中國(guó)汽車工程研究院股份有限公司總經(jīng)理萬鑫銘

    

    萬鑫銘：各位領(lǐng)導(dǎo)、各位同仁，大家上午好。

    首先非常感謝中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)邀請(qǐng)我來參加中國(guó)汽車論壇，并作報(bào)告。來這里非常榮幸，因?yàn)橛泻芏嗬吓笥眩舱J(rèn)識(shí)一些新朋友，接下來的時(shí)間我匯報(bào)的題目為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”的報(bào)告。

    三部分：

    1.大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨；

    2.新能源汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用的探索實(shí)踐；

    3.數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的思考。

    首先說一下數(shù)字經(jīng)濟(jì)的情況，現(xiàn)在大家在一個(gè)數(shù)字的時(shí)代，現(xiàn)在用的詞比較多的是IT到了DT，說的更加長(zhǎng)一點(diǎn)的話，從機(jī)械的驅(qū)動(dòng)到電力驅(qū)動(dòng)到計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)，到現(xiàn)在的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，工業(yè)4.0四個(gè)主要的階段，過程中誕生了非常多的生產(chǎn)力和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步。

    這里有幾個(gè)數(shù)字給大家做一個(gè)報(bào)告，2019年中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量接近99萬億，接近100萬億人民幣。數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量占了35.9%，GDP占了36.2%，這是一個(gè)比較。

    第二，看一下左邊的柱狀圖，從2002年到2020年，從1.2萬億到了35萬億，漲了接近30倍。數(shù)字經(jīng)濟(jì)究竟包含什么？這些數(shù)字怎么統(tǒng)計(jì)出來的？像我們今天遇到的新基建、電子通信、互聯(lián)網(wǎng)都在里面，這是一個(gè)非常龐大的經(jīng)濟(jì)體系。

    國(guó)家層面有經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)力，國(guó)家由地方組成，地方的經(jīng)濟(jì)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量上面是突飛猛進(jìn)的發(fā)展，有幾個(gè)數(shù)字看一下。

    第一個(gè)格子里面，現(xiàn)在大于5千億的，在去年的GDP里面大于5千億總量有不少的地區(qū)，特別值得提出的就是像北京、上海等，GDP總量比例超過了50%。這個(gè)比例比較大的，實(shí)際上都是以東南沿海為主，發(fā)現(xiàn)一個(gè)特點(diǎn)，越是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地方，是越是開放型經(jīng)濟(jì)的地方，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要度越來越高。同樣看到，在貴州和重慶兩個(gè)地區(qū)，雖然在中部或者西部，增速比較快，相對(duì)基礎(chǔ)低一點(diǎn)。重慶和貴州的領(lǐng)導(dǎo)非常重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)，這也是當(dāng)前在中國(guó)大的發(fā)展趨勢(shì)下面，政府在推動(dòng)數(shù)字轉(zhuǎn)型。

    這張圖片的信息量比較大，花點(diǎn)時(shí)間分享一下。首先，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在作為市場(chǎng)一個(gè)重要的要素，前段時(shí)間在4月份國(guó)家發(fā)布了一個(gè)《關(guān)于更加完善市場(chǎng)資源配置》的指導(dǎo)意見，其中提了五大要素，包括傳統(tǒng)所說的勞動(dòng)、技術(shù)、資本、土地，特別加了數(shù)據(jù)，現(xiàn)在把數(shù)據(jù)當(dāng)做一個(gè)要素、資源，也有一個(gè)說法，數(shù)據(jù)就是石油。

    在這個(gè)意義上來講，“四個(gè)化”里面，一個(gè)是數(shù)據(jù)價(jià)值化，體現(xiàn)了它已經(jīng)成為一種生產(chǎn)要素；同時(shí)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，我們現(xiàn)在把數(shù)字直接變成數(shù)字經(jīng)濟(jì)的，剛才說的電子、通信、軟件、互聯(lián)網(wǎng)，這些都是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，其實(shí)也包括傳統(tǒng)企業(yè)也在不斷的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)化的過程。另一方面也要產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，可以看到從農(nóng)業(yè)一產(chǎn)農(nóng)業(yè)、二產(chǎn)工業(yè)，三產(chǎn)服務(wù)業(yè)，都在不斷的貢獻(xiàn)更多的邊際效應(yīng)，都是在貢獻(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，進(jìn)一步賦能。

    更為重要的是，國(guó)家在推動(dòng)國(guó)家層面現(xiàn)代治理能力的提升，企業(yè)、城市層面也在推動(dòng)，生產(chǎn)關(guān)系上面也在提升數(shù)字化治理，強(qiáng)調(diào)更多主體的參與和集團(tuán)的結(jié)合，特別是數(shù)字化的公共服務(wù)。總體來講，數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)要素和四化的推動(dòng)。

    今天的主題是中國(guó)汽車論壇，在座的各位是汽車相關(guān)的從業(yè)者，跟汽車什么關(guān)系？這張圖的信息比較多，從汽車傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)鏈，研、產(chǎn)、供、銷、服，相對(duì)來說在當(dāng)前附加值里面，我們定義相對(duì)低附加值，在數(shù)據(jù)結(jié)合之后，可以把這個(gè)曲線提升，為什么？數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生一系列的作用，在里面進(jìn)行設(shè)計(jì)的交互、溯源跟蹤等等，可以進(jìn)行柔性的數(shù)據(jù)開發(fā)，這都是大數(shù)據(jù)帶來的效果。這是在傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)鏈上面。

    在產(chǎn)業(yè)鏈的后端，特別是現(xiàn)在面對(duì)汽車的“四化”，汽車電動(dòng)、智能、網(wǎng)聯(lián)，在這個(gè)領(lǐng)域里面不僅僅是催生，更多是完全賦能這個(gè)板塊的發(fā)展，接下來要講到的也是重要的靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)大量的發(fā)展，這里面涉及到“人、車、路”等各方面的數(shù)據(jù)，來保障“四化”有效實(shí)現(xiàn)。這是跟汽車行業(yè)大量的結(jié)合，跟汽車行業(yè)是一個(gè)宏觀的。

    接下來用中國(guó)汽研所開展的探索和案例講講，跟新能源汽車這塊有什么可以結(jié)合的。

    上半場(chǎng)的專家里面講了很多，兩個(gè)很重要的因素是消費(fèi)者很關(guān)心，一個(gè)是蓄勢(shì)里程，一個(gè)是安全。從產(chǎn)業(yè)的角度，還有產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值能否傳遞，換句話說產(chǎn)業(yè)鏈上下游能否賺錢，其實(shí)今天馬處第一個(gè)演講里面特別講到了，產(chǎn)業(yè)鏈上面總體來說還是有較大的挑戰(zhàn)，從這個(gè)意義上來講，要說到安全這個(gè)挑戰(zhàn)點(diǎn)。從這幾年陸續(xù)發(fā)現(xiàn)一些情況，新能源的安全涉及到一系列，包括傳統(tǒng)的安全，包括火災(zāi)的安全引起了消費(fèi)者的高度重視。

    中國(guó)汽研針對(duì)安全的挑戰(zhàn)，我們依托“一個(gè)平臺(tái)和一個(gè)系統(tǒng)”，這個(gè)平臺(tái)是“新能源汽車大數(shù)據(jù)聯(lián)盟西南分中心”，另外一個(gè)系統(tǒng)是“新能源汽車缺陷調(diào)查監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)”。依靠這個(gè)平臺(tái)和系統(tǒng)建立車輛安全的預(yù)警模型，突破安全預(yù)警相應(yīng)的一些相關(guān)問題。

    這里面主要的問題要提出來，現(xiàn)在在新能源安全預(yù)警上面的問題，一個(gè)是逆向的解析難；第二個(gè)是缺陷的識(shí)別和定位難；第三個(gè)是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)估精度高比較難。經(jīng)過我們的探索，這些方面取得了積極的進(jìn)展。

   首先說一下新能源的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，在部委的指導(dǎo)下所開展的，西南分中心作為其中一個(gè)分中心，我們這邊實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、統(tǒng)計(jì)和預(yù)警應(yīng)急救援，里面包含的內(nèi)容是在重慶板塊里面做比較好的試點(diǎn)和推動(dòng)。    

    這是一個(gè)系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)是市場(chǎng)監(jiān)控總局從“召回”的角度來推動(dòng)的缺陷調(diào)查監(jiān)測(cè)和分析的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)當(dāng)前也是接入了相當(dāng)量的車型，也包括已經(jīng)出了狀況的一些同批次車型的事故車型數(shù)據(jù)，也包括現(xiàn)在在運(yùn)行的相應(yīng)的車輛的數(shù)據(jù)，目的是為了保證同批次車型，如果有車輛有狀況，同批次車型有可能也會(huì)成為一個(gè)高危車輛，接入了不少車輛，通過不斷的運(yùn)行總結(jié)相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

    在這個(gè)系統(tǒng)里面制定了完善事故車數(shù)據(jù)分析流程和高危車預(yù)警流程，建成了安全、完善、智能的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理體系，可以對(duì)事故車之間的共性特征以及高危車輛進(jìn)行快速識(shí)別和預(yù)警提示。

    整體來說，我們可以做到對(duì)事故車之間的共性特征以及高危車輛進(jìn)行快速識(shí)別和預(yù)警提示。

    應(yīng)用會(huì)給車企提供一個(gè)預(yù)警的提示，包括對(duì)相關(guān)的服務(wù)單位提供需求反饋。右邊是示意圖。

    一個(gè)平臺(tái)和一個(gè)系統(tǒng)過程中，我們通過前期的工作總結(jié)了一套方法，命名為“循證實(shí)踐方法”，簡(jiǎn)單來說就是基于事實(shí)（案例），特別是事故的案例最佳實(shí)踐和持續(xù)更新的研究方法。

    上半部分是通過事故的調(diào)查和分析，這個(gè)過程中我們會(huì)到事故的現(xiàn)場(chǎng)采集所有的相應(yīng)物證和證據(jù)，包括數(shù)據(jù)的證據(jù)。

    在實(shí)驗(yàn)室里面對(duì)相應(yīng)的一些結(jié)構(gòu)或者一些機(jī)理進(jìn)行進(jìn)一步深入分析，分析完了以后，這里面會(huì)得出相應(yīng)的預(yù)警模型和提出安全預(yù)警的服務(wù)。因?yàn)檫@種模型要放在系統(tǒng)上面，進(jìn)一步對(duì)其他車輛提供服務(wù)。這是一個(gè)建模型的過程。

    同時(shí)，在建立評(píng)估體系在運(yùn)行的過程中全面準(zhǔn)確、及時(shí)，進(jìn)行不斷的循環(huán)和替代，然后完善算法和完善模型。

    具體講講“循證實(shí)踐方法”幾個(gè)步驟的相關(guān)內(nèi)容。首先是事故調(diào)查，剛才是一個(gè)總的內(nèi)容，事故調(diào)查怎么做？首先會(huì)通過事故的現(xiàn)場(chǎng)勘查，也會(huì)進(jìn)行深度的調(diào)查分析和缺陷的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，重點(diǎn)要分析事故的原因，一般來講分析事故原因會(huì)找到最大的相應(yīng)參數(shù)的閾值判斷，一般會(huì)超過實(shí)際的正常范圍，這是一個(gè)判定。

    第二，會(huì)找到影響相應(yīng)參數(shù)前面的輸入?yún)?shù)，同時(shí)根據(jù)輸入?yún)?shù)和響應(yīng)的閾值之間的關(guān)系，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法找到關(guān)聯(lián)的關(guān)系。這也是分析原因，同時(shí)也是建立模型的一個(gè)過程；同時(shí)也要還原事故的場(chǎng)景，建立動(dòng)力電池安全評(píng)價(jià)體系。

    現(xiàn)在主流的車輛，特別在起火相關(guān)的事故里面主要有這些內(nèi)容，剛才比亞迪這邊特別講到了七個(gè)方面，五個(gè)維度，還有四個(gè)層級(jí)。在五個(gè)維度里面包括了，像這邊的電池一致性，特別在事故方面有過充、過放的過程引起熱失效；2.在進(jìn)水的方面我們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)有這樣的事故導(dǎo)致起火，我們也會(huì)設(shè)置相應(yīng)的測(cè)試評(píng)價(jià)。下面這一行是測(cè)試評(píng)價(jià)，會(huì)采用IPX9防水測(cè)試方法。

    3.同時(shí)車輛會(huì)在充電過程中自燃，包括靜止的過程中也會(huì)存在自燃，因?yàn)樗牟蛔阋呀?jīng)累積。

    4.機(jī)械的故障，特別在碰撞，包括托底等等工況下面，我們?cè)O(shè)計(jì)一種是球擊測(cè)試，一種是刮擦測(cè)試。引起不同火災(zāi)事故的工況，我們會(huì)在實(shí)驗(yàn)室的體系下完善，復(fù)現(xiàn)測(cè)試事故的環(huán)境，然后找到評(píng)價(jià)機(jī)理。這是前期的事故調(diào)查分析。

    分析了相關(guān)的機(jī)理之后，最主要的還是要建立相應(yīng)的預(yù)警模型。實(shí)際上通過這種多的數(shù)據(jù)來源之后會(huì)建很多的數(shù)據(jù)模型，這里舉了三種模型。

    1.動(dòng)態(tài)的閾值模型，電壓超過正常的比例之后肯定要進(jìn)行預(yù)警的過程。

    2.一致性分析模型，現(xiàn)在很多新能源汽車電池并沒有出現(xiàn)嚴(yán)重的跳躍，長(zhǎng)時(shí)間維度的時(shí)候，一致性出現(xiàn)了變化。這也是我們要進(jìn)行的一種模型分析。

    3.風(fēng)險(xiǎn)累計(jì)模型。這是在單個(gè)層面或者小時(shí)間范圍內(nèi)不會(huì)有，通過長(zhǎng)時(shí)間累計(jì)或者更長(zhǎng)時(shí)間的分析之后，可以得出一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

    當(dāng)然還包括其他的模型，在運(yùn)行過程中同時(shí)校驗(yàn)，找到車的安全風(fēng)險(xiǎn)。

    我們?cè)谧龅倪^程中，一般做完線上的預(yù)警，可以理解為“遠(yuǎn)程預(yù)警”，這是通過數(shù)據(jù)方法預(yù)警，發(fā)現(xiàn)情況以后，我們還會(huì)做線下檢測(cè)（實(shí)車檢測(cè)），找到高風(fēng)險(xiǎn)車以后，做線下設(shè)備檢測(cè)，提升預(yù)警模型的準(zhǔn)確性。

    我們?cè)谶\(yùn)行的過程中，流程是“AI+專家”安全服務(wù)體系，我們用多個(gè)模型進(jìn)行分析、判斷和給出預(yù)警，這是一個(gè)環(huán)節(jié)。這里有初審和審核的過程，判定完以后有高危車輛，通過標(biāo)簽貼標(biāo)的方法，貼的比較準(zhǔn)。進(jìn)入高危車輛以后會(huì)進(jìn)入“專家確診”的過程，最后鎖定這個(gè)車有沒有問題，從而解決和排除這些風(fēng)險(xiǎn)，這是我們?cè)趯?shí)際運(yùn)用過程中的工作流程。

    通過以上的步驟，分析事故得到數(shù)據(jù)的機(jī)理，建立模型、建立數(shù)據(jù)平臺(tái)，不斷的進(jìn)行迭代和完善和運(yùn)行這個(gè)方法。

    我們用這套解決方案也做了很多相關(guān)工作，舉兩個(gè)例子。

    首先，這是一個(gè)我們?cè)谶^程中所發(fā)現(xiàn)的情況。左邊的車，在一個(gè)電池組里面，這是事故車?yán)锩娴那闆r，在前10天已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了明顯的突變，下面明顯沒有。之前如果能夠發(fā)現(xiàn)這樣的事故車，或者在10天前可以監(jiān)測(cè)的話，這是很OK的。

    右邊這個(gè)，還可以放得更長(zhǎng)一點(diǎn)，往往有時(shí)候一個(gè)車輛在前面段時(shí)間里面，它還不一定能夠發(fā)現(xiàn)情況。放得更長(zhǎng)里面也可以找到問題的原因。

    左邊這個(gè)車是當(dāng)時(shí)的一個(gè)車型，后面是同一個(gè)企業(yè)把同批次車拿給我們，右下角是同批次的車，我們找到高危車輛，11號(hào)和84號(hào)電芯與其他電芯相比風(fēng)險(xiǎn)累積值明顯偏高，這個(gè)車確實(shí)存在非常高的風(fēng)險(xiǎn)，后面也是處置完畢，找到了同批次，后面解決了同批次相關(guān)車輛的高危風(fēng)險(xiǎn)排除。

    左邊看一下這幾個(gè)圖，一般來講，最上面橙色的線是正常電壓的范圍，藍(lán)色的線最靠右這點(diǎn)點(diǎn)在最后的時(shí)刻里面發(fā)生了跳水，在當(dāng)天的范圍內(nèi)已經(jīng)發(fā)生跳水，這是第一個(gè)圖。

    第二個(gè)圖，如果跳水以后不僅僅跟電壓有關(guān)，也跟絕緣電阻有關(guān)系，右邊綠色的這條線是絕緣電阻的比例關(guān)系。可以通過多個(gè)輸出參數(shù)判定車輛的風(fēng)險(xiǎn)。

    這是在出現(xiàn)事故的情況，把時(shí)間維度拉的更長(zhǎng)看一下，這個(gè)車在前面若干天之前，藍(lán)色部分出現(xiàn)問題的單體已經(jīng)出現(xiàn)異樣，但是這個(gè)異樣閾值是判斷不出來的，因?yàn)樗€沒有超出嚴(yán)重的范圍，3.5V在左右一點(diǎn)點(diǎn)變化，所以往往叫風(fēng)險(xiǎn)累計(jì)這塊，它比希望動(dòng)態(tài)閾值判定更準(zhǔn)。所以多個(gè)模型要互相校驗(yàn)，一個(gè)模型很容易失真或者容易判斷錯(cuò)。這是左邊部分。

    右邊部分又有一個(gè)非常明顯的例子，還有一種就是前面任何查不到風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槲覀兠看尾榈臅r(shí)候會(huì)有一定的提取頻率的。看一下右邊的圖，在出事故的過程中，前期不去復(fù)看它的電流電壓的過程，我們以為“突然死亡”，什么都正常，突然起火了，實(shí)際找完以后，復(fù)現(xiàn)所有過程，在前面若干天甚至上月的時(shí)間，出現(xiàn)一次到兩次有一點(diǎn)突然抖動(dòng)的過程，這就是對(duì)接下來采樣這塊，包括數(shù)據(jù)處理提出了很高的要求。這也是我們這個(gè)模型需要多維度判斷的過程。這是兩個(gè)具體的案例。

    在過程中，我們也做了這套系統(tǒng)，現(xiàn)在給車企，包括相關(guān)的運(yùn)營(yíng)公司進(jìn)行了結(jié)合和服務(wù)，供這些服務(wù)之后，我們給相關(guān)的車企舉了一些例子，也有安全預(yù)警。我們提出有預(yù)警的類型之后，企業(yè)反饋的結(jié)果，查完之后確有此事，而且確切的排除了風(fēng)險(xiǎn)，消除了隱患。這就是用前面的方法做到的安全預(yù)警的成果。

    前面用的是一個(gè)平臺(tái)和一個(gè)系統(tǒng)，總的來講就是用大數(shù)據(jù)的方法做了安全的預(yù)警，做了大量案例和實(shí)踐，這就是大數(shù)據(jù)在安全上面做的實(shí)踐和探索。

    大數(shù)據(jù)這個(gè)概念非常大，新能源這個(gè)產(chǎn)業(yè)很大，放到這個(gè)維度上來看的時(shí)候，接下來有四個(gè)方面的建議。

    第一方面，大數(shù)據(jù)可以賦能在產(chǎn)業(yè)管理和行業(yè)政策的制定上面，特別是對(duì)相關(guān)的部委有借鑒意義，在汽車全生命周期管理過程中，不管從車輛的運(yùn)行、上牌、市場(chǎng)銷售涉及到不同部委的關(guān)系，包括在運(yùn)行過程中，不管交通事故、年檢、營(yíng)運(yùn)車輛涉及到多維度的部委管理，在這一塊可以把數(shù)據(jù)進(jìn)行一些結(jié)合和整理，把它聯(lián)通起來。

    第二，大數(shù)據(jù)在汽車技術(shù)的研究和技術(shù)創(chuàng)新上面進(jìn)一步賦能。舉一個(gè)例子，拿安全為例子說一下。剛才上面第二部分講了新能源汽車安全預(yù)警，也是其中一個(gè)例子。傳統(tǒng)來講，安全包含交通安全，到今天這個(gè)時(shí)候，安全往前走智能安全，ADAS安全，往后有事故的預(yù)警和救援，包括國(guó)家相關(guān)部委在推動(dòng)，包括事故的應(yīng)急救援這塊。

    從車輛售完車到運(yùn)行到使用，實(shí)際上整個(gè)過程智能安全、主動(dòng)安全、被動(dòng)安全、新能源安全，都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。我們?cè)诖诉^程中一方面把數(shù)據(jù)進(jìn)行連接，可以連接起來互相做判定，這是第一方面在技術(shù)研究上的作用。

    第二個(gè)作用，剛才已經(jīng)講到了，一個(gè)方面是電池安全這塊，我們傳統(tǒng)的電池安全可能靠的是實(shí)驗(yàn)室的測(cè)試設(shè)備，靠的是經(jīng)驗(yàn)。實(shí)際上，當(dāng)多了一維數(shù)據(jù)手段的時(shí)候，多了一維空間來保障電池的安全，像剛才說的新能源的安全控制一樣的。所以在這個(gè)意義上來講，它是接下來在具體某一個(gè)系統(tǒng)安全里面，多一維空間研究它、保障它，逐步讓它穩(wěn)定。這是在推動(dòng)數(shù)據(jù)安全方面，在汽車安全方面的大數(shù)據(jù)的作用。

    第三，汽車在全生命周期上面的大數(shù)據(jù)賦能。車從銷售完了以后，到最后使用，鏈條非常長(zhǎng)。中國(guó)的汽車前端市場(chǎng)已經(jīng)到了一定比較飽和或者相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，后市場(chǎng)這塊的空間非常大，這里面大數(shù)據(jù)可以挖掘出大量的價(jià)值。特別想說一下，用車出行這塊，我們非常了解的是滴滴打車，現(xiàn)在滴滴打車說一個(gè)概念，滴滴現(xiàn)在做的非常精深了，一天服務(wù)幾千萬甚至幾百萬的司機(jī)每天在執(zhí)行服務(wù)，一天服務(wù)幾千萬的客戶，一天是幾個(gè)PB的數(shù)據(jù)量。過程中做了幾個(gè)重要的點(diǎn)：

    1.轎車的過程中要進(jìn)行大量的分析，哪些客源在哪里。客源的分布、位置、時(shí)間都是它去了解的，還有客源的喜好，究竟喜歡什么車，這是要判定的，這是找客需求過程中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

    2.上了車以后也有大數(shù)據(jù)應(yīng)用，現(xiàn)在上了滴滴以后視頻也有、錄音也有，對(duì)駕駛員的行為也在監(jiān)控。這個(gè)過程中的監(jiān)控，客觀來講把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到對(duì)成員和駕駛員的安全保護(hù)上來。

    3.下了車以后基本上不用考慮要不要馬上付費(fèi)，可以直接扣費(fèi)，但是扣費(fèi)又有風(fēng)險(xiǎn)問題，現(xiàn)在區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)安全結(jié)合起來，和客戶評(píng)價(jià)也結(jié)合起來。

    在滴滴上面可以看到大數(shù)據(jù)創(chuàng)造了大量的價(jià)值，在體驗(yàn)、買車、換車維度上面，我們相信價(jià)值創(chuàng)造更多，鏈條拉得更長(zhǎng)，鏈節(jié)做的更粗。

    第四，在相關(guān)產(chǎn)業(yè)上面進(jìn)行賦能。現(xiàn)在的汽車客觀來講，如果在昨天的時(shí)間，在昨天這個(gè)時(shí)候汽車?yán)斫鉃橐詸C(jī)電業(yè)為主的產(chǎn)品，在今天已經(jīng)不一樣了，汽車變成了一個(gè)數(shù)據(jù)終端、能源終端、娛樂終端，這時(shí)候更多考慮的是“人、車、路、網(wǎng)、云”整個(gè)大生態(tài)。

    這里想舉一個(gè)例子，國(guó)家正在推動(dòng)的，今天之后在做的是“新基建”，包括5G大規(guī)模示范應(yīng)用和智能網(wǎng)聯(lián)的先導(dǎo)示范區(qū)，把多個(gè)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)域攏在一起。

    新能源汽車只是解決新能源部分，我們把新能源汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車的載體結(jié)合起來，其中很重要的連接手段，或者保障手段就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。所以，我們相信以數(shù)據(jù)為紐帶能夠把能源網(wǎng)、交通網(wǎng)、服務(wù)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)打的更完善，賦予更多能量。

    以上是四方面對(duì)大層面的創(chuàng)造價(jià)值，最后想用一句話說說，在講這句話之前，馬云同志講了一句話我覺得挺好，在面臨新技術(shù)、面臨互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，他說：很多人因?yàn)榭床灰姡坏诙强床黄穑坏谌强床欢坏谒乃^是跟不上，往往跟時(shí)代有所脫節(jié)。

    我們希望汽車從業(yè)者和相關(guān)的同志能夠看見、看起、跟上，也能夠完全的創(chuàng)造更多的價(jià)值，所以我們必須高度重視大數(shù)據(jù)在新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的戰(zhàn)略價(jià)值，加快推動(dòng)大數(shù)據(jù)在汽車產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，共同構(gòu)建以大數(shù)據(jù)為聯(lián)結(jié)的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，驅(qū)動(dòng)新能源汽車高質(zhì)量發(fā)展！”