注意！新能源汽车实时运行数据不佳影响可不小

大数据的挖掘和应用在各个层面进行，尤其是在新能源领域。大数据作为一种基础性和战略性资源，已得到广泛认可。面对“四化”的未来，大数据是汽车产业发展的重要支撑。而数据质量是决定大数据分析的一个重要因素。

8月21日，国家新能源汽车大数据联盟在2018年新能源汽车评价指标年中会暨研讨会上发布了《国家新能源车监管平台车辆数据质量分析报告》。报告显示，2018年1-6月，全国共有969107辆车联网，其中627461辆车出现错误，占64.75%。错误数据有72种类型，主要出现在车辆状态和电池电压/温度值上。一般来说，车辆访问平台出错的概率很高？

全国新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏解读数据报告。北京理工学院副教授、国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏表示，错误的数据会影响数据分析结果和企业对新能源汽车的里程验证？成功接入平台的车辆运营数据质量是否仍令人担忧？

国家新能源汽车监管平台已于今年2月初正式投入使用，接入车辆已突破百万辆，用于新能源汽车的安全监管、数据分析、车辆管理和补贴核算。截至2018年8月13日，接入车辆服务平台的车辆数量为1047600辆，注册了429家车企，384家车企通过了“平台合规性测试”，5388辆车通过了“车辆合规性”？企业平台如果要接入国家平台，需要经过车辆的静态数据接入和动态数据接入审核。目前，该平台共存储231TB的有效数据，每天新增约1TB的数据。其中，通过实时数据人工审核的车辆76.6万辆，占比73.18%；未经审核和未通过实时数据的车辆数量为28.1万辆，占26.82%。未通过审核的车辆大多不符合GB/T 32960的要求？

尽管该车已通过相关审核并成功接入国家平台，但在实际操作中仍存在不少错误。报告显示，一家车企数据错误的车辆占该车企车辆总数的50%以上，占比超过83.5%。这个数字真的不容乐观？前八种类型的错误大多是由车辆信息采集模块的精度低和传输不良引起的。

根据国家标准GB/T 32960-2016的要求，国家新能源汽车监管平台采集的实时信息共有61项，包括行驶电机、车辆位置、整车、极限数据、报警数据和故障单数据？在前8种错误类型中，错误率最高的项目是“车辆状态为空或错误”，占16.76%；

第四类错误是充电状态为空或无效，占比4.82%。出现这种现象的原因可能是某些车型的充电状态检测装置损坏？除了上述两种类型的误差外，其他六种类型的错误都是电池单元问题，包括电池单元温度和电压误差。初步判断车载信息采集模块精度低，传输数据质量差。从30秒内丢包率大于1、里程跳跃大于2公里等错误车辆的比例来看，表明车载数据采集设备的准确性和传输速率有待提高？车企数据质量参差不齐可能影响补贴核算？在报告中，不同企业的数据质量差异很大。部分企业接入平台车辆的错误率达到100%。70.4%的企业整车数据错误率在50%以上，只有少数车企数据处理较好。全国新能源汽车大数据联盟同时发布了“新能源车大数据指数TOP-n模型”，这些模型的数据都不错。

例如，在企业A中，访问平台的车辆总数为29631辆，车辆数据的错误率为94.4%，平均单车错误次数为2883次。具体的错误数据项包括最高电池电压不等于实际电池电压，混合模式发动机没有数据，车速大于0且车辆状态关闭，里程为空或无效。刘鹏分析，“这家企业与动力电池相关的数据项错误占比已经超过71.7%。动力电池作为新能源汽车的关键部件，直接影响汽车性能，电池数据质量差将直接影响新能源汽车安全”？此外，刘鹏提醒企业注意，该企业“里程为空或无效”的误差占比近5%，这表明该企业的实际行驶里程与报告里程存在一定偏差，这将直接影响该汽车企业的里程验证？近年来，长安汽车、上海汽车等车企一直在探索大数据在产品改进、研发、销售和服务等多方面的价值。当代安培科技股份有限公司等电池公司认为，大数据的价值在于通过故障监测和预警系统确保车辆的安全可控，通过监测系统降低维护成本，提高运营效率？本文分析了新能源汽车平台中存在的72种数据错误。除了传感器、数据采集设备和电池等硬件因素外，企业平台和国家平台之间实时数据传输的冲突和不一致也会导致大数据质量问题？无论如何，大数据价值挖掘的基础在于数据，数据的质量直接影响大数据分析结果的可信度。如何确保数据符合标准、完整、准确、稳定、一致，将成为汽车大数据分析的重要课题。大数据的挖掘和应用在各个层面进行，尤其是在新能源领域。大数据作为一种基础性和战略性资源，已得到广泛认可。面对“四化”的未来，大数据是汽车产业发展的重要支撑。而数据质量是决定大数据分析的一个重要因素。

8月21日，国家新能源汽车大数据联盟在2018年新能源汽车评价指标年中会暨研讨会上发布了《国家新能源车监管平台车辆数据质量分析报告》。报告显示，2018年1-6月，全国共有969107辆车联网，其中627461辆车出现错误，占64.75%。错误数据有72种类型，主要出现在车辆状态和电池电压/温度值上。一般来说，车辆访问平台出错的概率很高？

刘鹏，副秘书长……

国家新能源汽车大数据联盟总干事解读数据报告。北京理工学院副教授、国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏表示，错误的数据会影响数据分析结果和企业对新能源汽车的里程验证？成功接入平台的车辆运营数据质量是否仍令人担忧？

国家新能源汽车监管平台已于今年2月初正式投入使用，接入车辆已突破百万辆，用于新能源汽车的安全监管、数据分析、车辆管理和补贴核算。截至2018年8月13日，接入车辆服务平台的车辆数量为1047600辆，注册了429家车企，384家车企通过了“平台合规性测试”，5388辆车通过了“车辆合规性”？企业平台如果要接入国家平台，需要经过车辆的静态数据接入和动态数据接入审核。目前，该平台共存储231TB的有效数据，每天新增约1TB的数据。其中，通过实时数据人工审核的车辆76.6万辆，占比73.18%；未经审核和未通过实时数据的车辆数量为28.1万辆，占26.82%。未通过审核的车辆大多不符合GB/T 32960的要求？

尽管该车已通过相关审核并成功接入国家平台，但在实际操作中仍存在不少错误。报告显示，一家车企数据错误的车辆占该车企车辆总数的50%以上，占比超过83.5%。这个数字真的不容乐观？前八种类型的错误大多是由车辆信息采集模块的精度低和传输不良引起的。

根据国家标准GB/T 32960-2016的要求，国家新能源汽车监管平台采集的实时信息共有61项，包括行驶电机、车辆位置、整车、极限数据、报警数据和故障单数据？在前8种错误类型中，错误率最高的项目是“车辆状态为空或错误”，占16.76%；

第四类错误是充电状态为空或无效，占比4.82%。出现这种现象的原因可能是某些车型的充电状态检测装置损坏？除了上述两种类型的误差外，其他六种类型的错误都是电池单元问题，包括电池单元温度和电压误差。初步判断车载信息采集模块精度低，传输数据质量差。从30秒内丢包率大于1、里程跳跃大于2公里等错误车辆的比例来看，表明车载数据采集设备的准确性和传输速率有待提高？车企数据质量参差不齐可能影响补贴核算？在报告中，不同企业的数据质量差异很大。部分企业接入平台车辆的错误率达到100%。70.4%的企业整车数据错误率在50%以上，只有少数车企数据处理较好。全国新能源汽车大数据联盟同时发布了“新能源车大数据指数TOP-n模型”，这些模型的数据都不错。

例如，在企业A中，访问平台的车辆总数为29631辆，车辆数据的错误率为94.4%，平均单车错误次数为2883次。具体的错误数据项包括最高电池电压不等于实际电池电压，混合模式发动机没有数据，车速大于0且车辆状态关闭，里程为空或无效。刘鹏分析，“这家企业与动力电池相关的数据项错误占比已经超过71.7%。动力电池作为新能源汽车的关键部件，直接影响汽车性能，电池数据质量差将直接影响新能源汽车安全”？此外，刘鹏提醒企业注意，该企业“里程为空或无效”的误差占比近5%，这表明该企业的实际行驶里程与报告里程存在一定偏差，这将直接影响该汽车企业的里程验证？近年来，长安汽车、上海汽车等车企一直在探索大数据在产品改进、研发、销售和服务等多方面的价值。当代安培科技股份有限公司等电池公司认为，大数据的价值在于通过故障监测和预警系统确保车辆的安全可控，通过监测系统降低维护成本，提高运营效率？本文分析了新能源汽车平台中存在的72种数据错误。除了传感器、数据采集设备和电池等硬件因素外，企业平台和国家平台之间实时数据传输的冲突和不一致也会导致大数据质量问题？无论如何，大数据价值挖掘的基础在于数据，数据的质量直接影响大数据分析结果的可信度。如何确保数据符合标准、完整、准确、稳定、一致，将成为汽车大数据分析的重要课题。

标签：北京长安

汽车资讯热门资讯