近日，廣州市新能源汽車發展工作領導小組辦公室發布通知，要求新能源汽車生產企業負責將銷售至廣州市并注冊登記的新能源汽車接入廣州市新能源智能汽車大數據監測平臺。據官方信息，該平臺于2021年12月建成。將相關數據接入平臺，是“為充分發揮平臺安全監管作用，進一步掌握新能源汽車運行安全狀態、行駛里程和碳減排等情況”。

政府搭建新能源汽車大數據監測平臺早已不是新鮮事。據悉，我國已經形成了國家、地方、車企三級新能源汽車數據管理體系。那么政府數據監測和管理平臺將在新能源汽車產業發展中發揮怎樣的作用，平臺建設和運營又存在哪些難點和挑戰?

超過九成新能源車接入國家監管平臺

記者了解到，在智能網聯汽車產業變革創新的過程中，“數據”已經成為貫通人-車-路各環節和盤活整個產業的重要戰略資源。因此，無論是國家還是地方、車企乃至第三方機構都非常重視對車輛數據的采集和利用。

早在2017年，工信部就委托北京理工大學建設和運營新能源汽車國家監測與管理平臺，該平臺可以開展安全監管、數據分析、車輛管理和補貼核算等工作。為保證數據的準確性，目前平臺采用“企業-地方-國家”和“企業-國家”兩個途徑的傳輸，在國家平臺，兩組數據可互相驗證，防止數據的誤傳。

360車聯網安全首席科學家明亮接受《中國汽車報》記者采訪表示，截至2022年9月，新能源汽車國家監管平臺累計接入1044.6萬輛。也就是說已經有超過九成的新能源汽車接入了國家監測與管理平臺。

國家監測與管理平臺按照《電動汽車遠程服務與管理系統技術規范》(GB/T 32960)國家標準的要求，對接入企業監測數據進行采集，包括電池、電機、電控、位置等61項常規數據，具體到電芯溫度、電壓、電流等12項安全故障數據。

目前，新能源汽車大數據主要用于科研與行業服務。未來，新能源汽車國家大數據平臺的應用將延伸到充電、維修、二手車、電池回收等領域，以及增加道路設施和電網相關動態數據采集。

明亮表示，數據監測平臺在新能源汽車產業迅猛發展的過程中發揮的作用主要體現在三方面：一是數據樞紐作用，新能源汽車國家監管平臺匯聚了全國新能源汽車的海量運行數據，成為新能源汽車大數據共享的重要紐帶和橋梁;二是安全監管作用，不僅便于管理者掌握新能源汽車運行態勢，而且可以用于安全風險的評估預警和安全事件的溯源歸因;三是決策支持作用，通過對新能源汽車大數據的分析，了解全國和本地新能源汽車用戶的使用行為特征，為政府、企業、消費者等提供新能源汽車相關的大數據決策支持。

政府監測有利于防止企業弄虛作假

在地方層面，除廣州外，目前上海市、成都市、青島市、武漢市和西安市等均建成了有關新能源汽車的監測平臺。其中，“上海市新能源汽車公共數據采集與監測研究中心”于2014年由上海市經信委發文批復成立并負責業務指導，目前已接入106家新能源汽車企業、113個新能源汽車品牌，基本覆蓋了全部839款車型，數據樣本容量在國內名列前茅。

據了解，新能源汽車車載信息系統要按國家標準對車輛數據進行采集，通過無線網絡將信息加密傳遞至企業平臺。企業平臺負責新能源汽車安全監管，同時將公共領域車輛運行數據、統計信息以及故障處理信息實時上報給地方和國家平臺。

近年來，不少車企例如上汽、長安、北汽等也陸續搭建大數據分析平臺，多方位挖掘大數據的價值，用于產品改進、研發、銷售和服務等領域。另外，如中國汽車技術研究中心有限公司、中國汽車工程研究院股份有限公司、清華大學等研究機構和高校以及眾多咨詢和數據公司都參與到新能源汽車數據的采集和應用中來。

江西新能源科技職業學院新能源汽車技術研究院院長張翔接受記者采訪表示，新能源汽車大數據監測平臺可以起到監管作用。比如：上海新能源汽車監測平臺能夠跟蹤新能源汽車行駛數據，從車輛每天的行駛里程和軌跡等數據，可以計算出節能減排的效果如何。如果一些插電式混合動力汽車平常不充電，只加油，那么就起不到節能減排的作用。另外還有一些燃料電池汽車，僅通過充電來滿足里程數的要求，去申請國家補貼，平臺可以對其監控管理。有了平臺數據的監控，企業就很難弄虛作假。

此外，企業還可以利用數據做科研。比如監控電池、電機能夠承受的溫度范圍和壓力范圍，對新能源汽車關鍵零部件數據的采集分析可以推動產業發展。

諸多難題還有待逐一化解

不過新能源汽車大數據平臺建設本身也是新生事物，還面臨不少挑戰。

中國工程院院士、北京理工大學副校長孫逢春在新能源汽車國家大數據聯盟成立之初曾坦言，新能源汽車涉及的職能部門眾多，包括工信、科技、環保、發改、交通、公安、國防等，制度和規劃層面缺少總體統籌和制度設計;地方政府認識差異較大，數據平臺存在碎片化風險。新能源汽車大數據平臺還存在進一步完善體系架構、明確數據傳輸范圍、統一自主品牌與中外合資以及進口等車輛管理、規避國家數據安全和測繪法等諸多風險問題。

明亮指出，首先平臺面臨技術挑戰。基于大數據的安全風險識別分析、基于大數據的汽車安全知識圖譜構建與利用、基于安全大數據的事件場景還原等技術難題，由于汽車品牌、型號、規格種類繁多，運行場景復雜多樣，同一個數據對于不同的車型和場景而言，意味的含義也有較大差別，因此，要真正把這些大數據利用起來保障汽車運行安全還有很多工作要做。

其次，平臺面臨產品挑戰。由于汽車數據的獨特性，現有的大數據分析工具尚不能完全支持汽車數據的分析，針對汽車大數據的專業分析產品還很缺乏，對汽車安全保障的指導價值亟待提升。

第三，平臺面臨運營挑戰。數據不僅要收集好，更要使用好。利用大數據保障新能源汽車安全所需的技術難度高，需要專業人才和產業協同，只有建立專業的第三方機構持續運營數據，才能真正把數據的價值發揮出來，這其中也有一些數據使用責權問題需要研究和解決。

明亮提出，要破解以上難題，一是要持續積累數據。在大數據時代，海量全面、及時準確的數據始終是挖掘數據價值的前提和基礎;二是要深度挖掘數據。應盡快建立針對不同車型和場景的風險模式庫、知識庫、策略庫等，建設汽車數據安全大腦分析平臺，把數據深層次的價值發掘出來;三是要加強技術研究，重點研究基于新一代人工智能的汽車數據分析方法，提升分析技術的智能化和時效性。四是要注重物理信息一體，隨著新能源汽車的數字化程度越來越高，汽車信息安全與物理安全正融為一體，網絡攻擊可直接造成汽車物理毀傷，大數據平臺必須把網絡空間的安全數據納入進來，才能更全面地保障新能源汽車運行安全;五是要加強數據安全運營，進一步建立專業的第三方機構，通過安全技術專家把平臺的大數據運營起來，服務國家、車企和用戶，使數據價值最大化;六是注重數據安全能力成熟度評估，所有參與新能源汽車數據處理活動的單位和企業，都應該主動開展數據安全能力成熟度評估，以評促建，共同營造汽車數據安全治理的良好生態。

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