【2021世界智能网联汽车大会】北京理工大学王震坡：端网云融合的新能源汽车运行协同防控技术与应用

9月25日至28日，2021世界智能网联汽车大会在北京召开。本届大会围绕产业再造、融合应用、和合共生三个篇章展开，设有开幕式、主论坛，以及7场主题峰会、6个特色专场和2场闭门会，共邀请包括1位图灵奖国际专家、7位国内外院士、近150位国际国内智能网联汽车及ICT领域专家、企业家参与演讲探讨。以下是北京理工大学教授、博士生导师、电动车辆国家工程实验室主任王震坡的演讲实录，供参考。

北京理工大学教授、博士生导师、电动车辆国家工程实验室主任王震坡

演讲内容：

各位专家大家上午好。

下面介绍一下我在北京理工大学所开展的工作，在我所在的北京理工大学建设了管理平台，在基础之上我们现在承担了科技部的重点研发项目，就是我今天介绍的端网云融合的新能源汽车运行协同防控，下面把我们开展的工作，未来在这方面应用的想象给大家做一下汇报。

我介绍的内容分四个部分，首先介绍一下项目的背景及我国的新能源汽车产业发展来说取得举世瞩目的成绩，截止到8月份，我们新能源汽车的产销量突破了700万辆，在这种情况下，应该说在新能源汽车领域里面也有一些问题，尤其跟安全直接相关的问题，正如大家所见的报告，还是出现了着火燃烧的安全事故，在这方面体现出了我们新能源汽车故障诊断是比较困难的，为什么会有这么多安全事故的出现，应该说安全的诊断存在一些困难。安全预警做的不好，同时从车企到平台，到我们的公安的交通部门，安全的协同防控在这方面体系的构建存在一定缺陷，这是存在的问题。

对新能源汽车来说我们构建了全国统一的新能源汽车汽车的运行监测和管理平台，在这个平台里面，截止到昨天的数据，接入到平台的车辆有将近600万辆汽车，数量进步是比较快的，这两个月每个月都在二三十万辆的接辆。构建了从车企到各个地方，到国家平台的体系。在平台体系里面所收集的数据设计到了如下的相关内容，从数据项来说，相对是比较全的，包括车辆本身的位置信息、车辆电池电机技术信息、故障代码。这个是以国标的形式确定下来的，这个标准目前在做新一轮的迭代更新，2016年做的标准，现在进行了新一轮的标准修订和完善的工作。修订完善的工作过程中，在2016年定标准的时候，大家普遍认为的采集的数据时间频率太短，太小，会造成我企业核心数据的泄密，或者这方面的问题，我们行业真的发展了，现在大家普遍一致的看法，应该要把时间周期做好，原来我们采集的数据是30秒的数据，现在效果提升到5秒，在出现安全事故的时候才有据可依。企业觉得自己很愿望，出了事故是消费者各方面原因出现的，一切的原因都指向了车企，车企需要有第三方的平台，把他的责任能够自证清白，企业比我们还迫切。

安全防控角度来说我们现在存在的问题，首先对安全要素，感知我们目前是不太完善的，另外对于故障的诊断，对于零部件所出现的问题的诊断，我们的模型构建并不精准，同时从我们整车的使用状态方面来说，我们还有待进一步的提升，有很多工作要做。从车辆行驶和应用过程中，我们年检的制度现在存在一些缺失，主管部门之间，包括车企之间的协同防控目前是不到位的，基于上面这些的问题和行业发展中的需求，我们的项目主要是从要素、零部件、整车、车路协同方面，构建一体化安全评价和预警体系。

首先是对于车辆的安全要素，也就是电流、电压、温度，包括电机的转速，相关的信息，我们效果对安全信息的量化特征进行分析构建安全特征的要素库。第二个是从车辆的各个零部件之间找到它们相应的安全要素之间的逻辑关系，从而在车辆行驶过程中，对车辆的安全状态，健康状态，实时评估，并且与公安网络进行相应的连接，实现在车辆行驶过程中和应用过程中的安全布控，这是总体的技术思路。

首先对于项目的安全要素。我们抓住维度低、质量差的问题，通过我们特征的提取，构建项目的安全要素库，最后要创建全国的新能源汽车的安全知识体系库，这我们的目的和目标。我这项工作我们开展了两年，初步构建了要素安全的体系验证系统，这个系统已经初步搭建了。从零部件的安全角度来说，我们关注到了电池、电机、电控三个方面，把其中的安全要素之间的逻辑关系进行梳理，通过建模的方式来提取状态评估之，通过模型我们来对电机的安全状态，景象评估。这方面我们建立了若干的模型，来开展健康状态的评估。在车辆的安全角度来源说，包括主动、被动、零部件和运营四个安全维度，通过模型的演进，电池的一致性波动模型，等等一系列模型对安全隐患进行评价和评估。通过历史数据的纵向比对和同一车型横向的比较，对你这一辆车进行安全状态的预测，这我们在做的工作。

在这方面我们建立了一系列的模型，并且对于一些相对特征的分析，我们根据平台的数据做了一些相应的分析。另外为了开展这项工作，我们也在车辆的智能终端作一项工作，如何精准的采集车辆里面的数据，并且实现稳定的数据发送，同时把前面刚才翟总都讲到了，边缘计算和云计算的融合角度来说，有一部分算法，我们必须要有历史数据的时候，在这个角度来说我们开发了相应的智能车载的终端，车载终端和其他企业进行和合作，把我们终端装到车上面去，实现了非常准确的车辆的早期预警。

我们构建的端网云一体化运行安全风险评估和预警系统，以特斯拉为代表出现了车辆行驶过程中动力丧失，人没有驾驶行为的情况下车辆自动驾驶这方面风险的防控，包括车辆的热时空，以及驾驶行为，通过参数，对你假释的危险行为进行预警的体系。把互联网、专网、公安网进行了有效的融合，现在已经实现了我们在新能源运行汽车运行检测管理平台和公安部车辆运行管控的路测管控平台进行了有效的连接，通过两个平台进行连接，对刚才所说的预警相关信息，车辆的状态识别的信息，可以准确的反馈到交警的执法网络上，公安交警在执法的上可以在路边上拦住车，素你存在安全隐患，禁止你行驶，这方面我们做了相应的示范。

并且从路面的安全管控角度来说，对车辆的轨迹，车辆所带来的流量，以及应急相应需求，这方面可以进行相应的布控。从通讯的安全，以及安全管控策略，包括交通疏堵方面也做了一些工作。

下面对平台的应用做简要的介绍我们已经形成了监控和管控的体系，我们已经在无锡市配合嘉兴市进行了相应的示范应用，通过这个平台实现了车辆的运行检测，我们构建了在不同区域所形成的车辆知识库和官法的模型库，这个对于不部件风险、整车风险、运行风险进行了识别。同时对于交警的应急指挥、道路卡口管控等等做了相应的贡献。比如说我们所说的运行检测方面，对车辆的分布、车辆速度、轨迹进行了辨识。对于电池、电机和电控对不同特征值进行了相应的监测。

在充电方面来说，对充电的时空的分布我们进行了相应的监测。对于长时间异常停车的车辆，车辆停车的不等等方面进行了项目监测，后面孩子有对于状态的研判相应的算法，包括电池、电机、电控的健康状态，温度变化情况，我们都进行了诊断和判断。这都是相应的进行研判的模型展示。

首先从监测角度来说，包括区域的在线车辆实时的监测，包括了单车静态查询，包括车辆历史信息查询。对于车辆的充电状态，固定区域的充电区域的数量，充电电流的变化趋势，以及当前充电的区域分布情况我们可以进行分析。另外对于车辆状态的研判角度，比如说不同省份车辆的闲置数量的监控内容，车辆闲置车辆分布的状态，详细的状况都可以通过平台进行查询。另外对于电池、电机、电控状态的研判，这里面包括驾驶状态的行为，驾驶员有没有驾驶异常的行为，包括行驶轨迹的判断，现在疫情的判断，我们还做了车辆的健康码，车辆在过许的十四天去过哪，通过我们的公安交通管理部门，我们和冬奥组委进行了练习，电动车辆在过许的十四天在进入到冬奥区域的之前都去过哪，可以通过这个平台进行研判。所有的信息是全面的，可以建立车辆的行驶轨迹的健康码。

另外，对于电机来说，安全状态的预警刚才讲到了，我们有相应的模型。同时现在还从车辆的能耗、安全、体验方面，基于大数据建立了信号能源汽车的评价指数，和评价的体系，对每一辆车，每一个车型系列进行指数级打分，可以是一个车企，可以是对比一辆车，安全的指数，指数的评价，是属于相对稳定的状态，还是在指数评分值得在下降，说明安全隐患在增加，包括能耗不是在变化。现在还在做车辆基于能耗二氧化碳排放量的分析，一个车出厂什么样，一年什么样，能耗值是怎么样变化对应二氧化碳排放是什么样，我们可以进行相应的分析。

这个是我讲的把两个平台，把运营监测和交通指挥形成有效的联通，这是对于数据加密，我们在这个基础上面在原有基础之上，采取安全隔离网闸进行数据安全的管控，这是我们湘阴的安全防控的平台展示。包括每天会推送相应的安全管控的信息，一些危险的工况的信息和状态研判的信息到平台上。在这方面对于道路的使用情况，包括前后车辆跟送的清三进行相应的诊断和判断，这都是风险研判相应的展示，时间关系不多讲了。

包括在路口的云因安全全程的风险，我们也进行了相应的跟踪，这都是相应的一些使用的情况时间，关系不多去讲。从跨网应用的角度，在无锡市开展了四五个月的示范应用，从无锡的交通安全部门来说，对我们还是很高的评价。在今年的百年党庆的时候，在嘉兴实现了相应的应用，并对异常停放的网约车评价，以及设计之敏感区域电子围栏，还有路网态势识别。

从后续的发展来说，我们进一步的扩充数据库，通过数据的扩充进一步完善我们的安全要素库，我们在积极的开展端网云一体化的平台，以及我们的算法的优化和完善，希望把端网云一体化整车安全风险的评估体系建立的更加完全，从而为新能源汽车安全管控提供相应的技术支撑。我的汇报就这么多，谢谢大家。