳統(tǒng)交通工具變?yōu)椤靶旭偟臄?shù)據(jù)中心”，汽車相比于手機(jī)、電腦有更大的空間可配備強(qiáng)大的計(jì)算能力、各類傳感器和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，而新能源汽車相比于傳統(tǒng)汽車，電動(dòng)化和智能化網(wǎng)聯(lián)化程度更高，未來(lái)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈將有廣泛的應(yīng)用前景?！诋a(chǎn)品規(guī)劃與定義環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將在產(chǎn)品規(guī)劃和定義環(huán)節(jié)發(fā)揮越來(lái)越大的作用，基于社交媒體的潛在客戶相關(guān)數(shù)據(jù)信息大數(shù)據(jù)分析將逐漸取代傳統(tǒng)的小樣本、定向客戶走訪調(diào)研，進(jìn)一步挖掘用戶潛在更深層次的需求，客戶畫像將更加精準(zhǔn)?！谘邪l(fā)環(huán)節(jié)，基于大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品迭代與優(yōu)化將變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，研發(fā)工程師可以及時(shí)收集到大量的車輛行駛相關(guān)數(shù)據(jù)和用戶駕駛行為數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果工程師可以不斷優(yōu)化設(shè)計(jì)，迭代產(chǎn)品，并通過(guò)OTA升級(jí)方式優(yōu)化產(chǎn)品，讓汽車像現(xiàn)在的手機(jī)一樣性能不斷升級(jí)。此外，自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)也逐漸實(shí)現(xiàn)落地。同時(shí)，隨著新能源汽車智能化程度越來(lái)越高，5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能汽車與智能交通、智慧城市的融合一體化發(fā)展也是大勢(shì)所趨，智能交通、智慧城市將賦能智能汽車使得智能汽車實(shí)現(xiàn)更多功能。在制造環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)加快數(shù)字智能工廠的落地，模塊化設(shè)計(jì)制造、制造各環(huán)節(jié)的數(shù)字化智能化、供應(yīng)鏈供貨和質(zhì)量狀況實(shí)時(shí)監(jiān)控等都將落地應(yīng)用。在銷售環(huán)節(jié)，基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)客戶營(yíng)銷、潛在客戶管理、客戶滿意度分析、客戶忠誠(chéng)度分析、數(shù)字化銷售體驗(yàn)都將逐漸落地。在服務(wù)環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)分析可以用于OTA升級(jí)、調(diào)試、售后等方面，包括：（1）主動(dòng)預(yù)測(cè)維護(hù)：實(shí)現(xiàn)基于認(rèn)知的服務(wù)前臺(tái)，車輛維護(hù)的智能輔助系統(tǒng)。基于實(shí)時(shí)的車輛行駛過(guò)程數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)（包括電池狀況、油溫、部件磨損情況等），可以及早發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的質(zhì)量監(jiān)控、車輛診斷和早期維修，OTA升級(jí)，提供主動(dòng)服務(wù)等；（2）以需求為導(dǎo)向的零部件存儲(chǔ)；（3）基于駕駛行為大數(shù)據(jù)的車損評(píng)估，以使用為基礎(chǔ)的保險(xiǎn)；（4）基于大數(shù)據(jù)分析的千人千面出行服務(wù)（社交導(dǎo)航、汽車共享、預(yù)報(bào)、事故、交通堵塞）等等。此外，大數(shù)據(jù)分析還可以應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理，尤其是知識(shí)管理、在線學(xué)習(xí)，綜合服務(wù)平臺(tái)的整合，人才的管理等方面，進(jìn)一步提升企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率。

5結(jié)語(yǔ)

綜上所述，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在新能源汽車行業(yè)未來(lái)有廣泛的應(yīng)用前景，大數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展是新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要機(jī)遇，從而為我國(guó)新能源汽車的快速發(fā)展提供有力支撐。

參考文獻(xiàn)：

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作者：黃亞娟 單位：廣汽研究院