“【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年世界ICV大赛在北京举行。 本届大会围绕产业重建、融合应用、共生三个章节展开，设有开幕式、主论坛和7个主题峰会、6个特色专题会场和2个闭门会议，设有图灵奖国际专家1人、国内外院士7人、近150人的国际国内ICV和ICC 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，仅供参考。

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

语音副本:

专家们，你们好。

介绍我在北京理工大学开展的事业。 在我所在的北京理工大学建设管理平台的基础上，我们现在承担了科技部重要的研发项目。 那就是今天介绍的端网云融合的新能源汽车运行协同防控。 报告一下我们所开展的事业，将来在这方面的应用想象。

我介绍的文案分为四个部分，首先介绍项目背景和我国新能源汽车产业的快速发展方面取得的举世瞩目的成绩。 截至8月，我们的新能源汽车产销量突破700万辆。 在这种情况下，应该说新能源汽车行业也有一点问题。 特别是与安全直接相关的问题，正如大家所见，还是发生了起火燃烧的安全事故，这一方面说明了我们新能源汽车的故障诊断很困难。安全警报不畅，从车企到平台，到我们公安的交通部门

对于新能源汽车，建立了全国统一的新能源汽车运行监测与管理平台。 截止到昨天的数据，该平台连接的车辆约600万辆，数量进步较快，近两个月分别连接20、30万辆。 建立了从汽车企业到各地方、国家平台的体系。 平台体系中收集的数据设计为以下相关内容，从数据项来说比较完整，包括车辆自身位置新闻、车辆电池电机技术新闻、故障代码。 这以国家标准的形式明确了，这个标准现在正在进行新的反复更新，年进行的标准，现在正在进行新的标准修改和完全的工作。 在修订的实际工作过程中，制定年度标准时，一般认为收集的数据时间频率过短、过小，会引起我公司核心数据的泄露，或者说是这方面的问题，但我公司的领域发展得真的很快。 目前大家普遍一致的看法是，必须搞好时间周期。 原来我们收集的数据是30秒的数据，现在效果上升到5秒，只有在安全事故发生的时候才有根据。 公司认为是自己想要的，发生事故是出现客户各方面的原因，所有原因都指向车企，车企需要有第三方平台，能自己证明他的责任清白，公司比我们迫切。

从安全对策的角度来说，我们现在存在的问题是，首先关于安全要素，感知我们现在不完善。 另外，关于故障的诊断，对于零部件出现的问题的诊断，我们的模型构建并不准确，从整车的采用状态方面来看，我们还有很多工作要做。 从车辆行驶和应用的过程来看，我们的年检制度目前略有欠缺，包括主管部门之间、汽车企业之间的协同防控目前还不够完善。 基于这些问题和领域快速发展的诉求，我们的项目主要是从要素、零部件、整车、汽车道路的协同方面，构建一体化的安全评价和预警体系。

首先，针对车辆的安全要素，即电流、电压、温度、电动机转速、相关新闻，分析安全新闻的量化特征，构建安全特征的要素库，具有良好的效果。 二是从车辆各零部件之间找出相应的安全因素之间的逻辑关系，从而实时判断车辆在行驶中、车辆的安全状态、健康状态，并与公安互联网进行相应的连接，实现车辆在行驶中和应用中的安全布制，这是一个整体性的技术思路

首先是关于项目的安全要素。 我们的目标是引出维度低、质量差的问题，通过我们特点的提取，构建项目安全要素库，最后建立全国新能源汽车安全知识体系库。 我开展这项事业两年，初步建立了要素安全的体系验证体系。 这个系统已经初步建立了。 的安全角度，关注电池、电机、电控三个方面，梳理其中安全因素之间的逻辑关系，用建模的方法提取状态判断，通过模型进行电机的安全状态、景象判断。 我们建立了一些模型，展开对健康状况的判断。 在车辆的安全立场来源方面，包括主动、被动、零部件和运营4个安全维度，通过模型的演化、电池的一致性波动模型等一系列模型来评价和判断安全隐患。 通过历史数据的纵向比较和同一车型的横向比较来预测你的车的安全状态是我们在做的事情。

在这方面我们建立了一系列模型，同时对一点相对特征的分解，根据平台的数据进行了一点相应的分解。 另外，为了开展这项事业，我们也在车辆智能终端上开展事业。 如何准确地收集车辆中的数据，同时实现稳定的数据传输？ 另外，正如刚才翟总先生所述，在边缘计算和云计算融合的立场上，在有些算法，我们必须有历史数据的时候，我们要在这个立场上开发合适的智能车载终端，然后

我们构建的端网云一体化运行了安全风险判断和报警系统，包括以特斯拉为首的车辆行驶中失去动力、人无驾驶行为时车辆自动驾驶这一风险的防控、车辆热时空、驾驶行为 将互联网、专网、公安网进行了较为有效的融合，目前实现了新能源运行汽车运行检测管理平台与公安部车辆运行管理路线图的较为有效的连接。 通过两个平台连接，可以将刚才提到的报警相关情况、车辆状态识别的新闻准确反馈到警方的执法互联网上。 公安在执法的基础上，可以在路边停车，冒着你的安全危险，禁止你行驶。 在这方面我们

另外，从路面安全管理的角度来说，可以对车辆轨迹、车辆流量、紧急应对的诉求进行相应的布控。 从通信安全、以及包括安全管理战略、交通堵塞在内的方面也做了一些工作。

简要介绍了平台的应用，我们已经形成了监测和管理的体系。 我们已经在无锡市与嘉兴市合作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。 我们建立了在不同区域形成的车辆知识库和官法模型库。 它对零部件风险、整车风险、运行风险进行了识别。 此外，还为交通警察的紧急指挥、道路交通拥堵管理等做出了相应的贡献。 例如，对于运行检测，识别了车辆的分布、车辆速度、轨迹。 对电池、电机和电控进行了相应的监测。

关于充电，监测了充电时空的分布。 对长期异常停车的车辆、车辆停车不畅等进行项目监测，后儿童对状态有相应的研究判断算法，包括电池、电机、电控的健康状况、温度变化情况进行诊断和评价。 这都是相应进行研究判定的模型展示。

首先从监控的角度来说，包括地区在内的在线车辆实时监控包括自行车静态查询、车辆历史新闻查询。 可以分析车辆的充电状态、固定区域的充电区域的数量、充电电流的变化趋势、当前正在充电的区域的分布状况。 另外，关于车辆状态的研究判断立场，例如省其他车辆的怠速数的监视拷贝、车辆的怠速车辆分布的状态、详细情况可以通过平台进行调查。 另外，关于电池、电机、电控状态的判断，这还包括驾驶状态的行为、驾驶员是否驾驶异常、行驶轨迹的评价、当前疫情的评价。 另外，还编制了车辆的健康代码。 车辆在约定的十四天内去过哪里？ 通过我们的公安交通管理部门，和冬季奥运会组委会进行了练习。 电动车辆在约定的十四天内进入冬季奥运会区域之前去过哪里？ 通过这个平台可以进行研究所有的新闻都是全面的，可以建立车辆行驶轨迹的健康代码。

另外，关于电动机，安全状态的警告正如前面所述，有适当的模型。 并且，目前从车辆能耗、安全性、体验方面，根据大数据建立了信号能源汽车评价指数和评价体系，按车、按车型按系列进行指数评分。 无论是车企，还是每辆车的安全性指数，还是指数评价，都是处于相对稳定的状态，还是指数评价的价值在下降，证明了安全性的风险在增加。 能源消耗量并没有发生变化。 目前还在进行基于车辆能源消耗的二氧化碳排放量分解。 一辆车是如何出厂的，一年是如何变化的，能源消耗量的值如何变化以应对二氧化碳的排放量，可以相应地进行分解。

这是将我谈过的两个平台，运行监控和交通指挥比较有效地结合起来，这是对于数据加密，我们在此基础上，采用安全隔离网关进行数据安全管理，这是我们湘阴安全防控的平台 包括每天将适当的安全管理新闻、有点危险的新闻、状态研判新闻推送到平台上。 在这方面将针对道路的采用情况，与包括前后车辆在内发送的清三进行相应的诊断和评价。 这是与风险复核判定相对应的展示，时间关系就不多说了。

包括云在十字路口的安全全程风险在内，我们也进行了相应的跟踪，但这只是相应的一点招聘的情况时间，关系不多说了。 从跨网络应用的角度，无锡市开展了四五个月的示范应用，从无锡的交通安全各部门来说，我们仍享有很高的评价。 今年百年党庆时，在嘉兴实现了相应的应用，对异常停车的网约车进行了评价和设计敏感区域的电子围网，并进行了网络态势识别。

从之后的快速发展来说，我们将进一步扩展数据库，通过数据扩展进一步完善我们的安全要素库，我们将积极开展端网云一体化的平台，以及我们的算法优化和完善，端网云一体化整车的安全风险判断。 我的报告只有这些。 谢谢你。

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