梁丰收：大数据、智慧化助力新能源客车安全运营

　　比亚迪商用车已遍布全球6大洲，50多个国家/地区，并在国内、欧洲、美洲、亚太均建立了数据中心。12月24日，比亚迪汽车工业有限公司商用车研究院副总工程师梁丰收在新能源汽车国家大数据联盟2020年会“新能源客车安全出行和大数据应用”分论坛上做了“大数据助力新能源客车安全运营”的主题报告。

　　其中针对电池容量衰减，他指出，通过把数据采集到云台，云台里内嵌了电池容量衰减以及电池SOH预测模型，可以精准估算得出可视化分析结果。另外，针对在驾驶行为分析应用上，通过对正常和异常加速特征分析，云平台监测修正，可以不断提升防误踩算法准确度。

　　比亚迪大数据集群采用先进的3.0版本CDH集群，大数据量级达到PB级，现在已经有数据1000多亿条。目前我们的车辆和数据中心分布(如下图），左边分别是海外商用车分布情况和国内商用车分布情况，海外几个地区都有分布，国内主要是偏南方和沿海。除了国内，我们在欧洲、美洲、亚太分别建立了数据中心。一方面是根据业务发展需求决定，另一方面因为当地法规，尤其欧盟出现新的法规，关于数据监管如何做安全加密和网络认证，也有一些新的法规出现，所以我们在各地建立数据中心，有一部分因为当地有要求，数据不能直接传回国，必须在当地建数据中心。

　　整个车辆运营情况来看，新能源公交车单车最大运营里程达59万公里，单车单日运营时长超过19小时，单日车辆活跃数约5万辆。根据充电的分析情况看到，在公交车上也是遵循着晚上补电用波谷电价，白天集中出航，中午的时候也会补电。

　　比亚迪新能源客车单日充电量接近500万度电，相当于节省159万升汽油。累计使用情况，我们现在用的纯电动车累计减少碳排放量255万吨，绿化面积相当于1839个深圳湾公园。

　　我们在大数据方面的研究主要集中在动力电池、运营安全、充电行为以及驾驶安全，还有节能减排方面，下面我就详细讲一下这些应用。

　　对于车企或者对于做电池企业的来讲，我们如何运用大数据，主要是在电池的大数据分析上。电池大数据分析目前从电芯、PACK和动力电池系统三大维度的监控分析实现了动力电池的安全管理。利用大数据优势采集高精度、高频率的电池及整车基础数据并运用大数据算法实现电池安全管理。电池健康状态监控情况，除了BMS实时监控之外，云平台也可以建立这样一个参数的特征库，推动电池管理从实时监测到事先预测性的监测发展。

　　现在电池在使用的情况逐渐存在电池的衰减，电池衰减本身是电池的化学特性，使用的过程中开始衰减比较快，慢慢稳定，最后稳定到固定一个值。电池容量衰减一直是大家想做的，做到车辆的BMS需要海量数据，需要很强大的数据处理能力。我们通过把数据采集到云台，云台里内嵌了电池容量衰减以及电池SOH预测模型精准估算得出可视化分析结果。

　　关于驾驶行为的分析应用。目前大家比较关心新能源车的安全问题，除了本身产品的安全更多是使用安全。使用安全一方面是新能源车驾驶习惯跟传统燃油车不一样，比如说新能源车基本上都没有离合，新能源车基本都是一脚油或者刹车，全部是右脚控制，左脚是放开的。这样司机在开的时候就容易懈怠，这跟我们现在发展无人驾驶技术一样，如果完全无人驾驶技术是好的，半无人驾驶技术其实不好，因为容易降低司机的警惕性。

　　在车辆开的过程中也有这个问题，比如说同一条线路，同样的车，不同的司机去开能耗不一样，因为有些司机喜欢急加急减，有些司机开得比较温和。虽然电动车本身是可以做能量回收，但是急加急减还是会导致能耗的上升，所以我们建立了画像信息库，对我们驾驶行为进行监测，包括一些急加、急减、拐弯的情况，我们传到平台上，通过平台来评价这个司机。企业运行的时候也会有一套规则，但是如何鼓励司机开出低的能耗，这也是他们的研究课题。

　　油门误踩的情况举个例子，因为电动车左脚是放松的，而且松开油门的时候基本上都会有个回归制动，客车的回归制动可能还会大一点，乘用车的回归制动还小一点。但是因为有回归制动的话，比如说车开得久了，一下公交司机在遇到红绿灯的时候可能就会松开脚等着，这样人和车是没有交互的，除了手握着方向盘之外，我们之前也发生过这种案例，我们的车在红绿灯口司机是放松的，起步的时候紧急一踩又忘了，一脚油门又干出去。比如说突发的情况，我们也出现过，司机把刹车当油门踩，把油门当刹车踩，会导致一些安全事故，司机会说是车辆问题，但是从车辆存储的数据来看，是司机踩错了踏板。我们从司机站台起步包括红绿灯起步，超车加速、正常加速，我们会给它建立一个正常的加速特征库，把它放在平台上，针对异常踩油门加速的过程中做对比，有一套算法，推动大数据监控和对误踩突发的监控，我们会持续的修正算法，这样防误踩算法在他误踩的时候起作用，否则不起作用。加速的时候很少有满油门的，我们自己加速的时候也很少有一下油门踩到底的情况，车速为零，深度从零一下踩到底的。比如说有危险情况的时候，突然开的时候，比如说滑行的过程中踩刹车一定是一脚踩到底的，通过车上的数据分析实际驾驶行为。我们也增加了摄像头毫米波雷达做的判断，做的障碍物识别，看前面是不是真的有障碍物。

　　另外在新能源车使用过程中，2020年7月我们跟深圳交警局共同建立了新能源车交通安全信息研究中心，研究新能源车使用安全，里面有四个组：一是技术研究组，主要是做数据如何来，如何存的问题；第二是数据分析实战组，我们想要什么东西，怎么加工数据，统计学怎么做，包括如何实战，这些数据拿到了之后，我们的合作伙伴，交警局拿到数据之后有没有需要做的事情。第三是安全服务组，我们的数据做完了可以给一些监管部门提供信息推送，包括运行部门。最后是宣传推广组，会和交通做联合推广，包括台架、宣传、视频，宣传整个交通安全。

　　当然我们这里主要针对客车和渣土车公共车辆，对私家车没在做，因为私家车有个人隐私问题，GPS和车速信息不上传，主要做的是公共领域，公共领域像客车是运载力，人的运载力，货车是货的运载力，可以在这两方面做工作。通过车辆数据安全包括道路交通数据，构建一个大交通的模型，助力整个交通安全。

　　接下来讲客车大数据的未来展望，首先第一个很重要的是刚才讲的大数据云BMS服务这一块，整个行业在BMS做得比较少。未来云BMS服务将在电池故障预警、健康管理、热失控管理、使用寿命等方向发挥越来越大的作用。

　　另一方面整个运营安全的展望，第一个是数据共享，数据共享除了我们车的数据，包括行业监管部门，交警，大数据联盟的数据，还有很大一部分是充电的数据。如何将这些数据去打通，互联互通，这也是行业，包括去参加这么多论坛，这么多组织的活动都在提的事情。大家都想把行业做好，每个人手上都有一些数据，如何把数据合起来让大家更好的应用是一方面。

　　第二方面是数字化运营，比如说公交公司或者卡车运营商，他们如何做精准调度，包括我们坐公交车的时候最大的问题是准点的问题，公交不准点，我不知道它在哪儿。所以目前在智慧交通领域大家会做一些车路协同的尝试，也是做精准调度的工作。

　　第三方面是安全管理，车如何管理好，现在整个标委会有很多标准，车辆充电标准，电动车标准，电动客车标准，电池标准等，车如何管理好有标准规定，但是车如何使用好是目前行业比较欠缺的，如何降低能耗，如何提升使用安全，也是未来在新能源客车方面大数据应该做的一些事情。

　　最后是精准维保，车什么时候该做维修保养？现在更多是靠人手算，登记台账。但是有时候台账会忘，没那么智能。未来我们通过把这些数据上传到平台上，或者APP上，车厂可以把每个零部件保养的规则直接放在平台上，用户登陆平台或者把平台数据导过去可以定期推送维保信息，包括什么时候更换，可以把更换维保信息放在平台上，当然这里面需要做融合。包括我们之前也推过这个事情，后面也有一些困难。车如何保养，零部件如何保养比较困难，这方面客户知道，互联互通之后就可以做很多事情。

　　以上是我的简单介绍，谢谢大家。