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黄亚娟
广汽研究院 广东省广州市 511434
摘 要： 新能源汽车由于其自身技术独特优势是与信息化、智能化、网联化融合的最佳载体，大数据分析技术在新能源汽车行业有着广泛的应用前景。本文主要针对新能源汽车相关大数据的采集、预处理与存储、分析、挖掘以及应用展开探讨，以期为新能源汽车行业日后发展提供参考。
关键词：大数据分析技术；新能源汽车；大数据平台
1 引言
随着新能源汽车信息化、智能化、网联化程度的不断提升，车辆在驾驶过程中会产生海量数据，对这些数据进行采集、储存、分析、挖掘，并研究如何加大大数据分析技术在新能源汽车行业的应用是当下的一个研究热点。
2 新能源汽车大数据分析技术概述当下，大数据是最热门的研究领域之一，其在全球范围内受到极为广泛的关注，在学术界，Nature与Science针对大数据先后推出相关期刊，对大数据为人们日常生活所带来的机遇与挑战展开讨论。随着人工智能、云计算、5G技术的不断进步，以及汽车电动化、智能化、网联化程度的不断提升，大数据分析技术在新能源汽车领域有着广泛的应用前景，同时，也是中国新能源汽车产业战略转型的重要机遇之一。从2017年开始至2020年，我国新能源汽车销量已连续四年位居世界第一，但在销量不断增长的同时，其安全问题也日益凸显。为使新能源汽车日常驾驶安全得到保障与推动新能源汽车行业发展质量与速度，2016年，我国新能源汽车国家监测与管理平台在北京成立，其接收新能源汽车行驶过程中产生的大量数据，将新能源汽车档案、天气、道路等诸多数据相融合，构建了新能源汽车数据库，同时将车辆数据资源与大数据分析技术相结合，对每一项数据背后的不同价值加以挖掘，从而对新能源汽车安
全等问题加以改善。现阶段，大数据分析技
术在新能源汽车的电池安全监控与预测领域
应用较多，主要对新能源汽车故障进行诊断
及温度失控预警进行提醒等。与此同时，各
大车企也都在挖掘大数据分析技术在新能源
汽车产品定义、研发、制造、销售、服务以
及企业内部运营管理方面的应用。
3 新能源汽车大数据技术运行
3.1 大数据采集
在大数据采集方面，传统方法是通过
Internet收集数据。收集方法主要包括收集数
据日志文件和收集Web爬虫。同时，传感器
数据收集方法被广泛应用于工程中。由于新
能源汽车的智能化程度较高，搭载数量诸多
的传感器，新能源汽车在行驶过程中，其自
身车载终端会收集各个传感器以及电池管理
系统产生的数据，并依照我国相关法律法规
对数据进行加密与标准化处理，随后，标准
化和加密的信息通过无线网传输到企业监测
平台，随后由企业对车辆安全进行实施安全
监管，同时对新能源汽车行驶数据、信息统计、
处理故障信息实施传输至地方平台与国家平
台当中[2][3]。
3.2 大数据预处理与储存
在提升新能源汽车软、硬件水平与强化
数据监管质量之外，运用大数据预处理技术
能够大幅改善数据质量，同时对发掘新能源
汽车数据自身准确率及提升效率有着诸多裨
益。数据预处理过程可分为两个阶段，一是
在进行原始数据采集时进行预处理，依托车
载终端程序或其他应用程序，对所产生的数
据正负、精度、异常数据过滤等进行预处理；
二是在数据传输至企业数据平台后，通过实
f7f时数据计算模块对数据有效性、准确性及故
障进行预判处理。针对掉帧、错帧等状况，
在对数据分析时，应依据实际情况进行计
算；在对数据进行处理时，应选择缺失数据
值填充或数据清洗等方式对新能源汽车所产
生进行进一步深化处理。在数据存储方面，
汽车ota目前企业主要采用自建或租用云平台方式进
行数据存储。国家新能源大数据平台的数据
存储空间按照满足二百万辆汽车三年内产生
的数据量建设，宽带资源处于500Mbps范围
之内，服务器约150台，数据储存方式主要
使用HDFS分散式数据文件储存，同时使用
parput格式对文件进行储存，以满足数据扩
展与挖掘所需，未来储存规模有预计可拓展
至满足百万级别PB所需[4]。小客车指标查询网
3.3 大数据统计分析与可视化
大数据统计分析泛指使用统计方法对数
据资源实施初步分析，并对信息当中所具备
的内涵信息加以萃取与提炼，最后出数据
变化内在规律，同时对后续数据挖掘工作展
开指导。传统的统计方法包括聚类分析，相
关分析，回归预测分析，分类分析等。此外，
可视化视觉分析也是一个极其重要的方法，
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NEW ENERGY AUTOMOBILE | 新能源汽车
利用计算机的自动分析功能，对数据挖掘人员自身认知优势与计算机长处二者有机结合，能够更为高效知悉数据背后信息与规律。目前，部分车企和国家/地方监测平台，以建立可视化的大屏幕显示界面，实时显示大数据分析结果。
3.4 大数据信息挖掘
在大数据信息挖掘方面，一是要重点关注大数据分析技术与新能源专业技术的融合，增加对于不同数据背后信息的挖掘与规律的关注分析力度。通过运用大数据挖掘方法，将数据统计与汽车实际行驶情况相结合，建立具有针对性的模型，通过此模型对车辆行驶状况与性能变化加以分析。二是要开发更为精准的算法。此外，还要关注多源异构数据的融合以及对数据发展与变化规律的研究[5]。
4 新能源汽车大数据分析应用
如上所述，新能源汽车在车辆行驶过程中通过各类不同用途传感器可以采集海量的数据，包括车辆自身信息（速度信息、定位信息、系统部件状态信息等）、用户驾驶行为信息、车辆周边信息数据等，对这些数据进行分析，可应用于新能源汽车的产品定义、研发、制造、销售、服务等各个环节。
当前，大数据分析除了应用在新能源汽车安全安控与预测领域之外，相关企业也在研究基于用户驾驶行为大数据分析结果的应用。众所周知，新能源汽车驾驶公里数与电池性能息息相关，同时，用户自身驾驶行为与其也有极为紧密的联系，用户优质驾驶行为能够将新能源汽车的实际行驶里程的能耗降到最低。研究表明，新能源汽车行驶过程中，即使行驶速度相同，但因驾驶人员自身操作的差异使得踏板发生变化的频率不同，从而导致新能源汽车能耗受到影响。以此为基础，运用神经网络与非线性数据自回归算法，分析驾驶员历史驾驶行为数据，可以开发出驾驶行为识别数据模型，并将该模型写
入到新能源汽车的BMS中，从而对BMS功能优化提供辅助。这一模型能够对启动紧急制动、加速启动等不良驾驶行为加以识别并进行提
醒，从而帮助驾驶员优化驾驶行为。
此外，随着汽车由传统交通工具变为“行
驶的数据中心”，汽车相比于手机、电脑有
更大的空间可配备强大的计算能力、各类传
感器和网络基础设施，而新能源汽车相比于
传统汽车，电动化和智能化网联化程度更高，
未来，大数据分析技术在新能源汽车整个产
业链将有广泛的应用前景。
※在产品规划与定义环节，大数据分析
技术将在产品规划和定义环节发挥越来越大
的作用，基于社交媒体的潜在客户相关数据
信息大数据分析将逐渐取代传统的小样本、
定向客户走访调研，进一步挖掘用户潜在更
深层次的需求，客户画像将更加精准。
※在研发环节，基于大数据分析的产品
迭代与优化将变为现实，研发工程师可以及
时收集到大量的车辆行驶相关数据和用户驾
驶行为数据，基于大数据分析结果工程师可
以不断优化设计，迭代产品，并通过OTA升
级方式优化产品，让汽车像现在的手机一样
性能不断升级。此外，自动驾驶相关技术也
逐渐实现落地。同时，随着新能源汽车智能
化程度越来越高，5G、人工智能、大数据、
云计算等技术的不断进步，智能汽车与智能
交通、智慧城市的融合一体化发展也是大势
所趋，智能交通、智慧城市将赋能智能汽车
使得智能汽车实现更多功能。
在制造环节，大数据分析技术与工业物
联网加快数字智能工厂的落地，模块化设计
制造、制造各环节的数字化智能化、供应链
供货和质量状况实时监控等都将落地应用。
在销售环节，基于大数据分析的精准客
户营销、潜在客户管理、客户满意度分析、
客户忠诚度分析、数字化销售体验都将逐渐
落地。
在服务环节，大数据分析可以用于OTA
升级、调试、售后等方面，包括：（1）主动
预测维护：实现基于认知的服务前台，车辆
维护的智能辅助系统。基于实时的车辆行驶
过程数据监测（包括电池状况、油温、部件
磨损情况等），可以及早发现质量问题，实
现持续的质量监控、车辆诊断和早期维修，
OTA升级，提供主动服务等；（2）以需求
为导向的零部件存储；（3）基于驾驶行为大
数据的车损评估，以使用为基础的保险；（4）
基于大数据分析的千人千面出行服务（社交
导航、汽车共享、预报、事故、交通堵塞）
等等。
此外，大数据分析还可以应用于企业内
部运营管理，尤其是知识管理、在线学习，
综合服务平台的整合，人才的管理等方面，
进一步提升企业内部运营效率。
5 结语
综上所述，大数据分析技术在新能源汽
永州汽车网车行业未来有广泛的应用前景，大数据分析
驱动业务发展是新能源汽车产业发展的一个
重要机遇，从而为我国新能源汽车的快速发
展提供有力支撑。
参考文献：
[1]佘承其，张照生，刘鹏，et al.大数据分析
技术在新能源汽车行业的应用综述——基
于新能源汽车运行大数据[J]. 机械工程学
报，2019，55（20）：3-16.
[2]高杨.大数据时代的计算机信息处理技术
[J].科技风，2018（12）：69-69.
[3]张丽娜.汽车供应链大数据应用探讨[J]. 时
代汽车，2019（5）：175-176.
[4]孔春丽，王应邦.关于大数据背景下软件
测试技术的研究[J].信息与电脑，2019（12）：
2012款明锐19-20.
[5]张亮.基于工业大数据协同的汽车智能制
造体系构建[J].上海汽车，2019（11）：
7-12.
作者简介
黄亚娟： （1980—），女，汉族，河南平顶山人，
研究生，战略负责人，中级职称，广州
汽车集团股份有限公司汽车工程学院。
研究方向：汽车工程。
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