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近日,GB 7258--2017《機動車運行安全技術條件》國家標準第 2 號修改單發(fā)布,自 2022 年 1 月 1 日開始,新生產(chǎn)的乘用車要求配備 EDR(Event Data Recorder,汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)),也被俗稱為汽車的“黑匣子”。
早在2016年,工信部就在《新能源汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準入管理規(guī)定》中對新能源汽車的產(chǎn)品運行狀態(tài)、全生命周期運行和安全狀態(tài)及使用維修情況做了監(jiān)測規(guī)定。此次國標條例更新,給傳統(tǒng)車企帶來了新的挑戰(zhàn)和要求。除了基礎數(shù)據(jù)的硬件采集,如何利用數(shù)據(jù)提高車輛安全性,優(yōu)化車輛設計成為新的議題。
目前傳統(tǒng)車企及新能源車企在數(shù)據(jù)方面都面臨以下場景問題:
電池信息實時監(jiān)控,車輛運行狀態(tài)監(jiān)控,車輛故障實時預警,車輛歷史工況數(shù)據(jù)查詢,對接國家監(jiān)管平臺。電池性能/剩余壽命分析,車輛能耗分析,駕駛行為分析,關鍵零部件健康分析,自動報表導出等。
新時代出行背景與特點
2020年3月,國家提出了加快新基建的建設進度,汽車出現(xiàn)了新四化:智能化、電動化、共享化、網(wǎng)聯(lián)化;數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新將成為整個汽車制造行業(yè)關注的焦點,同年4月,提出了“積極發(fā)展新能源”。今年7月,中央高層級會議提出“支持新能源車加快發(fā)展”,新能源、智能大數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、新材料等技術的應用,正在顛覆傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)模式。整車廠面對新時代新挑戰(zhàn),已開始布局出行行業(yè),為未來轉(zhuǎn)型發(fā)展奠定基礎。
網(wǎng)聯(lián)車輛監(jiān)控及其應用
網(wǎng)聯(lián)車輛是利用傳感技術感知車輛的狀態(tài)信息,并借助無線通信網(wǎng)絡與現(xiàn)代智能信息處理技術實現(xiàn)交通的智能化管理、交通信息服務的智能決策和車輛的智能化控制。
網(wǎng)聯(lián)車輛監(jiān)控可以實現(xiàn)下面幾個業(yè)務價值:
實時掌握車輛運行狀態(tài),針對不同車輛進行實時故障統(tǒng)計和反饋,大幅提高了質(zhì)量改進效率;監(jiān)控新能源車輛行駛狀態(tài),實時了解車輛性能,特別是電池溫度、剩余電量等狀態(tài),及時反饋給運行商或駕駛員;出租車隊、物流車隊、特殊運輸車輛(冷鏈物流,危險品運輸?shù)?,實時了解包括車輛、駕駛員狀態(tài)之外的運輸物品狀態(tài),讓管理團隊和駕駛員及時了解信息;汽車分時租賃、共享汽車運營商可以實時獲取車輛所在的位置,減少停工期并準確地監(jiān)控車輛狀態(tài)。
2022年車聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)趨勢預測
Altair首席技術官Sam Mahalingam認為2022年的物聯(lián)網(wǎng)趨勢有兩個主要的關鍵詞:分布式云與持續(xù)智能。
分布式云將是物聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成功的答案。隨著物聯(lián)網(wǎng)應用的增加,特別是在通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的制造車間,越來越多的實時數(shù)據(jù)源從不同的系統(tǒng)中發(fā)揮作用。對于企業(yè)來說,要利用這項技術,無論是為了提高效率還是預測性維護,數(shù)據(jù)處理都需要在兩個不同的層面上進行:首先,實時數(shù)據(jù)洞察需要在邊緣收集,然后流回到云中。利用這種“分布式云”方法將是企業(yè)通過創(chuàng)造更好的靈活性、可擴展性和處理能力來滿足特定時間和性能要求的最佳方式。2022年,尋求更多參與IoT的企業(yè)采用分布式云框架,將云計算能力從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣。
持續(xù)智能實現(xiàn)更靈活的業(yè)務決策。企業(yè)比以往任何時候需要對更多的數(shù)據(jù)進行處理。隨著制造商和其他企業(yè)以更高的效率提供新的產(chǎn)品理念,新的數(shù)據(jù)分析模型(如增強分析和持續(xù)智能)對于提升思維至關重要。例如,把持續(xù)智能,實時分析集成到業(yè)務運營中,使用戶能夠最大限度地利用其數(shù)據(jù)。由于持續(xù)智能處于“無摩擦狀態(tài)”,消除了中間環(huán)節(jié),企業(yè)可以利用這些基于自動化計算和具體建議的持續(xù)、人工智能驅(qū)動的見解,在數(shù)據(jù)事件發(fā)生時做出可操作、前瞻性的決策。這種更準確的信息模型有利于需要及時響應的業(yè)務領域,包括供應鏈、欺詐檢測、客戶體驗和物聯(lián)網(wǎng)制造。