随着中国新能源汽车保有量的增加，必然会带来车辆自燃、电池衰减、高压线束短路、电机失控和异常加速等汽车安全问题。新能源汽车在使用过程中，出现安全隐患的原因错综复杂。一种安全隐患的发生可能由多种原因引起，而某一原因可能带来多种安全风险。如何发现安全隐患，降低新能源汽车运行安全风险，成为监管部门、生产制造以及消费使用者关心的热点问题。
 

北京理工新源信息科技有限公司（简称“北理新源”）依托北京理工大学电动车辆国家工程实验室科研优势，拥有先进的研究平台和丰富的数据资源，建设全球最大的新能源汽车监测与管理平台，为基于运行大数据的新能源汽车安全检验提供数据支撑。海量运行数据的产生，意味着新能源汽车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多在小数据量时不具备的深度信息和价值，只有通过大数据的智能化分析和挖掘才能将其价值显露出来。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（北理新源大数据平台）、特征提取（多源数据切分、清洗、筛选、融合以及有效特征提取）以及安全监测与预测（基于提取的特征，通过人工智能模型和方法识别和预测安全状态）。国际上在利用大数据技术进行产品性能检测、故障诊断和提升产品性能等方面已经有了较为成功的应用。北理新源在数据分析、挖掘、算法研究等方面具有丰富的经验，聚焦新能源汽车运行监测、整车电安全与动力电池安全诊断与预测等相关理论和关键技术研究，为基于数据驱动的新能源汽车安全监测研究提供有力的技术保障。

撰稿：周娜娜

审核：龙超华