新能源汽車行業大數據分析技術運用
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摘要：新能源汽車由于其自身技術獨特優勢是與信息化、智能化、網聯化融合的最佳載體，大數據分析技術在新能源汽車行業有著廣泛的應用前景。本文主要針對新能源汽車相關大數據的采集、預處理與存儲、分析、挖掘以及應用展開探討，以期為新能源汽車行業日后發展提供參考。
1引言
隨著新能源汽車信息化、智能化、網聯化程度的不斷提升，車輛在駕駛過程中會產生海量數據，對這些數據進行采集、儲存、分析、挖掘，并研究如何加大大數據分析技術在新能源汽車行業的應用是當下的一個研究熱點。
2新能源汽車大數據分析技術概述
當下，大數據是最熱門的研究領域之一，其在全球范圍內受到極為廣泛的關注，在學術界，Nature與Science針對大數據先后推出相關期刊，對大數據為人們日常生活所帶來的機遇與挑戰展開討論。隨著人工智能、云計算、5G技術的不斷進步，以及汽車電動化、智能化、網聯化程度的不斷提升，大數據分析技術在新能源汽車領域有著廣泛的應用前景，同時，也是中國新能源汽車產業戰略轉型的重要機遇之一。從2017年開始至2020年，我國新能源汽車銷量已連續四年位居世界第一，但在銷量不斷增長的同時，其安全問題也日益凸顯。為使新能源汽車日常駕駛安全得到保障與推動新能源汽車行業發展質量與速度，2016年，我國新能源汽車國家監測與管理平臺在北京成立，其接收新能源汽車行駛過程中產生的大量數據，將新能源汽車檔案、天氣、道路等諸多數據相融合，構建了新能源汽車數據庫，同時將車輛數據資源與大數據分析技術相結合，對每一項數據背后的不同價值加以挖掘，從而對新能源汽車安全等問題加以改善。現階段，大數據分析技術在新能源汽車的電池安全監控與預測領域應用較多，主要對新能源汽車故障進行診斷及溫度失控預警進行提醒等。與此同時，各大車企也都在挖掘大數據分析技術在新能源汽車產品定義、研發、制造、銷售、服務以及企業內部運營管理方面的應用。
3新能源汽車大數據技術運行
3.1大數據采集
在大數據采集方面，傳統方法是通過Internet收集數據。收集方法主要包括收集數據日志文件和收集Web爬蟲。同時，傳感器數據收集方法被廣泛應用于工程中。由于新能源汽車的智能化程度較高，搭載數量諸多的傳感器，新能源汽車在行駛過程中，其自身車載終端會收集各個傳感器以及電池管理系統產生的數據，并依照我國相關法律法規對數據進行加密與標準化處理，隨后，標準化和加密的信息通過無線網傳輸到企業監測平臺，隨后由企業對車輛安全進行實施安全監管，同時對新能源汽車行駛數據、信息統計、處理故障信息實施傳輸至地方平臺與國家平臺當中[2][3]。
3.2大數據預處理與儲存
在提升新能源汽車軟、硬件水平與強化數據監管質量之外，運用大數據預處理技術能夠大幅改善數據質量，同時對發掘新能源汽車數據自身準確率及提升效率有著諸多裨益。數據預處理過程可分為兩個階段，一是在進行原始數據采集時進行預處理，依托車載終端程序或其他應用程序，對所產生的數據正負、精度、異常數據過濾等進行預處理；二是在數據傳輸至企業數據平臺后，通過實時數據計算模塊對數據有效性、準確性及故障進行預判處理。針對掉幀、錯幀等狀況，在對數據分析時，應依據實際情況進行計算；在對數據進行處理時，應選擇缺失數據值填充或數據清洗等方式對新能源汽車所產生進行進一步深化處理。在數據存儲方面，目前企業主要采用自建或租用云平臺方式進行數據存儲。國家新能源大數據平臺的數據存儲空間按照滿足二百萬輛汽車三年內產生的數據量建設，寬帶資源處于500Mbps范圍之內，服務器約150臺，數據儲存方式主要使用HDFS分散式數據文件儲存，同時使用parput格式對文件進行儲存，以滿足數據擴展與挖掘所需，未來儲存規模有預計可拓展至滿足百萬級別PB所需[4]。
3.3大數據統計分析與可視化
大數據統計分析泛指使用統計方法對數據資源實施初步分析，并對信息當中所具備的內涵信息加以萃取與提煉，最后找出數據變化內在規律，同時對后續數據挖掘工作展開指導。傳統的統計方法包括聚類分析，相關分析，回歸預測分析，分類分析等。此外，可視化視覺分析也是一個極其重要的方法，利用計算機的自動分析功能，對數據挖掘人員自身認知優勢與計算機長處二者有機結合，能夠更為高效知悉數據背后信息與規律。目前，部分車企和國家/地方監測平臺，以建立可視化的大屏幕顯示界面，實時顯示大數據分析結果。
3.4大數據信息挖掘
在大數據信息挖掘方面，一是要重點關注大數據分析技術與新能源專業技術的融合，增加對于不同數據背后信息的挖掘與規律的關注分析力度。通過運用大數據挖掘方法，將數據統計與汽車實際行駛情況相結合，建立具有針對性的模型，通過此模型對車輛行駛狀況與性能變化加以分析。二是要開發更為精準的算法。此外，還要關注多源異構數據的融合以及對數據發展與變化規律的研究[5]。
4新能源汽車大數據分析應用
如上所述，新能源汽車在車輛行駛過程中通過各類不同用途傳感器可以采集海量的數據，包括車輛自身信息（速度信息、定位信息、系統部件狀態信息等）、用戶駕駛行為信息、車輛周邊信息數據等，對這些數據進行分析，可應用于新能源汽車的產品定義、研發、制造、銷售、服務等各個環節。當前，大數據分析除了應用在新能源汽車安全安控與預測領域之外，相關企業也在研究基于用戶駕駛行為大數據分析結果的應用。眾所周知，新能源汽車駕駛公里數與電池性能息息相關，同時，用戶自身駕駛行為與其也有極為緊密的聯系，用戶優質駕駛行為能夠將新能源汽車的實際行駛里程的能耗降到最低。研究表明，新能源汽車行駛過程中，即使行駛速度相同，但因駕駛人員自身操作的差異使得踏板發生變化的頻率不同，從而導致新能源汽車能耗受到影響。以此為基礎，運用神經網絡與非線性數據自回歸算法，分析駕駛員歷史駕駛行為數據，可以開發出駕駛行為識別數據模型，并將該模型寫入到新能源汽車的BMS中，從而對BMS功能優化提供輔助。這一模型能夠對啟動緊急制動、加速啟動等不良駕駛行為加以識別并進行提醒，從而幫助駕駛員優化駕駛行為。此外，隨著汽車由傳統交通工具變為“行駛的數據中心”，汽車相比于手機、電腦有更大的空間可配備強大的計算能力、各類傳感器和網絡基礎設施，而新能源汽車相比于傳統汽車，電動化和智能化網聯化程度更高，未來，大數據分析技術在新能源汽車整個產業鏈將有廣泛的應用前景?！诋a品規劃與定義環節，大數據分析技術將在產品規劃和定義環節發揮越來越大的作用，基于社交媒體的潛在客戶相關數據信息大數據分析將逐漸取代傳統的小樣本、定向客戶走訪調研，進一步挖掘用戶潛在更深層次的需求，客戶畫像將更加精準?！谘邪l環節，基于大數據分析的產品迭代與優化將變為現實，研發工程師可以及時收集到大量的車輛行駛相關數據和用戶駕駛行為數據，基于大數據分析結果工程師可以不斷優化設計，迭代產品，并通過OTA升級方式優化產品，讓汽車像現在的手機一樣性能不斷升級。此外，自動駕駛相關技術也逐漸實現落地。同時，隨著新能源汽車智能化程度越來越高，5G、人工智能、大數據、云計算等技術的不斷進步，智能汽車與智能交通、智慧城市的融合一體化發展也是大勢所趨，智能交通、智慧城市將賦能智能汽車使得智能汽車實現更多功能。在制造環節，大數據分析技術與工業物聯網加快數字智能工廠的落地，模塊化設計制造、制造各環節的數字化智能化、供應鏈供貨和質量狀況實時監控等都將落地應用。在銷售環節，基于大數據分析的精準客戶營銷、潛在客戶管理、客戶滿意度分析、客戶忠誠度分析、數字化銷售體驗都將逐漸落地。在服務環節，大數據分析可以用于OTA升級、調試、售后等方面，包括：（1）主動預測維護：實現基于認知的服務前臺，車輛維護的智能輔助系統?；趯崟r的車輛行駛過程數據監測（包括電池狀況、油溫、部件磨損情況等），可以及早發現質量問題，實現持續的質量監控、車輛診斷和早期維修，OTA升級，提供主動服務等；（2）以需求為導向的零部件存儲；（3）基于駕駛行為大數據的車損評估，以使用為基礎的保險；（4）基于大數據分析的千人千面出行服務（社交導航、汽車共享、預報、事故、交通堵塞）等等。此外，大數據分析還可以應用于企業內部運營管理，尤其是知識管理、在線學習，綜合服務平臺的整合，人才的管理等方面，進一步提升企業內部運營效率。
5結語
綜上所述，大數據分析技術在新能源汽車行業未來有廣泛的應用前景，大數據分析驅動業務發展是新能源汽車產業發展的一個重要機遇，從而為我國新能源汽車的快速發展提供有力支撐。
參考文獻：
[1]佘承其，張照生，劉鵬，etal.大數據分析技術在新能源汽車行業的應用綜述——基于新能源汽車運行大數據[J].機械工程學報，2019，55（20）：3-16.
[2]高楊.大數據時代的計算機信息處理技術[J].科技風，2018（12）：69-69.
[3]張麗娜.汽車供應鏈大數據應用探討[J].時代汽車，2019（5）：175-176.
[4]孔春麗，王應邦.關于大數據背景下軟件測試技術的研究[J].信息與電腦，2019（12）：19-20.
[5]張亮.基于工業大數據協同的汽車智能制造體系構建[J].上海汽車，2019（11）：7-12.
作者：黃亞娟 單位：廣汽研究院
