中汽研抄佩佩:汽車3.0時代有了新的定義
[汽車之家 資訊] 10月17日，2023（第七屆）中德汽車大會在吉林長春正式召開。大會以“引領(lǐng)·革新·超越”為主題，結(jié)合國際國內(nèi)行業(yè)態(tài)勢，邀請來自企業(yè)、機(jī)構(gòu)、政府、產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)等重量級嘉賓，共同論道中德汽車全業(yè)界共同關(guān)心的全球宏觀動向、整體產(chǎn)業(yè)顛覆性趨勢與合作機(jī)遇，分享整車企業(yè)轉(zhuǎn)型、生態(tài)圈構(gòu)建，零部件企業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)等話題，探討新能源、智能網(wǎng)聯(lián)、新零售、數(shù)字化、供應(yīng)鏈等熱點(diǎn)細(xì)分領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。
大會由商務(wù)部投資促進(jìn)事務(wù)局、長春市人民政府、中國一汽集團(tuán)、吉林省商務(wù)廳聯(lián)合主辦，長春汽車經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)管理委員會承辦。汽車之家作為戰(zhàn)略合作媒體參與此次活動，在大會現(xiàn)場為大家?guī)砼c會嘉賓的精彩觀點(diǎn)。
『中國汽車工程研究院總監(jiān) 抄佩佩』
2023（第七屆）中德汽車大會上，中國汽車工程研究院總監(jiān) 抄佩佩發(fā)表了精彩致辭。她表示：“汽車經(jīng)歷了從1.0制造業(yè)的純造車時代到2.0的大規(guī)模生產(chǎn)，到今天已經(jīng)步入了3.0的以大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的集中式生產(chǎn)到分布式生產(chǎn)的發(fā)展過程，同時汽車產(chǎn)業(yè)也真正用大數(shù)據(jù)驅(qū)動的到了整個產(chǎn)業(yè)鏈的全過程，汽車產(chǎn)業(yè)從原來的制造業(yè)為主屬性延伸到‘制造+服務(wù)’的綜合屬性。3.0時代對汽車有了新的定義，新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式，也帶來了新的發(fā)展方式�！�
以下為發(fā)言實(shí)錄：
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)，各位來賓，行業(yè)朋友們，大家上午好！我是來自中國汽研的抄佩佩，今天非常榮幸有這個機(jī)會和大家分享數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)應(yīng)用的一些場景探討，這也是我們前面做了初期的探索，在新能源汽車大數(shù)據(jù)，圍繞安全可管理做了基礎(chǔ)，可能還有一些不太熟悉的考慮，先拋出來作為一個行業(yè)的方向供大家參考。
報告的內(nèi)容是三個方面：首先是從汽車數(shù)字化時代的一些大的考慮。汽車經(jīng)歷了從1.0制造業(yè)的純造車時代到2.0的大規(guī)模生產(chǎn)，到今天已經(jīng)步入了3.0的以大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的集中式生產(chǎn)到分布式生產(chǎn)的發(fā)展過程，同時汽車產(chǎn)業(yè)也真正用大數(shù)據(jù)驅(qū)動的到了整個產(chǎn)業(yè)鏈的全過程，汽車產(chǎn)業(yè)從原來的制造業(yè)為主屬性延伸到“制造+服務(wù)”的綜合屬性。3.0時代對汽車有了新的定義，新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式，也帶來了新的發(fā)展方式。
數(shù)字化角度來看，新能源汽車是現(xiàn)在汽車行業(yè)數(shù)據(jù)量積累最完整，同時數(shù)據(jù)的產(chǎn)生最豐富的一個場景。我們從生產(chǎn)方式來看，現(xiàn)在主要兩個大的方向，一個是來自研發(fā)和檢測端的數(shù)據(jù)，主要有三類數(shù)據(jù)，首先是車端的OBD數(shù)據(jù)，還有研發(fā)檢測機(jī)構(gòu)通過設(shè)備端獲取的研發(fā)檢測數(shù)據(jù)，還有SD卡讀取的檢測數(shù)據(jù)。第二類數(shù)據(jù)是通過監(jiān)測，通過新興線上的監(jiān)測手段和智能網(wǎng)聯(lián)大的領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)，包含Tbox上傳的數(shù)據(jù)，新能源汽車由于產(chǎn)生背景，所有的大數(shù)據(jù)通過Tbox，有一個云端的數(shù)據(jù)平臺，做了數(shù)據(jù)積累的，還有V2X和用戶端檢測類的大的數(shù)據(jù)構(gòu)成。在智能化環(huán)節(jié)中，從感知到?jīng)Q策到執(zhí)行，所有的運(yùn)行場景，我們電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和未來延伸到整個生態(tài)發(fā)展，也是全鏈條有大量的數(shù)據(jù)積累，舉個例子，比如電動化環(huán)節(jié)中的電池的、電機(jī)的、整車一類的電控類的數(shù)據(jù)，在智能化的環(huán)節(jié)中覆蓋了從感知決策到執(zhí)行，所有的運(yùn)行場景和數(shù)據(jù)。
我們做了梳理，從數(shù)據(jù)量上來看，單車每秒產(chǎn)生約1個GB數(shù)據(jù)，單個企業(yè)每年有超過數(shù)百BP的數(shù)據(jù)沉淀下來，直觀地統(tǒng)計(jì)，每個車企一年在數(shù)據(jù)存儲上的投入大概有1億2000臺的服務(wù)器做支撐，整個數(shù)據(jù)量是我們做應(yīng)用的最佳場景。
從政策上，2021年國家陸續(xù)出臺了數(shù)據(jù)安全的管理規(guī)定，數(shù)據(jù)20條到數(shù)字中國的整體布局規(guī)劃，今年11日正式實(shí)施了數(shù)據(jù)評估指導(dǎo)意見，從數(shù)據(jù)的監(jiān)測、確權(quán)、應(yīng)用環(huán)節(jié)，國家從頂層對整個數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用給予了比較大的頂層規(guī)劃，大的導(dǎo)向還是促進(jìn)鼓勵各種各樣新型的數(shù)據(jù)場景應(yīng)用。從國際來看，我們有大的國際合作關(guān)系的協(xié)定支撐我們未來在一些數(shù)據(jù)聯(lián)合方面做探索和開發(fā)。
從技術(shù)上來看，已經(jīng)帶來了新的算法變革，從原來的純數(shù)學(xué)機(jī)理驅(qū)動的單個算法開發(fā)，到現(xiàn)在整個模型。數(shù)據(jù)延伸的上下游產(chǎn)業(yè)鏈的價值給行業(yè)帶來了新的變化。行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了新的發(fā)展階段，帶來了一些好的行業(yè)基礎(chǔ)。
汽車去年有近3000起相關(guān)數(shù)據(jù)，65%的事故還是來自動力電池的熱失控帶來的自燃和安全起火的問題，基于這個角度，載用車現(xiàn)在的管理模式仍然也是沿用著燃油車傳統(tǒng)的手段，目前從測試的體系來說，更多還是表示粗淺的外觀和安全檢查，在新能源汽車的電池檢測上沒有完整的檢測手段，在行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范中是在一個探索的過程中，載用車需要更好的體系，更先進(jìn)的手段去支撐安全問題的解決。
基于整個考慮，我們提出了整個思考邏輯，在充分的被動安全基礎(chǔ)上延伸出來主被動“三位一體”的安全體系，將主動防控作為安全管理的核心，被動檢測更多是研發(fā)檢測端，通過傳統(tǒng)的測試手段檢測工具去做新車的安全問題的檢測。主動防控體系更多是基于AI、大數(shù)據(jù)、云平臺的先進(jìn)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)評價算法的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測預(yù)警和后期的評估。希望打造主動防控體系，既能解決新車問題，同時也在載用車環(huán)節(jié)形成安全管理的閉環(huán)。主動防控體系的構(gòu)建主要的核心關(guān)鍵是安全預(yù)警和健康管理技術(shù)的研究，在前期的工作開展過程中，結(jié)合行業(yè)的力量，聚焦在技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和體系創(chuàng)新開展三個方面的研究。
在技術(shù)創(chuàng)新方面，重點(diǎn)集合行業(yè)力量推動高精度多場景的安全算法技術(shù)，這套算法技術(shù)截至現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)過了幾輪迭代，形成了相對成熟的算法體系。模式創(chuàng)新，通過線上監(jiān)測和線下檢測相結(jié)合的健康監(jiān)管新模式去實(shí)現(xiàn)安全閉環(huán)。還有通過事前預(yù)警+事中的+事后處置，實(shí)現(xiàn)全生命周期的體系，同時可以以一套完整的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范作為整個安全防控體系的支撐，安全是汽車行業(yè)永恒的話題，以基礎(chǔ)研究為主，結(jié)合應(yīng)該型的算法開發(fā)，國外做了一些前期的開展。國內(nèi)外都是在傳統(tǒng)的機(jī)理建模和機(jī)理模型作為支撐的安全預(yù)警分析基礎(chǔ)上，現(xiàn)在更多延伸到大數(shù)據(jù)和機(jī)理相結(jié)合的預(yù)警模式，構(gòu)成了大的安全預(yù)警和健康管理的大的路線圖。當(dāng)前主要通過四個方面布局了10項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)希望在四個方面實(shí)現(xiàn)成果的推進(jìn)，這四個方面主要從預(yù)警防控、線上與線下的檢測，事后處置和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范四個方面構(gòu)建技術(shù)體系。十個核心技術(shù)是聚焦在機(jī)理和模型算法作為支撐的核心關(guān)鍵技術(shù)，其中最核心的是數(shù)據(jù)機(jī)理特征驅(qū)動的預(yù)警算法模型，這個模型更多在云端進(jìn)行算法的應(yīng)用，第二部分是新能源載用車的評價體系，希望把線上的模型和線下終端設(shè)備做相結(jié)合，來實(shí)現(xiàn)整個評價體系的閉環(huán)。
在事故應(yīng)急處置方面做數(shù)據(jù)積累，最后構(gòu)建一個完整的機(jī)理模型算法和方法。最終在四個方面實(shí)現(xiàn)對健康管理，第一是安全預(yù)警的防護(hù)系統(tǒng)，第二是實(shí)現(xiàn)健康檢測設(shè)備，第三是板色建立事故應(yīng)急處置的輔助支撐系統(tǒng)，最后是在故障和事故檢測方面形成更多的行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。我們做了核心的技術(shù)開發(fā)，第一個領(lǐng)域圍繞熱失控溯源的研究來做動力電池的安全預(yù)警模型開發(fā)，截止到現(xiàn)在，對于失效的故障數(shù)、故障場景有了非常多的真實(shí)案例和積累，在安全預(yù)警和主動防控技術(shù)方面以這套體系開發(fā)的基于車人環(huán)境綜合的運(yùn)用體系也在開發(fā)過程中，在健康管理方面主要會依托相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)體系完善，延伸到車端的健康管理模塊的開發(fā)和應(yīng)用。
基于整個技術(shù)體系，我們在核心的算法庫布局上，現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)了覆蓋電池、電機(jī)、整車約33個模型，進(jìn)入了很多sass系統(tǒng)可以大規(guī)模在車企部署的發(fā)展階段，成果以四個方面成果應(yīng)用，數(shù)據(jù)應(yīng)用方面在車端、云端預(yù)警，延伸到二手車和風(fēng)險評估去迭代這套模型的開發(fā)。還有在硬件裝備方面去做相應(yīng)的算法部署，在車端和云端也做一些聯(lián)動的開發(fā)，形成對安全和健康管理的一套技術(shù)成果。當(dāng)前主要在三個方面實(shí)現(xiàn)了一些應(yīng)用，這是一個商用車企業(yè)在實(shí)際算法模型中，我們通過算法的部署成功預(yù)警，實(shí)現(xiàn)了數(shù)十臺風(fēng)險車輛提前的預(yù)警，規(guī)避了平臺車輛產(chǎn)生事故的風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)了平臺車輛的零起火。依托數(shù)據(jù)的監(jiān)管，支撐國家市場監(jiān)管總局做高危車型的缺陷識別。
希望通過健康管理的技術(shù)支持去探索未來新能源汽車新的年檢模式和后市場生態(tài)。我們感受到現(xiàn)在在新能源汽車數(shù)據(jù)應(yīng)用是不斷探索的過程，需要重點(diǎn)關(guān)注三個方面的關(guān)鍵點(diǎn)，第一是所有的數(shù)據(jù)應(yīng)用要基于場景驅(qū)動，所有的算法開發(fā)，所有的技術(shù)投入和數(shù)據(jù)挖掘需要解決特定場景的問題。第二要遵循數(shù)據(jù)使用的規(guī)避，重點(diǎn)在數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)算力三個要素去開發(fā)模型化和智能化的核心數(shù)據(jù)技術(shù)。第三要能夠?qū)崿F(xiàn)價值的效應(yīng)，將數(shù)據(jù)開發(fā)的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，與實(shí)體的產(chǎn)業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)深度融合和經(jīng)濟(jì)價值的實(shí)現(xiàn)。
結(jié)合這方面的思考，目前還有四個方面的挑戰(zhàn)，第一是整個汽車領(lǐng)域，包括新能源汽車到智能網(wǎng)聯(lián)汽車面臨的場景非常復(fù)雜，在這樣復(fù)雜的場景下，如何設(shè)置有效的精準(zhǔn)的有價值的算法體系，或者數(shù)據(jù)的挖掘體系，能夠真正解決產(chǎn)品的問題，這是比較困難的。第二是數(shù)據(jù)的可獲取性，真正的數(shù)據(jù)存儲方式、確權(quán)和授權(quán)使用過程有一定的難度，如何把高質(zhì)量的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)獲取也是行業(yè)的難點(diǎn)。第三是在算法技術(shù)本身上，我們還面臨一些挑戰(zhàn)，在跨境的限制方面也是我們未來面臨的挑戰(zhàn)，針對這些問題和挑戰(zhàn)，我們在數(shù)字化的探索對未來在汽車領(lǐng)域數(shù)字化的應(yīng)用還是有非常樂觀的未來的期許。在一些應(yīng)用場景的挖掘和先進(jìn)技術(shù)合作，尤其現(xiàn)在聯(lián)合先進(jìn)算法技術(shù)攻關(guān)和檢測認(rèn)證，全球互認(rèn)的全球規(guī)范的實(shí)現(xiàn)對，未來希望數(shù)據(jù)的挖掘和新應(yīng)用有非常好的前景和挑戰(zhàn)。希望聯(lián)合更多的行業(yè)力量做更多的探索，能夠在數(shù)字化領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)一些新的突破，希望后續(xù)有機(jī)會與各位行業(yè)同仁共同探討數(shù)化在汽車領(lǐng)域更多的應(yīng)用價值，謝謝大家�。ň幾g/汽車之家 秦超）
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