2018年1-6月,全國接入車輛969107輛,其中627461輛車出現(xiàn)過錯(cuò)誤,占比64.75%,共出現(xiàn)72類的錯(cuò)誤數(shù)據(jù),集中出現(xiàn)在車輛狀態(tài)和單體電壓/溫度值等方面。總體來看,接入平臺(tái)的車輛出現(xiàn)錯(cuò)誤概率較大。

對(duì)于大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用在各個(gè)層面上展開,尤其是在新能源領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)作為一種基礎(chǔ)性與戰(zhàn)略性資源得到了廣泛認(rèn)可,面對(duì)“四化”未來,大數(shù)據(jù)是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要支撐。而數(shù)據(jù)質(zhì)量是決定大數(shù)據(jù)分析的重要因素。

新能源汽車國家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟在2018年中會(huì)議暨新能源汽車評(píng)價(jià)指數(shù)研討會(huì)

8月21日,新能源汽車國家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟在2018年中會(huì)議暨新能源汽車評(píng)價(jià)指數(shù)研討會(huì)上發(fā)布了《新能源汽車國家監(jiān)管平臺(tái)車輛數(shù)據(jù)質(zhì)量分析報(bào)告》。報(bào)告顯示,2018年1-6月,全國接入車輛969107輛,其中627461輛車出現(xiàn)過錯(cuò)誤,占比64.75%,共出現(xiàn)72類的錯(cuò)誤數(shù)據(jù),集中出現(xiàn)在車輛狀態(tài)和單體電壓/溫度值等方面。總體來看,接入平臺(tái)的車輛出現(xiàn)錯(cuò)誤概率較大。 

新能源汽車國家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書長劉鵬解讀數(shù)據(jù)報(bào)告

新能源汽車國家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書長劉鵬解讀數(shù)據(jù)報(bào)告

北京理工大學(xué)副教授、新能源汽車國家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書長劉鵬表示,錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)將影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果,也會(huì)影響到企業(yè)的新能源汽車車輛里程核查。 

◆成功接入平臺(tái)的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量仍堪憂 

成功接入平臺(tái)的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量仍堪憂

新能源汽車國家監(jiān)管平臺(tái)今年2月初正式投入使用,接入車輛已突破百萬輛,用于新能源汽車安全監(jiān)管、數(shù)據(jù)分析、車輛管理和補(bǔ)貼核算等工作。截至2018年8月13日,接入整車服務(wù)平臺(tái)的車輛數(shù)為104.76萬輛,注冊整車企業(yè)429家,通過“平臺(tái)符合性檢測”的整車企業(yè)384家,通過“車輛符合性檢測”的車型5388個(gè)。 

企業(yè)平臺(tái)若想接入國家平臺(tái),需要經(jīng)過車輛靜態(tài)數(shù)據(jù)接入和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)接入審核。目前此平臺(tái)共存儲(chǔ)有效數(shù)據(jù)231TB,每天新增約1TB數(shù)據(jù)。其中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)人工審核通過車輛為76.6萬輛,占比73.18%;實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)未審核與未通過的車輛數(shù)為28.1萬輛,占比26.82%。審核未通過車輛多為不符合GB/T 32960的要求。 

盡管車輛通過了相關(guān)審核成功地接入國家平臺(tái),但是在實(shí)際運(yùn)行中仍出現(xiàn)多項(xiàng)錯(cuò)誤

盡管車輛通過了相關(guān)審核成功地接入國家平臺(tái),但是在實(shí)際運(yùn)行中仍出現(xiàn)多項(xiàng)錯(cuò)誤。報(bào)告顯示:車企出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的車輛數(shù)占該車企總車輛數(shù)的百分比大于50%的占比超過83.5%。這個(gè)數(shù)字實(shí)在不容樂觀。 

◆前8類錯(cuò)誤類型多由車載信息采集模塊精度低傳輸差造成 

前8類錯(cuò)誤類型多由車載信息采集模塊精度低傳輸差造成

按照國標(biāo)GB/T 32960-2016的要求,新能源汽車國家監(jiān)管平臺(tái)實(shí)時(shí)信息采集項(xiàng)為61項(xiàng),包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)、車輛位置、整車、極值數(shù)據(jù)、報(bào)警數(shù)據(jù)、故障下的單體數(shù)據(jù)等。 

排在前8位的錯(cuò)誤類型中,出錯(cuò)率最高的項(xiàng)目是“車輛狀態(tài)為空或錯(cuò)誤”,占比16.76%;排在第四位的錯(cuò)誤類別是充電狀態(tài)為空或者無效,占比4.82%。造成這種現(xiàn)象的原因可能是某些型號(hào)車輛的充電狀態(tài)檢測裝置損壞所造成。 

除了以上兩類錯(cuò)誤,其他排名在前的6類錯(cuò)誤均為電池單體問題,包括單體溫度和電壓的錯(cuò)誤,初步判斷為車載信息采集模塊精度較低,傳輸數(shù)據(jù)質(zhì)量較差。從丟包率大于1、30秒內(nèi)里程跳變大于2公里等錯(cuò)誤車輛占比來看,說明車載數(shù)據(jù)采集裝置的精度和傳輸速率都有待改進(jìn)。 

[責(zé)任編輯:陳語]

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