随着中國(guó)新(xīn)能(néng)源汽車(chē)保有(yǒu)量的增加，必然会带来車(chē)辆自燃、電(diàn)池衰减、高压線(xiàn)束短路、電(diàn)机失控和异常加速等汽車(chē)安全问题。新(xīn)能(néng)源汽車(chē)在使用(yòng)过程中，出现安全隐患的原因错综复杂。一种安全隐患的发生可(kě)能(néng)由多(duō)种原因引起，而某一原因可(kě)能(néng)带来多(duō)种安全风险。如何发现安全隐患，降低新(xīn)能(néng)源汽車(chē)运行安全风险，成為(wèi)监管部门、生产制造以及消费使用(yòng)者关心的热点问题。
 

北京理(lǐ)工新(xīn)源信息科(kē)技有(yǒu)限公司（简称“北理(lǐ)新(xīn)源”）依托北京理(lǐ)工大學(xué)電(diàn)动車(chē)辆國(guó)家工程实验室科(kē)研优势，拥有(yǒu)先进的研究平台和丰富的数据资源，建设全球最大的新(xīn)能(néng)源汽車(chē)监测与管理(lǐ)平台，為(wèi)基于运行大数据的新(xīn)能(néng)源汽車(chē)安全检验提供数据支撑。海量运行数据的产生，意味着新(xīn)能(néng)源汽車(chē)安全风险监测迎来了它的大数据时代，同时也对其提出了新(xīn)的挑战。

图1 基于大数据安全监控流程图

由于大数据中往往隐含着很(hěn)多(duō)在小(xiǎo)数据量时不具备的深度信息和价值，只有(yǒu)通过大数据的智能(néng)化分(fēn)析和挖掘才能(néng)将其价值显露出来。从运行特征大数据中挖掘出安全风险信息，实现运行安全监控的快速识别，是大数据在该领域的重要应用(yòng)之一。基于大数据的安全监控流程如图1所示，其流程包括数据获取（北理(lǐ)新(xīn)源大数据平台）、特征提取（多(duō)源数据切分(fēn)、清洗、筛选、融合以及有(yǒu)效特征提取）以及安全监测与预测（基于提取的特征，通过人工智能(néng)模型和方法识别和预测安全状态）。國(guó)际上在利用(yòng)大数据技术进行产品性能(néng)检测、故障诊断和提升产品性能(néng)等方面已经有(yǒu)了较為(wèi)成功的应用(yòng)。北理(lǐ)新(xīn)源在数据分(fēn)析、挖掘、算法研究等方面具有(yǒu)丰富的经验，聚焦新(xīn)能(néng)源汽車(chē)运行监测、整車(chē)電(diàn)安全与动力電(diàn)池安全诊断与预测等相关理(lǐ)论和关键技术研究，為(wèi)基于数据驱动的新(xīn)能(néng)源汽車(chē)安全监测研究提供有(yǒu)力的技术保障。

撰稿：周娜娜

审核：龙超华