汽車大數據應用

① 大數據可以應用在哪些方面

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(1)汽車大數據應用擴展閱讀

七個典型的大數據應用案例

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了悉指培90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對睜唯沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推逗改特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

② 大數據在交通領域的應用

大數據在交通領域的應用可以改善城市交通擁堵情況、提高道路通行能力、降低交通事故發生率等，具體應用如下：

1. 交通流量預測：通過分析歷史車流量數據和實時車輛位置等信息，可以預測未來的交通流量，進而實現交通信號燈控制優化或者路況導航提示。

總之，大數據在交通領域的應用為城市交通運輸管理提供了更加准確、高效和科學的手段，從而有效解決了城市交通問題。

③ 大數據精準營銷如何應用在汽車行業

最簡單的是幫助獲客，舉個例子：汽車經銷商需要找目標購車用戶，有地理位版置和時間的要求。發源權地大數據公司就建立一個汽車行業經銷商的獲客模型，裡麵包含標簽：最近一個月、在上海、經常看汽車之家、BBA車型的客戶、瀏覽時間及瀏覽的一些參數等等一系列具備潛在購買者特徵的標簽行為，之後進行標准化廣告投放或者定製化電銷服務。

④ 「SAECCE議程劇透」新能源汽車大數據應用——機遇與融合

導讀

新能源 汽車 大數據的利用不僅在 汽車 產業內部釋放了巨大的數據紅利，未來也必將成為 汽車 產業與其他產業融合的重要紐帶。隨著我國「新基建」的不斷推進，高速低延遲的5G網路覆蓋與新能源 汽車 充電樁的建設，勢必會加速新能源 汽車 的發展與數據井噴。由此可見，大數據技術在新能源 汽車 上的應用會加快 汽車 產業向信息化與智能化邁進的腳步，而新能源 汽車 大數據與電力等行業的融合還將產生出巨大的藍海市場。

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦。迄今為止，SAECCE年會已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。

本專題分會以 「新能源 汽車 大數據應用——融合與機遇」 為主題，邀請國內外權威專家主旨演講和互動討論。通過聚焦「大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方法研究」等若干議題，共同交流新能源 汽車 大數據應用的主流技術與最新發展趨勢，加速新能源 汽車 大數據技術成熟，並加大 汽車 產業的輻射帶動能力。

N01:新能源 汽車 大數據應用——機遇與融合

會議時間&地點

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽車 會展中心

協辦單位

吉林大學 汽車 工程學院

會議主席

王震坡

博士/教授/博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長

王震坡，教授、博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長。入選了教育部「新世紀優秀人才」、北京市「 科技 北京百名領軍人才」、 科技 部「中青年 科技 創新領軍人才」、 國家「萬人計劃」和機械行業「『十二五』先進 科技 工作者」。主持了國家自然基金重點項目（動力電池系統熱失控與安全管理）、國家重點研發計劃項目（分布式驅動電動 汽車 集成與控制）、國家863計劃項目（電動 汽車 充換電設施設計集成與管理）等縱向項目12項，發表第一作者或通訊作者SCI論文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI論文60餘篇。第一作者出版專(譯)著4部(「電動車輛動力電池系統及應用技術」入選「十二五」高等教育本科國家級規劃教材)，授權第一發明人發明專利24項。獲國家 科技 進步二等獎1項，省部級科研一等獎3項，二等獎2項(1項排名第一)，中國 汽車 工業科學技術一等獎1項(排名第一)，北京市教學成果一等獎1項。

聯合會議主席

許楠

博士/副教授/博士生導師，吉林大學 汽車 工程學院

許楠，吉林大學 汽車 工程學院車輛工程專業 副教授兼博士生導師，工學博士，博士後，新能源 汽車 國家大數據聯盟理事，美國電氣電子工程師學會（IEEE）會員，目前擔任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等國際期刊審稿專家。發表新能源 汽車 領域論文二十餘篇，授權發明專利10項，軟體著作權13項。作為項目負責人承擔國家自然科學基金青年基金項目、國家博士後科學基金面上項目、吉林省 科技 發展計劃項目以及企業的合作研究等項目。榮獲國家教育部博士生新人獎，入選國家留學基金委國際清潔能源拔尖創新人才培養項目（iCET2019），吉林大學優秀青年教師重點培養計劃等。

主要研究城市智能交通系統規劃與評價、車輛全局優化式能量管理、人-車-路系統數據挖掘與分析、新能源車輛動力系統控制與評價、開放式繞組電機控制、智能輔助駕駛。

01

演講嘉賓簡介及演講摘要提前看

大數據+區塊鏈在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用研究

劉鵬

北京理工大學副教授，碩士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟副秘書長

演講要點

1、新能源 汽車 動力電池發展現狀。

2、新能源 汽車 動力電池溯源管理平台建設及應用現狀介紹。

3、大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用現狀及最新研究。

4、動力電池數據管理所面臨的問題和挑戰。

演講摘要

概述近年來新能源 汽車 和動力電池發展數據研究現狀，以及大數據平台建設及應用狀況，並對大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用及研究進行介紹，對動力電池數據管理方面所面臨的挑戰進行分析和展望。

一種基於數據的電動 汽車 全工況行駛能耗評價方法

袁新枚

吉林大學 汽車 工程學院教授

演講要點

1、電動 汽車 能耗評價的需求。

2、一種新型的電動 汽車 能耗模型及基於數據的能耗評價方法。

3、模擬實驗結果及討論。

4、該方法在高速路充電站規劃上的一個應用。

演講摘要

智能網聯新能源 汽車 的能量管理策略

宋珂

同濟大學 汽車 學院燃料電池創新研究所所長

演講要點

1、智能網聯 汽車 概述。

2、智能網聯 汽車 的通信技術。

3、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展歷程。

4、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展趨勢。

演講摘要

智能網聯 汽車 與新能源 汽車 將是未來 汽車 技術發展的兩個重要方向。當今 社會 和人們對這兩項技術的協調發展提出了更高的要求。通過使用智能網聯技術（ICT），新能源 汽車 可以與外部世界（例如其他行駛車輛、道路基礎設施，互聯網等）進行信息實時交互，這就是所謂的車聯網系統（V2X）。在對各種交通信息進行深入分析的基礎上，車輛可以識別當前行駛狀況並對未來駕駛狀況進行有效預測，從而實現車輛動力系統能量管理的實時優化，以滿足不同駕駛條件下的車輛駕駛需求。這不僅能大大改善新能源 汽車 的燃油經濟性，也能夠有效緩解了交通擁堵問題。介紹近年來智能網聯技術在新能源 汽車 上的應用情況，基於智能網聯技術的新能源 汽車 能量管理策略研究現狀以及智能網聯技術與新能源 汽車 技術協調發展的趨勢。

大數據在新能源 汽車 安全風險防控的應用研究

張照生

北京理工大學機械與車輛學院副教授

演講要點

1、新能源 汽車 安全情況統計分析。

2、新能源 汽車 安全預警與防控方法研究。

3、典型事故案例數據分析。

演講摘要

基於新能源 汽車 國家監管平台數據，統計分析車輛報警、事故車輛相關情況，從大數據角度分析影響新能源 汽車 安全相關因素，提出新能源 汽車 安全預警和防控方法，並以具體事故案例分析新能源 汽車 預警情況，為新能源 汽車 安全管控及產業 健康 發展提供技術支撐。

大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方

法研究

許楠

吉林大學 汽車 工程學院 副教授，博士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟理事

演講要點

1、新能源車輛能量管理方法研究現狀。

2、大數據背景下全局優化式能量管理方法所面臨的機遇和挑戰。

3、"信息-物質-能量"三層式全局優化架構的建立及應用。

4、全局優化式能量管理平台的應用前景。

演講摘要

概述近年來新能源車輛能量管理方法研究現狀，介紹大數據為全局優化式能量管理帶來的機遇，明確全局優化式能量管理方法所面臨的問題和挑戰，提出「信息-物質-能量」三層式全局優化架構以解決全局優化式能量管理方法實際應用問題。最後，針對全局優化式能量管理平台未來在區域交通能耗優化等方面的應用，提出了相關建議與展望。

數據驅動的鋰離子動力電池管理演算法 探索 研究

韓雪冰

清華大學車輛與運載學院助理研究員

演講要點

1、基於雲端大數據的電池管理是未來的發展方向。

2、基於數據可以有效的實現電池的安全預警。

3、基於數據可以有效的實現電池的壽命估計。

演講摘要

在新能源 汽車 使用過程中，伴隨著電池的使用，電池性能不斷衰減，電池組內單體間的不一致性持續增加，一致性問題還可能導致電池組的失效，引發安全問題。隨著雲端數據的廣泛應用，電動 汽車 的數據能被監測、記錄。基於這些數據可以有效的評估電池組一致性、估計電池壽命，進行電池安全預警，實現更加安全可靠的電池管理。

大數據背景下基於儲能應用的電動 汽車 電池的

二次利用

班伯源

中國科學院合肥物質科學研究院副研究員

演講要點

1、退役電動 汽車 電池二次利用的必要性。

2、電動 汽車 鋰電池的衰減現象的本質。

3、退役電動 汽車 電池二次利用的關鍵技術 SOH估算。

4、退役電動 汽車 電池二次利用國內應用實例。

演講摘要

近年來電動 汽車 （EV）產業飛速發展，為了保證 汽車 的動態性能和行駛安全，電動 汽車 電池在一定服役時間或性能下降後就需要更換。退役 汽車 電池二次利用是將保留了足夠的性能的退役電動 汽車 電池組，用於特定的儲能系統中。在本報告中整理了鋰離子 汽車 蓄電池二次利用的相關法律法規，收集了SOH估算的相關方法，特別是針對目前大數據背景下的提出了整合電動車能源管理系統的SOH估算方法，列舉了退役 汽車 電池可能的二次利用的利用場景。最後，根據目前國內退役電動 汽車 電池二次利用的現狀，提出了相關建議與展望。

新能源車與外部環境的數據融合帶來的機遇和

挑戰

王川久

北京泓達九通 科技 發展有限公司董事長

演講要點

1、大數據讓新能源車看的更遠，了解的更多，同時我們對車輛也有了更深的了解。

2、車輛與道路交通系統的關系。

3、大數據能給我們帶來什麼。

4、幾個大數據的應用場景。

演講摘要

新能源 汽車 與外部環境的大數據交換，將使車輛更好的融入道路交通系統，提高整個交通系統的效率，同時車輛的設計、生產、銷售、質量控制等各個環節均發揮出與以往不同的作用。

關於SAECCE 2020

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦，誠邀 汽車 及相關行業的企業高層、技術領軍人物、資深專家學者、廣大 科技 工作者參與會議。SAECCE以「 汽車 +，協同創新」為主題，圍繞新能源 汽車 技術、智能網聯 汽車 技術、 汽車 關鍵共性技術，深度探討如何快速推動技術創新，重塑新型產業格局。

中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE）已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。此外，原定於今年5月在北京召開的第七屆國際智能網聯 汽車 技術年會（CICV 2020）將和2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020）合並舉辦。

SAECCE2020將組織1天（2場）全體大會、50多場專題分會、20多場（論文交流）技術分會，展覽面積約10000平米，預計將吸引3000多位來自政府機構及行業組織、整車企業、零部件企業、高校及科研院所的代表參會及參觀。

歡迎廣大企業、高校、科研院所等機構、以及廣大 科技 工作者通過組團或個人報名的方式積極參與！

02

SAECCE 2020 日程架構

⑤ 5G、人工智慧和大數據的結合將對汽車行業帶來哪些改變

5G作為第五代通信網路，目前已接近使用， 5G 相對於2G、3G、4G帶寬更寬、信息傳輸速度更快（比4G快100倍）、准確。

5G技術的成熟應用，結合大數據和人工智慧技術，將 助力物聯網 （萬物相連）的實現。物聯網由 感知層 (感測器)、 網路傳輸層 （5G）、 存儲分析計算層 （大數據和人工智慧）、 應用層構成 （終端設備）構成，應用於 汽車 行業將實現在任何時間、任何地點，人、車、交通設施的 互聯互通 。

下面我結合自身在 汽車 行業的工作經驗，對5G、人工智慧和大數據將在 汽車 產業中的應用場景 進行詳細說明。

車聯網平台模型如下：

通過模型可以看出，5G網路將車聯網中控平台、 汽車 、交通設施和人連接到了一個網路內， 相互間可實時傳輸和接收相關信息 。

結合車聯網模型， 無人駕駛 實現 場景 如下：

乘客 要出行，可在家裡拿出手機或相關智能設備 打開車聯網平台APP ，選擇車型、用車時間、出行地點，確認後，車聯網 中控平台下達指令到 符合要求的 汽車 ， 汽車 通過自身所帶的控制系統 接收信號指令 ，自動 行使到小區上車點 ，等客人上車後， 客人 通過語音或觸控 下發出行指令 ， 汽車 自動啟動並開始行程；在 行使 過程中自動 感知 周邊 交通設備 和 人員 等信息（通過車輛所帶感應設備感應），進行制動、加速、避讓等。同時車輛可從車聯網監控平台 獲取遠處 公路上 車輛 多少、或是否有 交通事故、交通維護 等信息，自動 選擇 最佳的 行車路線 ，避免擁堵；到達目的地後，客人通過車聯網平台 APP結束行程 ，車輛等待車聯網中控平台指令進行下一個任務。

汽車 設計目標的確定取決於顧客對車輛的需求+上市車型的故障缺陷+公司規劃目標+國家法規要求。在5G帶動下的車聯網將對獲取顧客需求和車輛故障缺陷的獲取帶來極大的便利。

2.1.1乘客需求感知

結合車聯網模型，假設場景，車輛為 自動駕駛 車型：

車聯網監控平台通過分析顧客 選擇的出行車型 （在車聯網監控平台）分析出最受大眾歡迎的車型系列，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 整車型譜規劃參考 。

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、環境等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客行為、活動、坐姿、辦公、休閑、 娛樂 等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分乘客的 舒適狀態 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 內飾外觀結構及功能設計參考 。

2.1.2駕駛員需求感知

結合車聯網模型，假設場景，車輛為 人工駕駛 車型：

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、人機操控設備感測器等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客駕駛起步加速模態、轉向模態、檔位轉換模態、制動模態等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分 駕駛員 的 最佳操控模型 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 操控機構及功能、性能等設計參考。

車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集車輛在 運行過程中 的功能性能狀態信息（如動力性、經濟性、振動、雜訊、平順性、操穩等），通過 雲計算 可以識別出 故障缺陷 信息，提供給 汽車 設計公司作為 整車或零部件功能 設計參考。

汽車 由車身、底盤、電氣、內外飾、動力裝置（燃油車為發動機、變速器；電動車為電池、電機、電控）等幾大系統構成，同時每個系統又分為很多零部件，為了保證 汽車 的開發進度，所有零部件的設計開發人員分布在不同的國家或同一國家不同的區域。通過 5G技術助力虛擬現實技術 投入使用，實現不同區域的設計人員、實時在線的同步交流、評審分析數據的可行性，很大程度上提高了研發速度，降低了研發成本。

對於較大的零部件數據，通過5G傳輸技術可快速准確的傳輸到 異地3D列印設備 ，進行樣件的快速製作。

根據試驗進展及突發情況，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 試驗環境 （溫度、濕度、大氣壓等）、試驗設備的運行狀態進行 遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台 監控試驗設備 、 環境 的狀態信息，對於不良狀態做到 提前預防 。

在試驗過程中，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 產品（零部件或整車）的參數和運行狀態進行遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台監控產品的 性能狀態變化信息 ，對於後期改進提供參考。

通過5G技術建立生產設備、物料運輸設備、環境設施等物聯網控制平台，實現自動化信息交互和自動控制（可遠距離異地）中控平台可實現對所有設備的監測和控制。模型圖如下：

通過對生產中控平台人工輸入相關程序， 中控平台協調 調動物料運輸設備進行 物料准備 ，並送達到制定位置，相關的設備（工裝、夾具、檢具或焊接設備等）按照中控平台的指令進行相應的 加工 ，直到完成設定的目標成品。期間如發生 事故 ，中控平台（也可由生產監控人員）可啟動相應 解決 措施，操控相應的設備執行相關工作。中控平台同時對所有設備設施的運行狀態進行監控，對維保信息做到提前預防。

通過車聯網 中控平台大數據功能 ，將整車及相關零部件的型號、生產日期、廠家信息等重要信息進行保存，當某一零部件或整車發生故障時，能很快找到對應的信息，便於迅速實現追溯。

隨著物聯網的實現， 汽車 實現自動駕駛，到時 汽車 由 專業公司集中管理 ， 消費者 通過智能手機登錄車聯網中控平台 預定車輛 ， 隨用隨還 ，方便快捷。省去了租車位， 汽車 保養、保險的繁雜事情。

隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時 監控車輛的質量 信息， 預知車輛故障信息 ，及時通知車主和售後服務中心，便於對車輛做出提前預防性保養或維修。節省維修成本。

隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時監控 車輛和零部件的質量信息 ，對於整車 達到報廢要求 的車輛，及時通知報廢回收部門進行車輛回收處理。同時中控平台通過 大數據計算 出 可以再利用的零部件 ，進行合理的回收利用。

總之，通過5G技術的應用，結合人工智慧和大數據技術，將給 汽車 業帶來極大的改變，可對相關的任何事物做到實時信息收集，構成大數據，通過人工智慧技術，對數據進行迅速精確的分析，找出可利用的信息內容，提供給相應的需求部門或控制相關的事物，實現全自動的感知操控系統，大大提高人們的操控方便性。

汽車 的研發、生 產、維護質量和效率將會得到很大的提升，顯著降低勞動時間和勞動成本。相關人員可節省大量的時間去做自己感興趣的事情。

⑥ 大數據和雲計算，在汽車自動駕駛技術里的作用是什麼

數據和雲計算，在汽車自動駕駛技術里的作用是什麼？可以基於路況、車輛性能、駕駛員操作習慣等因素，提供節能減排、降低駕駛疲勞的駕駛方案。自動駕駛藉助汽車上的激光感測器和GPS，車輛通過相對先進的演算法進行自我定位。

在道路上行駛是一個處理大量數據並做出決策的過程，而自動駕駛汽車則使用各種感測器來「觀察」道路。這個過程也會產生大量的數據，平均1.5小時左右的駕駛時間會產生4TB的數據。在車輛方面，顯然不適合處理和儲存如此巨大的工作量。所以最好的辦法就是使用雲計算和雲存儲來支持自動駕駛汽車。