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编者按｜今日，由中国国际贸易促进委员会汽车行业委员会和重庆国际汽车展览会组委会共同主办的“2019中国汽车重庆论坛”，于重庆悦来国际会议中心召开。本届中国汽车重庆论坛主题设定为“创新·图强”，侧重于技术、市场的现状与发展趋势，组织全球范围内的企业、政府、学者和媒体展开对话，旨在探讨与交流中寻求这些问题的解决之道。

随着车市存量竞争日益加剧，并在“三化”技术深入落地的同时，在汽车产业发展新阶段汽车市场和技术呈现出哪些新变化、新趋势？如何应对汽车产业转型升级，提升技术创新能力的新考验？活动现场，在【新能源汽车与大数据研讨会，变革时期的汽车产业格局】分论坛上，电动汽车国家重点实验室主任王震坡作出主题演讲。

王震坡认为，新能源汽车与大数据的融合是大势所趋，而这也是工业化与信息化结合的典范。

汽车产业数字化上，可从跨界融合、产业链、整车厂三个方面展开。而数据的共享与透明，才可以提升三方面的加速发展。

与此同时，数据化建设将为汽车带来“四大智慧”。其一是全面感知，对于产品而言，未来使用将可测、可视；其二是深度融合，车、路、网会实现三方融合；其三是主动服务，将通过数据的实时科学分析，为汽车使用作出实施预判；其四是科学决策，通过数据分析，提升产业的精准管理与决策。

然而，在车联网数字化建设上也有这相关痛点，他表示，随着新能源汽车的持续增长，数字化建设面临着存储能力不足、算力不足、数据孤岛等问题的挑战。

但随着汽车智能网联化推进，软件驱动也正重写汽车竞争法则，整车制造企业需要引入相关数据平台，以此提高决策能力。

以下为发言实录：

一、新能源汽车大数据价值与意义

去年我国汽车产业遭遇了一个寒流，有一些下降。其实在这个情况下，新能源车产销量持续增加。包括今年第一个季度有将近10%的增长。新能源汽车是国家的战略。同时大数据也是国家的战略，并且在中央政治局的集体学习以后由习总书记提出的。

在这次会上，梅宏院士对大数据有清晰的定义。何所为大数据？大数据的本质体现在挖掘的深度和应用的广度，就是所谓的跨界融合才是大数据。新能源汽车和大数据的融合已成大势所趋，信息和工业化深度融合的典范。

现在新能源汽车大数据或者汽车产业大数据从单点数据迅速爆发阶段到跨界产业数字化融合阶段。三层架构体系，首先是整车层面，车辆设计、生产、销售、售后、使用以及报废管理，在不同的阶段都有相应的数据产生，并且数据是实实在在产生的。

现阶段大家所关心和关注的大数据来源于里面运行数据。恰恰是运行数据这一项，带来数据总量呈几何级的增长。在车辆使用过程中实时产生的数据。如果从结构化的数据扩展到非结构化的数据，比如音频、视频，数据量又会呈几何级增长的变化。回溯到汽车产业链会发现在汽车产业链从原材料到零部件等等只是其中一个环节。但是这些环节的数据割裂来看，所产生的价值是不足以体现的。我们现在要做大数据跨界融合，首先是数据共享、数据透明。只有数据共享才能做到跨界融合，才能把相应的数据应用到金融保险、停车充电、道路运输、公共交通，来保证出行的安全。

数据化能够给用户和企业带来什么益处？能够带来四大智慧，首先是对车辆信息可测、可视、可控。在车里面装了各式各样的传感器，把所有的信息、状态细细进行回传，把所有的信息进行有效的采集，实现在哪里、状态怎么样准确的认知和感知。有了这些信息以后只是第一步。第二步是数据深度融合，把车、路、网数据融合，才能做到信息和业务之间融合，才能使贤任、技术和业务的融合。以此为基础，第三步主动服务，通过相应数据融合和分析可以提供主动服务。有了整个行业的数据，可以为整个行业提供量化、科学的决策的依据。

从生产、销售、使用环节进行分析，厂商有了数据以后可以进行产能利用等等。经销商有了设计开发性能的精准数据以后就可以进行精准的营销。车辆使用者根据不同使用的习惯和工况，可以提供精准的保险服务、维护保养服务。消费者是数据的生产者同样也是数据的受益者。

车联网数字化建设痛点，我们的需求非常多，来自于各个方面，但是业务迭代速度不够。也就是说，作为一个传统汽车产业的技术人员对数字化的理解是需要提升。一个整车企业内部，零部件采购、生产、销售各个部门都有自己的数据化系统。但是在一个企业内部想把这些数据打通，我们的老总也要煞费苦心才能把这项工作做到。我们有数据融合的需求，但是无法跟上业务迭代的需求。有了大数据以后，有了车辆运行的数据，有非结构化的数据，导致数据存储量极具增加。

这个时候，存储能力就成为了一个瓶颈。再下一个是数据孤岛，仍然是数据共享的问题。首先要在理念上要认知认同，想要做到大数据，数据之间的割裂是不可以的。然后是技术问题。不同的部门采用不同的软件数据格式和数据传输方式不一样，想要把这些数据统一起来，即使做中间件的软件也不得了。某大型的国有运营公司梳理了一下在他们企业内部的业务系统，有17个业务系统，包括材料运输管理等等，他们想把这些业务系统统一起来。现阶段不可为，原因是数据开发系统结构不一样，有部门之间利益纠葛，有技术方面的问题，想做起来难度极大。

车辆数据化趋势，现在软件驱动重写汽车竞争法则。在车辆生产销售领域，除了传统的制造把互联网基因、人工智能基因无时无刻不写在里面。

二、新能源汽车车联网平台关键技术

想要构建一个数据平台，平台构架如何构建是非常重要的。我们在底层数据库方面经历了三次大的变革，最早北京几万辆车里面用到的数据库，到现在采用大数据分布构架，每一次变革都是需求推动的。底层构架建设几次变革是一个很痛苦的过程，因为要把原有的数据导出来进行数据的迁移，一次迁移，工作量就大得不得了。所有的运行数据是实时传输的，从一万辆车到几百万辆，处理能力要求是不一样的。基础需满足千万级车辆同时联网。

通讯安全问题，基于安全传输层协议与国家商用密码标准算法加密，保障数据传输的安全性和数据访问的高效性。探讨应用加密芯片。

大数据压缩存储和快速检索技术需要开拓，现在在平台里面已经有200多万辆车的数据，大量的数据需要进行数据检索，压缩性的存储和快速检索已经成为一个瓶颈。

新能源汽车数据回传，回传的数据是否真实、有效、逻辑判断是否准确，是否在采集的过程、存储的过程、传输的过程中由于各种各样的干扰出现了错误，数据真实性和有效检验是数据化过程中必须要做的一项工作。

最后要把这些数据拿回来以后进行相应的处理，进行有效性的展示。如何把思路和想法进行展示想法也是一项非常核心的技术。

三、新能源汽车车联网平台大数据应用

首先是平台的构架体系。这个构架体系是在2016年工信部主导下建立的，从车辆数据采集传输到企业平台，从企业平台到地方平台到国家平台数据传输的路径，一个三级平台构架体系。目前这个平台能够实现数据传输的车是200万辆，每天上线的车辆大约是70-75%。

前面提问提到的，大家非常关心有了数据以后能做什么样的工作？能干什么用途？我们分为政府、商业、用户用途的分类。这是一个充电热力图，按照车型、用度指数、区域的节能减排分析以及车充电设施规划。在这个过程中可以得到不同阶段的充电热力图。对规划部门进行下一步城市的充电设施规划是有用途的。我们在百度、高德地图里面输入充电设施可以把充电设施描绘出来，但是那是一个死角，不知道那个时候有没有车在充电，如果把这个数据叠加上来有一个概率判断，去了以后能不能充上电。输入能耗信息以后，根据城市的节能减排进行分析。

现在新能源汽车有政府的补贴，政府的补贴核算是基于运行里程，我们可以对车辆运行里程进行精准核算，给财政部门和工信部提供依据。分析以后可以得到各种各样的信息，信息分析的结果可以给主管部门提供相应的数据分析报告。2018年4月份已经形成了全国新能源汽车统计分析报告，报送给主管部门，以供科学决策之用。我们现在有了不同车型在全国不同地区应用的运行数据，可以把这些数据适应性、可靠性基于应用数据进行相应的数据评价。

现在大家最关心和关注的就是车辆运行安全问题， 今年5、6月份频繁出现新能源车安全事故。去年我们接到了工信部的任务，要求在车辆预警和报警方面开展一些工作，为行业在车辆安全方面做一些工作。去年前年两年的积累，我们做了六个新能源汽车的故障预警和报警的算法。现在与国内大约20个企业进行初期的接洽，把形成的软件模块安装到了企业平台里面进行初步试用。端午前后进行一次总结，看看这个方面能不能为行业做一些贡献。我们现在能够准确发现车辆的事故，近两周，国内出现了几起事故，都准确在国家的平台进行了相应的报警。

基于熵值的故障预警，不再描述了。

企业的应用，企业有了这些数据可以建立车辆故障预测模型，健康评价模型，对车辆研发提供建议，对车辆运营提供建议，对驾驶行为的改善提供相应的意见和建议。有了这些车辆历史使用数据，在车辆二次交易可以对动力电池进行技术性的准确评估。基于这些需求，2018年7月份，在这个平台上叠加建设了电力蓄电池回收利用溯源综合管理平台。建设原则，信息共享、来源可查、去向可追、节点可控。我们的目标，实现从生产侧到装配层到使用过程到电池退役性能评价进行全方位的电池管理。

网联数据在其他行业的应用，重型柴油车污染监控管理平台，实现重型车污染态势的管控，做到运行轨迹、排放轨迹的回溯，并且做到一车一档。后面希望通过这个平台对辅助进行执法，发现黑加油站在哪里，通过这种方式做黑加油站的识别，高污染路段识别，高污染时段识别。比如在重污染天气的时候，在某些重点路段和区域进行相应的管控。