汽车的大数据

㈠ 大众侃车到千城数智 背后是汽车大数据的野心

2017年11月16日， 大众 侃车发布了主题为"数字生活，智领未来"暨"千城数智2018战略"，大众侃车也正式更名为千城数智（ 北京 ）网络科技有限公司。来自美国硅谷、亚马逊等大数据科学家、中美汽车行业大伽、中美主流媒体和汽车大数据发烧友120多人莅临现场，见证了这一重要时刻。

千城数智2018战略包含品牌战略、企业战略、市场战略、用户战略、服务战略、人才战略和竞争战略，剑指"汽车用户及行业大数据"。

据创始人郭登礼博士介绍，2018年千城数智将在全球建成三大汽车大数据中心，即：以人才为核心的北美西雅图汽车大数据实验室，以分析和处理为目标的重庆大数据中心，以运用和转化为方向的北京大数据营运中心。同时千城数智将围绕全国18个省三四五线城市布局与营运，通过现有品牌市场占用率，用户消费趋势和能力的分析，以精准的数据分析结果引进到产品和营销内容对接用户，链接用户，服务用户，帮助用户解决购车痛点，从而提升和提速用户在消费效率上的转变。

发布会上，千城数智与北美中文传媒集团(AC MG )签订了"千城特卖落户美国"的战略合作协议。据ACMG 总裁 白雪枫透露，协议包括千城特卖落户美国、在西雅图建立汽车大数据实验室等一系列内容。

与会汽车企业嘉宾表示，大众侃车&千城特卖创新的营销模式已经解决了渠道下沉的痛点，今天又发布品牌升级战略，借助互联网、大数据和人工智能能节约营销成本，体验、服务更到位。

品牌升级，汽车大数据独角兽的野心

据介绍，千城数智定位于汽车大数据营销智库，立足国内、瞄准国际，以汽车产业为基，掌握大数据资源，提供泛汽车服务，最终为用户提供智慧汽车生活服务，新的战略目标是汽车大数据独角兽。

千城数智顾问、美国密苏里大学博士、华盛顿大学教授、大数据和人工智能科学家何晓锋说，千城数智已有大规模的基础数据，并将逐渐布局到北美和东盟等国家和地区，加上已在全球大数据及人工智能之都西雅图建立汽车大数据实验室，有望在未来两三年成长为汽车营销大数据的"独角兽"。

营销升级，数据收集和营运的典范

过去两年，大众侃车通过旗下各产品和平台搜集到了大量用户数据。包括：千城特卖的400callceter+10万购车经纪人+每年300场以上的O2O周末车展+全国210家汽车连锁生活体验馆+1900个加盟店（场景营销）；和衍生数据，如汽车生活+汽车金融+汽车置换（保险和个人消费贷款）。其中，数据增量最快的是"千城特卖"以三四五线城市为主的2万个购车经纪人，这些经纪人每周都有3—5次获得汽车潜客的机会。

其次，千城数智正在整合和挖掘的数据包括网络+今日头条+滴滴/京东+大众侃车网+千城云媒（7000家）+北美中文网等。"千城特卖"落户美国及东盟等国家和地区，不仅会丰富数据样本，也会有小规模数据增量。

海量大数据有什么用途？据郭登礼博士介绍，这将有助于解决用户在汽车消费中的决策效率和汽车企业的销售转换效率问题；从价格、信息、配置、保险、养护等方面提供数据支持，保证精确信息的投递，提高信息价值；对未来全球品牌在中国市场的发展提供精准数据及数据分析、决策支持服务；对车辆的个性化定制，智能化解决方案提供数据支持和决策基础；为汽车金融服务提供精准客户信息。这正是西雅图汽车大数据实验室要解决的问题，也是将实验室建在全球大数据、人工智能之都的原因，因为那里不缺人才，不缺技术，缺的只是原生数据，而这正是"千城数智"的优势。

成立仅仅两年多的大众侃车公司在给企业提供三四五线城市营销解决方案方面独树一帜，切实解决了渠道下沉难的问题，也受到了消费者的极大认可，并在资本市场获得了两轮融资，这次战略发布预示着在升级转型之后将进入发展快车道。 @2019

㈡ 大数据发布：续驶里程仍是新能源汽车用户关注的焦点

9月15日，由新能源 汽车 国家大数据联盟与武汉经开区联合主办的“安全·智能·促发展——新能源 汽车 国家大数据联盟2020成果发布会暨安全智能电动 汽车 高峰论坛”在武汉召开。

会上， 新能源 汽车 大数据蓝皮书《中国新能源 汽车 大数据研究报告（2020）》正式发布。

2019年 汽车 行业遇冷，2020年新冠疫情爆发并发展成世界性的长期公共卫生危机，这些都对新能源 汽车 发展造成了很大的消极影响。

为了更好地应对不利的环境，紧密衔接研究报告（2019）的成果， 新能源 汽车 国家大数据联盟以大数据视角重新把脉了新能源 汽车 最新走势，解析多元化应用场景下新能源 汽车 运行规律，形成了《中国新能源 汽车 大数据研究报告（2020）》。

该报告完全基于新能源 汽车 国家监管平台截至2019年底共接入的293万辆新能源 汽车 作为样本进行统计分析。

按2019年各企业累计接入量，位列前十的分别是： 比亚迪 汽车 、北汽新能源、吉利 汽车 、上汽乘用车、奇瑞 汽车 、上汽通用五菱、江淮 汽车 、长安 汽车 、广汽乘用车及华晨宝马。

该报告以大数据的视角为出发点，对各细分应用场景，如私家车、出租车、租赁车、公交客车、通勤车、物流车等车型的推广情况、动力电池情况、充电情况、经济情况、车辆使用习惯、车辆故障安全、节能减排等进行了细致的划分，并对新能源 汽车 发展过程中存在的经济性问题、车辆故障等提出了合理化的建议。

具体到私家车领域，该报告显示， 私家车2019年次均行驶时常0.47h，同比下降7.8%。次均行驶时常30min以内的比例下降7.8%，而超过30min的占比呈下降趋势，说明新能源 汽车 对私人用户日常使用的渗透性在增强。 此外，私家车2019年次均行驶里程13.15km，同比下降6%。其中，一线城市主要集中在5～30km，而其他级别城市主要集中在5～10km，说明城市规模对次均行驶里程有重要影响。

私家车2019年日均行驶时常1.54h，同比增长3.4%。纯电动 汽车 （BEV）日均行驶在1h以内的比例明显高于插电混合动力 汽车 （PHEV），而PHEV在2～3h的比例明显高于BEV。其中，工作日日均行驶1h以上的比例BEV占65%，PHEV占86.7%，说明PHEV的使用强度明显高于BEV。此外，私家车2019年日均行驶里程42km，同比增长4.9%。一线城市日均行驶里程30km以上占74.8%，而其他级别城市占比仅为47.1%，说明城市规模对行驶强度影响很大。

会上，业内专家均对该报告给予高度评价，认为此报告的出版将对 汽车 行业研究起到巨大的推动作用。

新能源 汽车 国家大数据联盟成立于2017年7月18日，由新能源 汽车 国家监测与管理中心、新能源 汽车 制造商、零部件供应商、互联网应用服务商、科研机构、相关社团组织自愿组成的全国性、联合性、非盈利性 社会 组织。联盟接受业务主管单位工信部的业务指导和监督管理。联盟秘书处所在地为新能源 汽车 国家监测与管理中心（北京理工大学电动车辆国家工程实验室）。

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㈢ 「SAECCE议程剧透」新能源汽车大数据应用——机遇与融合

导读

新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。

本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。

N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合

会议时间&地点

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽车 会展中心

协办单位

吉林大学 汽车 工程学院

会议主席

王震坡

博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长

王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。

联合会议主席

许楠

博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院

许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。

主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。

01

演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看

大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究

刘鹏

北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长

演讲要点

1、新能源 汽车 动力电池发展现状。

2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。

3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。

4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。

演讲摘要

概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。

一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法

袁新枚

吉林大学 汽车 工程学院教授

演讲要点

1、电动 汽车 能耗评价的需求。

2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。

3、仿真实验结果及讨论。

4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。

演讲摘要

智能网联新能源 汽车 的能量管理策略

宋珂

同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长

演讲要点

1、智能网联 汽车 概述。

2、智能网联 汽车 的通信技术。

3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。

4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。

演讲摘要

智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。

大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究

张照生

北京理工大学机械与车辆学院副教授

演讲要点

1、新能源 汽车 安全情况统计分析。

2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。

3、典型事故案例数据分析。

演讲摘要

基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。

大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方

法研究

许楠

吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事

演讲要点

1、新能源车辆能量管理方法研究现状。

2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。

3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。

4、全局优化式能量管理平台的应用前景。

演讲摘要

概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。

数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究

韩雪冰

清华大学车辆与运载学院助理研究员

演讲要点

1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。

2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。

3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。

演讲摘要

在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。

大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的

二次利用

班伯源

中国科学院合肥物质科学研究院副研究员

演讲要点

1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。

2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。

3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。

4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。

演讲摘要

近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。

新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和

挑战

王川久

北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长

演讲要点

1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。

2、车辆与道路交通系统的关系。

3、大数据能给我们带来什么。

4、几个大数据的应用场景。

演讲摘要

新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。

关于SAECCE 2020

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。

中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。

SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。

欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！

02

SAECCE 2020 日程架构

㈣ 大数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么

数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。自动驾驶借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。

在道路上行驶是一个处理大量数据并做出决策的过程，而自动驾驶汽车则使用各种传感器来“观察”道路。这个过程也会产生大量的数据，平均1.5小时左右的驾驶时间会产生4TB的数据。在车辆方面，显然不适合处理和储存如此巨大的工作量。所以最好的办法就是使用云计算和云存储来支持自动驾驶汽车。

㈤ 汽车大数据是什么

是指利用原有资源不断拓展产业链创造价值，利用计算机技术搜集处理客户资料再通过分类、匹配、筛选等手段寻找销售线索，实现专业销售,赟个车首开先例利用汽车大数据搭建新型购车品台。

㈥ 汽车的大数据生态链

每台电动汽车每小时可产生数十GB的数据。搭载在车身上的传感器、车载系统专、OBD接口、GPS定位属等，都是获取车辆数据的方式。

随着国内车辆保有量的不断上升，汽车将会成为数据量名列前茅的行业，车企、服务公司、数据公司、维修零部件商，正在形成大数据生态链。

㈦ 私家车有通信大数据吗

有的。
大数据技术在车联网构建中的应用途径：
(一)大数据技术应用于车联网感知端。
在车联网的感知端构建中，实现汽车信息的全面感知是车联网系统的基础。车联网感知端构建应用大数据技术，能够准确的采集到业务运行数据，确保能够了解客户的需求和位置，同样采用大数据分析来提升客户的满意度，同时也能够节省经济成本。将大数据技术应用到车联网的感知端构建中，是车联网系统实现的重要前提。车联网感知端的构建，主要运用传感技术、北斗定位技术和图像识别技术，通过大数据技术能够准确的建立信息数据库。同样大数据技术应用到车联网感知端构建当中，可以为后续的云计算分析和智慧决策提供信息支持。例如对运输车辆的智能跟踪与计算，实现对运输车辆的智能调度。
(二)大数据技术应用到车联网传输通道。
在车联网传输通道的构建中，传输通道主要连接着汽车的数据信息采集和存储，同样智能汽车传输通道能够以互联网和通讯技术为基础，实现汽车信息数据的收集和存储，为大数据技术的应用提供良好的运用环境，也实现大数据车联网信息数据的及时传输。
(三)大数据技术应用到车联网存储端。
在当前的车联网智慧端的构建中，需要实现存储端的应用多样性。大数据技术主要应用在以云计算为核心的车联网存储端，同样由于车联网海量的数据信息传输到存储端，因此传统的数据计算与存储难以实现数据的接收处理。因此，大数据技术应用到车联网的存储端构建当中，借助云计算的存储功能和大数据技术的计算处理分析能力，得以实现车联网系统的存储和计算分析，为后期的数据效益的生产提供保障。

㈧ 大数据在新能源汽车行业有哪些可以落地的应用

大数据技术在新能源汽车领域的应用主要体现在智能运营方面。

以智能充电为例，新能源汽车主要以电力能源作为汽车运行的动力，当汽车内部储存的电能消耗到一定程度时，必须充电才能确保纯电动汽车的正常使用。为了确保新能源汽车能够在短时间内完成充电工作，彻底解决以往纯电动汽车充电装置稀缺、充电难等问题，我国正在大力推动新能源汽车相关维护设施的建设工作，在城市区域和高速公路服务区等多个区域修建了大量的电动汽车充电站和充电桩。

作为新能源汽车使用过程中重要的基础设施，充电站和充电桩在为新能源汽车提供服务的过程中会产生海量的运行数据，如果不依托大数据技术对充电设施进行维护管理，新能源汽车在智能充电方面将会耗费大量的运维成本。简单来讲，新能源汽车领域依托大数据技术实现智能运营的主要方案就是打造车联网和充电网，并将二者与互联网相融合，形成一个为新能源汽车运营而服务的云平台。

该云平台首要具备的便是超强的数据处理能力，无论是并发数据还是海量数据均可快速有效地加以处理。其次，该云平台要具备强大的数据分析和挖掘能力，从海量数据中为新能源汽车运营挖掘高价值的数据信息。为了保证新能源汽车运营的效率和质量，需借助运营云平台对运营结构进行改革，整合运营数据，促使新能源汽车运营过程中涉及的全产业链互联互通。

在此基础上，车辆生产商和服务商可以通过大数据云平台获取新能源汽车的车辆信息，驾驶行为信息，电池数据和充电情况，并通过大数据技术建立车辆电池的全生命周期模型，为车辆用户提供更为精细化的管理与服务。