江西赣州拟建年产1.5万吨锰酸锂/5500吨碳酸锂项目

8月18日，中国新能源汽车评价条例在北京发布。中国新能源汽车评价规程(CEVE)是由中国汽车工程研究院、北京理工大学电动汽车国家工程实验室、清华大学电池安全实验室、国家新能源汽车大数据联盟共同发起的一套新能源汽车综合评价体系。其宗旨是服务消费者，促进企业产品技术升级，助力新能源汽车产业健康可持续发展。该测评体系以国内市场主流车型为测评对象，融合单车测评和大数据测评，进行“能耗、安全、体验”三个维度的测评。

2019年3月，管理中心购买了4辆主流纯电动汽车进行基线测试。在验证测试和评估程序合理性的同时，还对上述模型进行了研究。四款车型均为自主品牌产品，标称续驶里程超过400km，车辆保有量超过3000台，包括三款SUV和一款轿车。这四款车型的点名测试结果将于今年12月发布。

这套新能源汽车评价规程与其他评价体系相比有哪些优势？清华大学和国家大数据联盟对这套评估程序有什么意义？清华大学电池安全实验室对电池安全做过哪些研究？在发布的当天，第一电动有幸与《中国新能源汽车评价规范》项目负责人欧阳博士、清华大学电池安全实验室主任冯博士、国家新能源汽车大数据联盟执行秘书长李阳进行了聊天。以下为采访实录:(第一电气在不改变嘉宾初衷的情况下已删除)

问:中国的新能源汽车评价法规与目前行业和媒体进行的评价有什么不同？有什么特点？欧阳:目前行业内对我国新能源汽车的检测评估体系大概有三种:1。企业发展水平，即企业发展水平；2.第三方研究机构的检测和评估；3、媒体自发组织检测评估。应该说这三种测试评价各有利弊。第一种企业级的测试评估目的性很强，主要针对企业内部的发展过程。这种测试评估系统专业性强，比较复杂，主要关注的是在测试评估过程中解决开发过程中的一些问题。第二种基本是以国标为检测依据，实际上也是几个国标的集合。因为是基于标准的测试，相当于一个基本的入门门槛，所以工作条件和实际工作条件可能会有一些差异。第三类媒体做的是测试和评估，更面向消费者。在专业、知识背景、考试资源等方面都会有一些限制，所以相对于之前的两类考试评价，在客观性或一致性方面可能会有一些问题，会相对不如之前的评价全面。我们推出的中国新能源检测评估法规有以下特点:基于客观性。我们得到的素材来源于消费者，也面向消费者。

在指标设置和维度考量的过程中，我们希望消费者能够了解第一类指标，直观地理解。在一级和一级指标的更深层次上，我们的定位是这类指标相对专业，这也为整车企业和零部件企业在开发过程中提供了一些帮助。国标和实际工况可能会有一些差异。所以在工况选择和设定的过程中，也在法规制定的过程中，除了单车设定工况测试，我们还结合了国家新能源汽车大数据联盟的运行数据。这两种数据的融合，其实就是单车数据和车组数据的融合，可以最大程度的保证测试结果的客观性和准确性。我们把清华大学电池安全实验室引入规定，这也是特色之一，前面大数据的特色，也是我们检测条件的特色，包括把高校的先进研究应用到消费者关心的问题上。问:清华大学电池安全实验室对新能源电池做了哪些相应的研究？想了解一下电池安全事故和电池研究。冯:我们做过统计。相对于传统燃油车，电动车自燃率没有那么高，但还是略低于现在的燃油车。但是为什么人们对这方面关注度很高呢？因为我们对它的期望很高，新能源汽车的成长就像孩子一样，我们还是需要给它更多的包容。从数据上看，其实它的事故率略低于燃油车自燃事件的概率。我们可以在安全机制的研究中做一些相关的工作。我们和国内排名前5的企业合作，他们的后台数据会分享给我们。我们也希望在分析过程中尽快为他们提供这方面的解决方案。

目前已经召回了相当数量的相关事故车辆。一些没有召回的事故车辆会报出一些报警信号，我们需要判断这些报警信号是否会引发后续事件。从消费者的心理角度出发，不要让他在使用过程中出现这样的问题。比如我们正在开发一些相关的预警算法，可以把问题提前几天暴露出来，给主机厂一个提前和消费者沟通的时间，对汽车进行安全检查，这也是我们现在非常紧锣密鼓在做的工作。在产品的正向研发中，要注意电池热稳定性的机理，大致可以分为几个方面。一个是热触的原因。此外，对于电池厂生产的电池，是否存在热故障的潜在风险……以及热失效的机理？还有一点，中国的新能源汽车技术水平是世界最高的。我们有最好的电池，但是当最好的电池失控的时候，温度是非常高的，所以可能会有一个快速扩散的过程。车辆碰撞后，当事故人员被控制在车内时，电池系统应该不会迅速蔓延，因为电池系统是一个单一系统。如果一开始是单个问题，对人员的伤害其实比较小。但如果整个系统很快失灵，我们就来不及抢救人员了，这也是我们现在研究的重点。怎样才能有效抑制失败的蔓延？设置足够多的设计，让人们可以得到安全的救援？大概就是这样。

清华大学电池安全实验室由高院士于2009年发起成立。早期致力于电池安全管理算法，在电池电量状态估计、电池系统一致性评价、基于不一致性的故障诊断算法等方面开发了整车级在线控制算法。2012年以来，电池系统可靠性和安全性全面铺开，电池系统健康状态评估形成了从机制到在线监测的一体化技术方案；在电池系统充电安全方面，针对过充失控、低温发热、锂快速充放电等制定了有效的安全管理方法。在电池系统热失控方面，建立了“材料不稳定-单体诱导-系统膨胀”闭环联动评估体系，研发出全球首个电池模块热失控仿真模型，比美国国家实验室早三年，包括奔驰、三星等国际公司购买了热失控仿真相关模型。问:大数据评估程序以及应用后如何规划。大数据+自行车确实是一个非常创新的点，大数据是一个非常亮点。在这方面你有什么想法？李阳:最早的时候，大数据被认为是整个程序的亮点。大数据的应用主要有两个部分。一部分是关于单车测试场景的考虑，因为目前整个单车测试的所有规范和标准都通过了一些认证，但更多的是实验室和典型工况的数据。结合大数据，对于一些真实的场景，新能源汽车的使用会和传统燃油汽车的使用有很大的不同。通过大数据，我们会发现这样一个数据评估带的概念，这个数据评估带会在实验室形成一些数据，形成一些可能不涉及的测试条件。我们将参考数据评估带的方式，增加实验室测试的内容，作为整车测试的支撑。

另一方面，在测试方面，整个国家新能源汽车监管平台现在有250多万辆车的数据，由于其特点，可以更多的从宏观层面。虽然是基于国标数据，粒度比较大，间隔30秒，但是时间域很长，几年下来积累的数据甚至更长。同时，从全国各地、各地区，都可以做广泛的区域。同时有很多车商，数据量很大。目前每天收集的数据在10 t以上。因为车辆多，清理后会发现很多有效数据支持测试。所以可以做到to C和to B两个层面，在to C层面可以做一些类似于统计的报表。但是对于to B级，结合我们的程序，可以对产品进行评估，做出相应的内容。比如能耗的真实情况，里程衰减的情况，驾驶行为和现场使用场景的情况，包括用户里程焦虑的情况，都可以通过大数据来反映。今后，我们将加强大数据的使用。比如在安全方面，我们会在以后的规定中逐步考虑更多形成三级故障报警的原因。综合这些原因，我们对车辆的安全评价会更加准确，因为现在的安全评价更多的是以事故为导向。我们希望以体验为导向。其实安全也很重要。结合大数据，我们会发现一些类似于电池和电机的故障，因为现在我们更侧重于电池。在未来，当电池逐渐改进时，我们会发现更多的电池一致性问题，并从中做出一些预测。

同时也发现电机在高速上熄火，因为有时候车辆的故障不一定是起火，可能会有一些类似熄火的故障，但是在高速行驶或者行驶过程中更危险。因此，我们将逐步加强这些安全措施。其他方面还需要以后逐步探索，因为大数据这个意外比较新，真正开始研究，也就2年左右的时间。在2月24日框架发布后，CEVE和我从去年下半年开始进行了更深入的研究。问:今年上半年，整个新能源汽车市场的产销量增速虽然还在增长，但大幅下滑，原因比较复杂。其实更重要的一个原因是安全事故的频发是否在一定程度上产生了阶段性影响。我们的评估系统一点也不……itative指标，因为安全事故导致信心下降。减少了多少？李阳:过去三个月发生了70多起事故，涉及火灾事故，不是小事故。现在电动车的发展，消费者对车型的了解不会因为一辆车的小范围起火而受到太大影响。现在消费心理增速下降，可能大家都在考虑。安全系数是一方面。传统燃油车也会有这样的事故，但更成熟，被大家接受。电动车在我们相关单位的行业会越来越好，所以有几个因素会导致下滑。如果销量下降是因为安全，我们可能会认为相关性不是特别大。

因为如果产品的安全性影响了销量，产品可能就卖不出去了。现在我们也发现有的车辆着火了，有的是老款，有的是新款。旧型号可能有一些机制问题。这种情况下，在有保护的情况下会因为长时间使用和快速充电，或者滥用充电而存在一些安全隐患。通过大数据和检测来发现并做出预警，预警后，安全事故比例明显下降。因为我们在提醒一些人，其实很多安全事故都是没有及时处理的。8月18日，中国新能源汽车评价条例在北京发布。中国新能源汽车评价规程(CEVE)是由中国汽车工程研究院、北京理工大学电动汽车国家工程实验室、清华大学电池安全实验室、国家新能源汽车大数据联盟共同发起的一套新能源汽车综合评价体系。其宗旨是服务消费者，促进企业产品技术升级，助力新能源汽车产业健康可持续发展。该测评体系以国内市场主流车型为测评对象，融合单车测评和大数据测评，进行“能耗、安全、体验”三个维度的测评。

2019年3月，管理中心购买了4辆主流纯电动汽车进行基线测试。在验证测试和评估程序合理性的同时，还对上述模型进行了研究。四款车型均为自主品牌产品，标称续驶里程超过400km，车辆保有量超过3000台，包括三款SUV和一款轿车。这四款车型的点名测试结果将于今年12月发布。

这套新能源汽车评价规程与其他评价体系相比有哪些优势？清华大学和国家大数据联盟对这套评估程序有什么意义？清华大学电池安全实验室对电池安全做过哪些研究？在发布的当天，第一电动有幸与《中国新能源汽车评价规范》项目负责人欧阳博士、清华大学电池安全实验室主任冯博士、国家新能源汽车大数据联盟执行秘书长李阳进行了聊天。以下为采访实录:(第一电气在不改变嘉宾初衷的情况下已删除)

问:中国的新能源汽车评价法规与目前行业和媒体进行的评价有什么不同？有什么特点？欧阳:目前行业内对我国新能源汽车的检测评估体系大概有三种:1。企业发展水平，即企业发展水平；2.第三方研究机构的检测和评估；3、媒体自发组织检测评估。应该说这三种测试评价各有利弊。第一种企业级的测试评估目的性很强，主要针对企业内部的发展过程。这种测试评估系统专业性强，比较复杂，主要关注的是在测试评估过程中解决开发过程中的一些问题。第二种基本是以国标为检测依据，实际上也是几个国标的集合。因为是基于标准的测试，相当于一个基本的入门门槛，所以工作条件和实际工作条件可能会有一些差异。第三类媒体做的是测试和评估，更面向消费者。在专业、知识背景、考试资源等方面都会有一些限制，所以相对于之前的两类考试评价，在客观性或一致性方面可能会有一些问题，会相对不如之前的评价全面。我们推出的中国新能源检测评估法规有以下特点:基于客观性。我们得到的素材来源于消费者，也面向消费者。

在指标设置和维度考量的过程中，我们希望消费者能够了解第一类指标，直观地理解。在一级和一级指标的更深层次上，我们的定位是这类指标相对专业，这也为整车企业和零部件企业在开发过程中提供了一些帮助。国标和实际工况可能会有一些差异。所以在工况选择和设定的过程中，也在法规制定的过程中，除了单车设定工况测试，我们还结合了国家新能源汽车大数据联盟的运行数据。这两种数据的融合，其实就是单车数据和车组数据的融合，可以最大程度的保证测试结果的客观性和准确性。我们把清华大学电池安全实验室引入规定，这也是特色之一，前面大数据的特色，也是我们检测条件的特色，包括把高校的先进研究应用到消费者关心的问题上。问:清华大学电池安全实验室对新能源电池做了哪些相应的研究？想了解一下电池安全事故和电池研究。冯:我们做过统计。相对于传统燃油车，电动车自燃率没有那么高，但还是略低于现在的燃油车。但是为什么人们对这方面关注度很高呢？因为我们对它的期望很高，新能源汽车的成长就像孩子一样，我们还是需要给它更多的包容。从数据上看，其实它的事故率略低于燃油车自燃事件的概率。我们可以在安全机制的研究中做一些相关的工作。我们和国内排名前5的企业合作，他们的后台数据会分享给我们。我们也希望在分析过程中尽快为他们提供这方面的解决方案。

目前已经召回了相当数量的相关事故车辆。一些没有召回的事故车辆会报出一些报警信号，我们需要判断这些报警信号是否会引发后续事件。从消费者的心理角度出发，不要让他在使用过程中出现这样的问题。比如我们正在开发一些相关的预警算法，可以把问题提前几天暴露出来，给主机厂一个提前和消费者沟通的时间，对汽车进行安全检查，这也是我们现在非常紧锣密鼓在做的工作。在产品的正向研发中，要注意电池热稳定性的机理，大致可以分为几个方面。一个是热触的原因。此外，对于电池厂生产的电池，是否存在热故障的潜在风险……以及热失效的机理？还有一点，中国的新能源汽车技术水平是世界最高的。我们有最好的电池，但是当最好的电池失控的时候，温度是非常高的，所以可能会有一个快速扩散的过程。车辆碰撞后，当事故人员被控制在车内时，电池系统应该不会迅速蔓延，因为电池系统是一个单一系统。如果一开始是单个问题，对人员的伤害其实比较小。但如果整个系统很快失灵，我们就来不及抢救人员了，这也是我们现在研究的重点。怎样才能有效抑制失败的蔓延？设置足够多的设计，让人们可以得到安全的救援？大概就是这样。

清华大学电池安全实验室由高院士于2009年发起成立。早期致力于电池安全管理算法，在电池电量状态估计、电池系统一致性评价、基于不一致性的故障诊断算法等方面开发了整车级在线控制算法。2012年以来，电池系统可靠性和安全性全面铺开，电池系统健康状态评估形成了从机制到在线监测的一体化技术方案；在电池系统充电安全方面，针对过充失控、低温发热、锂快速充放电等制定了有效的安全管理方法。在电池系统热失控方面，建立了“材料不稳定-单体诱导-系统膨胀”闭环联动评估体系，研发出全球首个电池模块热失控仿真模型，比美国国家实验室早三年，包括奔驰、三星等国际公司购买了热失控仿真相关模型。问:大数据评估程序以及应用后如何规划。大数据+自行车确实是一个非常创新的点，大数据是一个非常亮点。在这方面你有什么想法？李阳:最早的时候，大数据被认为是整个程序的亮点。大数据的应用主要有两个部分。一部分是关于单车测试场景的考虑，因为目前整个单车测试的所有规范和标准都通过了一些认证，但更多的是实验室和典型工况的数据。结合大数据，对于一些真实的场景，新能源汽车的使用会和传统燃油汽车的使用有很大的不同。通过大数据，我们会发现这样一个数据评估带的概念，这个数据评估带会在实验室形成一些数据，形成一些可能不涉及的测试条件。我们将参考数据评估带的方式，增加实验室测试的内容，作为整车测试的支撑。

另一方面，在测试方面，整个国家新能源汽车监管平台现在有250多万辆车的数据，由于其特点，可以更多的从宏观层面。虽然是基于国标数据，粒度比较大，间隔30秒，但是时间域很长，几年下来积累的数据甚至更长。同时，从全国各地、各地区，都可以做广泛的区域。同时有很多车商，数据量很大。目前每天收集的数据在10 t以上。因为车辆多，清理后会发现很多有效数据支持测试。所以可以做到to C和to B两个层面，在to C层面可以做一些类似于统计的报表。但是对于to B级，结合我们的程序，可以对产品进行评估，做出相应的内容。比如能耗的真实情况，里程衰减的情况，驾驶行为和现场使用场景的情况，包括用户里程焦虑的情况，都可以通过大数据来反映。今后，我们将加强大数据的使用。比如在安全方面，我们会在以后的规定中逐步考虑更多形成三级故障报警的原因。综合这些原因，我们对车辆的安全评价会更加准确，因为现在的安全评价更多的是以事故为导向。我们希望以体验为导向。其实安全也很重要。结合大数据，我们会发现一些类似于电池和电机的故障，因为现在我们更侧重于电池。在未来，当电池逐渐改进时，我们会发现更多的电池一致性问题，并从中做出一些预测。

同时也发现电机在高速上熄火，因为有时候车辆的故障不一定是起火，可能会有一些类似熄火的故障，但是在高速行驶或者行驶过程中更危险。因此，我们将逐步加强这些安全措施。其他方面还需要以后逐步探索，因为大数据这个意外比较新，真正开始研究，也就2年左右的时间。在2月24日框架发布后，CEVE和我从去年下半年开始进行了更深入的研究。问:今年上半年，整个新能源汽车市场的产销量增速虽然还在增长，但大幅下滑，原因比较复杂。其实更重要的一个原因是安全事故的频发是否在一定程度上产生了阶段性影响。我们的评估系统一点也不……itative指标，因为安全事故导致信心下降。减少了多少？李阳:过去三个月发生了70多起事故，涉及火灾事故，不是小事故。现在电动车的发展，消费者对车型的了解不会因为一辆车的小范围起火而受到太大影响。现在消费心理增速下降，可能大家都在考虑。安全系数是一方面。传统燃油车也会有这样的事故，但更成熟，被大家接受。电动车在我们相关单位的行业会越来越好，所以有几个因素会导致下滑。如果销量下降是因为安全，我们可能会认为相关性不是特别大。

因为如果产品的安全性影响了销量，产品可能就卖不出去了。现在我们也发现有的车辆着火了，有的是老款，有的是新款。旧型号可能有一些机制问题。这种情况下，在有保护的情况下会因为长时间使用和快速充电，或者滥用充电而存在一些安全隐患。通过大数据和检测来发现并做出预警，预警后，安全事故比例明显下降。因为我们在提醒一些人，其实很多安全事故都是没有及时处理的。

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