新能源汽车大数据应用专题论坛——机遇与融合精彩回顾

随着新能源汽车信息化、智能化、网联化程度的不断提升，新能源汽车与大数据的融合应用已成为大势所趋。现在新能源汽车大数据已从单点数据迅速爆发阶段，进入到跨界产业数字化融合阶段，为我国新能源汽车的快速发展提供有力支撑。10月27日-29日在上海举办的中国汽车工程学会年会暨展览会上，开展了新能源汽车大数据应用专题论坛——机遇与融合，由中国汽车工程学会主办，吉林大学汽车工程学院协办，邀请了国内外权威专家对该主题进行了主题报告与研讨。

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，作为会议联合主席发表开幕致辞。王震坡教授指出，新能源与大数据的融合是工业化和信息化融合的典范，大数据融合后带来了机遇和挑战。

以下为10月27日新能源汽车大数据应用专题论坛的主要内容及观点整理。

1.“大数据+区块链”助力新能源汽车动力电池溯源管理与应用

北京理工大学副教授，新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏就“大数据+区块链”助力新能源汽车动力电池溯源管理与应用进行了主题演讲。他主要介绍了电池蓄电池溯源管理背景、电池蓄电池溯源管理现状、基于区块链的国家平台方案，以及基于区块链的溯源管理价值。

他表示，“利用区块链技术，对动力电池全生命周期实施监测，电池数据上链不可篡改，提高数据安全，降低无效冗余数据，数据全局可控。可实现动力电池高效溯源。”针对“大数据+区块链”管理应用，指出管理节点、车企节点、电池厂节点方面的技术难点和对应的解决方案，并阐述了“大数据+区块链”管理应用在政策、企业、产业上的作用和价值。

2.“一种电动汽车实际行驶能耗评价方法”

吉林大学汽车工程学院教授袁新枚就“一种电动汽车实际行驶能耗评价方法”进行了主题演讲。他提出一种电动汽车实际行驶能耗评价方法，具体介绍了所提方法的建模过程、仿真与实验结果，就模型不准确对应用的影响、模型的细化、应用等方面进行讨论。

他认为，理想的实际行驶能耗评价方法应满足三点：任意行程（工况）的能耗样本均可用于能耗评价;只需要行程总能耗评价能耗;应用简单。他指出，所提方法可以快速预测给定工况的电动汽车能耗，有效提升电动汽车能耗评价的普遍性，为实际行驶能耗法规标准的制定提供一定的参考。

3.“智能网联新能源汽车能量管理策略的发展趋势”

同济大学汽车学院燃料电池创新研究所所长宋珂就“智能网联新能源汽车能量管理策略的发展趋势”进行了主题演讲。演讲内容主要包括了智能网联汽车概述、智能网联汽车的通信技术、智能网联新能源汽车EMS技术要点及发展趋势。

他指出，智能网联新能源汽车能量管理策略的主要思路包括：（1）利用GPS、ITS等提供的交通流信息预测道路状况；（2）采用混合算法得到全局最优解；（3）提高控制策略对实时路况和驾驶风格的适应性。此外，他认为，燃料电池汽车凭借其各种优势必将成为具有较好应用前景的能源技术，因此，智能网联新能源汽车的未来发展方向可能是ICTs与燃料电池汽车的协同发展。

4.“大数据在新能源汽车安全风险防控应用研究”

北京理工大学机械与车辆学院副教授张照生就“大数据在新能源汽车安全风险防控应用研究”进行了演讲。主要围绕新能源汽车安全情况统计分析、安全预警与防控分析方法研究、新能源汽车典型事故案例分析进行阐述。针对安全预警与防控分析方法研究，提出故障预报警模型、熵值故障诊断模型、波动一致性故障诊断模型。

他指出，新能源汽车运行安全突出难题在于故障诊断、风险预警、协同防控。通过建立“值-率-模型”的多级处理流程，解决故障的高效与准确预报警。同时，通过完善多模型融合算法表征，降低误报率。

5.“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”

吉林大学汽车工程学院副教授，新能源汽车大数据联盟理事许楠就“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”主题进行了分享。他提出一种“信息-物质-能量”三层式架构以实现新能源车辆全局优化式能量管理。具体介绍了车辆能量管理方法研究现状、汽车大数据为全局优化式能量管理带来的机遇和挑战、三层式全局优化架构的建立及应用，及全局优化式能量管理平台应用前景展望。

他指出，全局优化式能量管理目前主要存在四大问题：规范性、实时性、准确性、马尔科夫性。而车联网的信息共享为大数据分析提供了可行性，也为全局优化式能量管理提供了可靠的信息基础。针对所提的全局优化架构，后续可应用于区域能耗优化及电网时空负荷特性调节。

6.“数据驱动的锂离子动力电池管理算法探索研究”

清华大学车辆与运载学院助理研究员韩雪冰就“数据驱动的锂离子动力电池管理算法探索研究”进行了主题演讲。基于电池全生命周期衰退特性，提出前馈+闭环的电池寿命估计与预测方法。在整车层和单体层，实现融合云端数据驱动与机理模型的电池安全管理，并提出动力电池充电析锂无损检测计术、电池内短路在线检测技术。

他表示，围绕云平台、大数据、数字孪生与人工智能的电池全生命周期优化管理，可以从横向、纵向、交互、模型等方面考虑。此外，他指出，该技术研究成果已与国内外主流新能源汽车生产企业合作，并完成了产业孵化-昇科能源，定位于新能源系统智能化服务商。

7.“大数据背景下基于储能应用的退役电动汽车电池二次利用”

中国科学院合肥物质科学研究院副研究员班伯源就“大数据背景下基于储能应用的退役电动汽车电池二次利用”进行了演讲。分析了不同类型退役电动汽车电池的优缺点，阐述了大数据环境下SOC、SOH估算方法。

他表示，退役电动汽车电池二次利用的难点之一是估算SOH，可以将SOC看成水桶的高度，SOH看成水桶的底面积，则电池电量随时间的变化是在原有电量的基础上乘以SOC和SOH。此外，他指出，电池二次利用最大成本支出仍然是人工费，将大数据应用到该体系中时，人工费则会越来越少；同时，针对政府、电池制造商和销售商、消费者、执行方，给出退役电池二次利用的相关建议。

8.“新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和挑战”

北京泓达九通科技发展有限公司董事长王川久就“新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和挑战”进行了主题演讲。他指出，“智能网联为车辆与智慧交通的深度融合创造了条件”，具体介绍了大数据应用的6个方面：未来城市交通系统与车辆、更加简洁且自动生成和更新的高精地图、更生动的道路指纹数据以提高驾驶合理性和安全性、整车和零部件生命周期的健康管理系统、故障早期筛查与诊断的应用场景、动力电池的远程预警系统。

他认为，车辆与城市交通系统的深度融合，将是未来智能出行的发展方向之一。信息融合扩大了车辆信息获取的范围，不管节电还是节油、舒适驾驶或安全驾驶等，最关键的是要从容地获取前方道路的信息。车联网大数据将在车辆制造的每个环节发挥越来越大的作用。

最后，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进行了总结。他表示，汽车大数据带来了思路上的变革，这种变革，主要体现在以下几个方面：以单车为主到以数据为主的变革、以车辆实验与测试为主过渡到以全样本车辆数据开展研究的思路的变革、从车端运算为主到端云结合的计算方式的变革、科研方面思路的整体变革。

论坛现场多名参会观众，针对新能源汽车大数据应用的关键技术，例如未来技术发展路线、动力电池的梯次利用、动力电池管理、汽车能耗、汽车安全，提出了产品开发中的困惑，各位演讲嘉宾一一进行了精彩的解答，给出了专业的建议。