基于大数据分析的新能源汽车行业发展研究
2022-02-28辜文杰付宽
辜文杰 付宽
摘要:近些年来,国家从战略层面上扶持和引导智能网联汽车发展,在极大程度上推动了新能源汽车朝着数字化时代迈进。对新能源汽车的运行数据进行采集和监控,可以深入挖掘新能源汽车行业的发展现状,并以新能源汽车为主要载体,对新能源汽车行业发展趋向进行科学预测,并且可以为国家战略、新能源汽车行业以及相关企业提供有效的数据支撑。这对推动我国新能源汽车行业的长远稳定发展有重要的现实意义。
Abstract: In recent years, the country has supported and guided the development of intelligent and connected vehicles from the strategic level, which has greatly promoted the new energy vehicles towards the digital era to a great extent. Collection and monitoring of the operation of new energy vehicles, can dig into the development situation of new energy vehicle industry, and new energy vehicles as the main carrier, the new energy vehicle industry development trend for scientific forecast, and can be the national strategy, new energy vehicle industry and related enterprises to provide effective data support. This is of great practical significance to promoting the long-term and stable development of China's new energy vehicle industry.
关键词:新能源汽车;大数据分析技术;行业发展;现状分析
Key words: new energy vehicles;big data analysis technology;industry development;current status analysis
中圖分类号:U46 文献标识码:A 文章编号:1674-957X(2022)05-0163-03
0 引言
随着化石能源储量不断减少,环境污染恶化等问题加剧,大力推动新能源汽车发展已经是全球各国共同关注的重要话题。我国也颁布了《国务院有关加速发展新兴产业的决定》,在该《决定》中确定了新能源汽车作为战略性产业的地位。我国新能源汽车的产量和销售量在不断增加,2021年11月份,我国新能源汽车的销售量达到300万辆。随着新能源汽车生产规模不断扩大,其信息化水平也在不断提升,深入挖掘并分析新能源汽车在发展的历史数据、结构化数据,可以为新能源汽车的生产和制造提供数据参考,对提高新能源汽车的整体性能有积极帮助。目前,在对新能源汽车进行管理以及检测时,对大数据技术进行充分应用,可以更好地收集车辆运行数据,并根据档案数据、道路数据等为新能源汽车的生产制造提供更加科学的数据支撑,将大数据分析技术与新能源汽车行业发展有机结合,能够推动新能源汽车行业进一步发展。
1 新能源汽车行业的发展现状
新能源汽车是我国新兴产业在发展规划中的重点发展领域,在新能源汽车产业发展过程中,主要包括新能源、智能化、物联网等高科技内容。新能源汽车的发展也代表高端制造业的发展,其发展水平会对我国汽车产业的发展状况产生直接影响。目前,我国新能源汽车的销量在不断上升,2021年11月份汽车销量达到三百万辆以上,其中比亚迪、吉利、北汽等企业都已经进入全球新能源汽车乘用车销量前10位,国产新能源客车在全世界都占据十分重要的市场份额。我国相关规划也将新能源汽车与智能网联汽车作为主要发展方向,在一定程度上推动了新能源汽车低碳化、信息化、智能化发展[1]。
在新能源汽车发展过程中,对大数据技术、物联网技术和人工智能技术的应用比较普遍。随着这些技术的创新发展,新能源汽车行业的发展速度在不断提升。以大数据分析技术为基础,发挥其在新能源汽车行业发展过程中的应用优势,可以准确掌握环卫、邮政、电力、通信等不同信息,从而推动新能源汽车行业的稳定持续发展。新能源汽车产业作为我国新兴产业规划中不能缺少的重要组成部分,其对经济的提升是全方面的,不管是在乡村振兴还是城市经济深化发展过程中,新能源汽车都发挥着至关重要的作用。随着我国体制改革红利释放、环保需求。目前,我国的新能源汽车市场规模越来越大。为了能够推动新能源汽车的长远稳定发展,需要对当前新能源汽车的发展现状进行深入分析,并以相应的数据信息为基础制定适合我国新能源汽车发展需求的新战略。在具体的探索过程中,我国对大数据分析技术进行应用仍然处于初步阶段,以大数据分析技术为基础制定新能源汽车未来发展战略,需要提高未来市场的结构优化、城乡发展平衡以及节能减排、新能源供给能力等,才能推动新能源汽车行业的健康持续发展,对提升新能源汽车行业的社会价值以及经济价值有积极意义[2]。
2 基于大数据分析的新能源汽车发展问题
2.1 核心技术不成熟
在新能源汽车行业发展过程中,有所作为的自主品牌车企除了比亚迪能够自主生产电池,北汽新能源与韩国合资完成汽车电池生产之外,大多数企业都是采购动力电池生产商供应的电池,这意味着我国新能源汽车行业在发展过程中核心技术仍然不成熟。主要是因为电池产品品质、性能等影响,目前,国内大多数汽车生产制造企业在生产新能源汽车时,电池仍然以外资电池为主,外资电池在国内市场上占据优势地位,而国产电池企业处于劣势地位。动力电池作为新能源汽车的核心零部件,如果不能解决这一问题,会导致新能源汽车企业受到限制,进而影响新能源汽车行业的长远发展。
2.2 行业发展不规范
目前,新能源汽车作为新兴产业,在发展过程中行业发展不规范是限制新能源汽车产业发展水平的重要因素。我国大力补贴政策在极大程度上推动了新能源汽车的发展,很多濒临倒闭的中小车企可以借助新能源汽车重新进入市场,但是补贴大幅退坡甚至退出后,一些车企仍然面临重新走向倒闭的风险。根据相应的大数据分析可以确定从2016年到2019年,我国市场共有249家厂商有电动汽车生产记录,但是这些厂商中在2018年有58家厂商并没有生产新能源汽车,比2016年和2017年的生产量更低。2019年补贴政策大幅退坡,2019年前7个月未生产新能源汽车的厂家数量达到98家,其占比大约为40%。此外,有43家厂商的产量为1~10辆,合计占比达到57%以上。这意味着随着国家大力度补贴政策的退坡或者退出会直接影响新能源汽车生产规模,会导致新能源汽车行业发展受到影响[3]。
2.3 创新性不足
在新能源汽车生产制造过程中,加强汽车设计开发是提高新能源汽车创新性的重要措施。但是汽车的设计开发本身是一个漫长的周期,有些汽车的设计开发短则两三年长则四五年。在半年时间内设计开发出不同款新能源汽车的主要方式是对现车进行改造,一些廉价的微型电动车是以传统原燃油车型简单改造的。将发动机、冷却系统、排气管、变速器等传统动力部件更换成电机、电池。这导致新能源汽车的创新性不足,会直接影响新能源汽车产业的创新性发展。在新能源汽车市场规模不断扩大的情况下,这些以现车改造为基础发展的新能源汽车车企会被淘汰。
3 在新能源汽车行业发展中大数据应用
3.1 新能源汽车数据采集
目前,我国新能源汽车能够对地方国家以及企业等监管平台进行有效整合,对车辆运行数据进行科学采集,能够更加准确掌握车辆故障信息、统计信息以及运行数据信息,并且可以将相应的数据信息上传到相应的数据平台。大数据分析技术在新能源汽车行业发展过程中的重要应用之一就是完成数据分析。一般情况下利用数据日志、文件收集,可以根据具体的信息数据特征进行不同处理,并且将处理后的信息保存在信息系统内,可以根据具体的应用需求完成智能操控工作,实现数据及传输诉求。利用数据采集端和数据终端的联系,有利于提高数据信息的处理效率,也可以保证数据信息传输整合度和对接度。除此之外,在数据信息传输时,有利于保证数据的平衡度,构建完善的数据对接平台,促进局部信息和整体信息、地方信息和中央信息进行有效融通,对汽车数据进行实时化采集和分析。
3.2 完成信息数据处理
一般情况下,在解码传递和数据采集过程中,数据都可能会出现偏差。在对数据进行传输的过程中,为了保证数据传输质量,可以利用预处理的方式对数据进行调整。在数据处理时,主要是对数据进行降维,完成数据规约,数据清洗以及数据集成等不同操作。在新能源汽车行业发展过程中,需要深入掌握大数据分析技术的具体应用要点,以数据监管系统和数据运行途径为基础对大数据技术进行应用,可以精准核验新能源汽车的数据。通常情况下,在对数据进行处理时,可以将信息传输在指定的平台完成信息实时测验,计算数据标定的数据基准。这种数据处理方式能够进一步确保数据的准确性和可靠性,为新能源汽车行业的发展提供更加稳定的数据支撑。
除此之外,以新能源汽车在运行过程中的源数据为基础开展数据分析和处理工作,可以对相应软件程序进行应用完成数据过滤处理,防止在数据传输过程中出现掉帧问题,进一步提高数据的预处理效率。在数据处理过程中数据存储也是至关重要的环节,利用物理存储服务器以及云端存储服务器能够对新能源汽车行业发展过程中的不同数据信息进行整合,有利于满足数据实时化处理要求。通常情况下,物理服务器和云端服务器可以同步运行,在确保数据拓展的同时能够保证数据挖掘质量以及效率。
3.3 采集新能源汽车技术指标
在利用大数据分析技术对新能源汽车发展行业进行研究时,准确掌握目前在数据运算过程中的变化规律以结构化、非结构化数据处理原则,完成数据信息多样处理可以保证新能源汽车行业在发展过程中数据信息的准确性以及可靠度。但是要考虑到在信息分析技术应用过程中,在不同场景下对数据信息进行应用时,可能会出现一定的差异。因此,在大数据分析技术应用过程中,需要根据新能源汽车的具体技术类型,保证每一项数据信息的辨识度。这样才能够充分发挥数据信息的应用价值,利用数据模型对比能够完成多方位数据分析。利用大数据信息挖掘技术掌握新能源汽车车辆的技术、安全预警、基础设施等各项信息内容,有利于提高新能源汽车的整体研发质量。以大数据挖掘技术为基础对汽车行业在发展过程中,新能源汽车的主要技术指标进行深入分析,可以为新能源汽车的生产制造和创新提供一定支持。新能源汽车主要技术指标平均值如表1所示。在新能源汽车纯电续航距离排行研究过程中,前5名汽车品牌如表2所示。
3.4 數据统计分析
在大数据分析技术的实际应用过程中,可以对统计方法进行应用,深入挖掘数据库内的相关信息资源,查找具有较强应用价值的数据信息,同时可以按照数据在应用过程中的具体原则对数据进行处理,利用回归算法、分析算法等进行数据统计工作。将统计完成的数据在数据模型的应用下,由地方系统和国家监管主系统构建数据交流平台,可以实时显示出数据分析结果。
4 基于大数据分析的新能源汽车发展前景
4.1 完善相应的政策体系
在大数据分析技术应用过程中,为了提高新能源汽车等发展水平,需要完善相应的政策体系。现阶段,对在新能源汽车发展过程中的相关数据信息进行研究,我国仍然处于初期探索阶段,以大数据分析技术为基础,对新能源汽车发展战略进行深入分析是在新能源汽车行业发展过程中关注的重要内容。在具体的研究过程中,可以利用大數据分析技术对新能源汽车厂家的配置参数进行分析,了解新能源汽车的技术现状,提出新能源汽车升级策略。
除此之外,可以对新能源汽车销售数据进行分析和处理,以数据信息为基础制定销售策略和售后服务机制,有利于完善我国新能源汽车行业的发展体系。利用大数据分析技术还可以掌握新能源汽车购买人群的具体喜好,并且能够在掌握消费者需求基础上制定新能源汽车的创新研发方向,有利于提高新能源汽车的整体性能。在大数据分析技术应用过程中,还可以根据新能源汽车的相关数据信息制定区域产品以及市场策略,提高新能源汽车在研发过程中的针对性以及个性化。
4.2 强化核心技术研发
在大数据分析技术快速发展的背景下,要加强不同种类数据信息的处理工作,可以利用大数据处理系统以及车辆终端数据交互,以物联网体系为支撑,将射频识别技术作为基础,完成数据信息处理。有利于提高数据处理的效率和质量,可以在保证数据一体化的基础上,构建出万物互联的新能源汽车发展格局,有利于明确新能源汽车的发展趋向。对现有的技术发展趋势进行分析,大数据信息传输和运行可以推动新能源汽车产业的持续性发展。与此同时,还要加强大数据分析技术的应用力度,要以核心技术为驱动,推动新能源汽车职业化发展,塑造完善的核心技术体系,可以提高不同新能源汽车数据之间的关联度,有利于保证数据的平衡度。在强化大数据分析技术的应用力度时,需要以新能源汽车行业的发展现状为基础,了解新能源汽车在发展过程中的数据需求,构建多数据融合平台,对新能源汽车行业的发展过程中的数据价值进行深入挖掘,确保其在数据信息多元化处理中能够准确掌握数据信息的本质特征,从而推动新能源汽车行业的长远发展。
4.3 促进相关立法完善
在汽车发展前景分析过程中,以大数据分析技术为基础还要构建完善的法律法规体系,提高新能源汽车制造企业对大数据存储、大数据分析技术应用水平。通过法律法规建设可以确保企业对大数据存储和大数据安全有所重视,有利于防止黑客攻击、网络病毒等对新能源汽车行业在发展过程中产生的不利影响。目前,我国相关部门在对大数据分析技术的相关法律法规进行分析时,需要以国民隐私保护特征为基础,掌握大数据技术的具体应用现状,从而制定出与社会发展需求相适应的大数据安全管理机制。还要引导企业开展数据安全保护,同时要优化和调整数据存储、压缩以及数据处理程序等,提高新能源汽车行业的发展过程中的大数据应用水平。
5 结语
综上所述,将大数据分析技术应用在新能源汽车行业发展过程中,需要对我国政府的相关政策进行深入分析,掌握大数据分析技术的应用要点,才能够以新能源汽车行业发展的具体需求推动汽车行业发展。在新能源汽车发展过程中,需要加强资金支持机制优化,重视新能源汽车产业发展过程中大数据分析技术的实效性,才能够构建稳定的新能源汽车行业发展环境。
参考文献:
[1]佘承其,张照生,刘鹏,等.大数据分析技术在新能源汽车行业的应用综述——基于新能源汽车运行大数据[J].机械工程学报,2019,55(20):14.
[2]张彩婷.基于大数据挖掘的新能源汽车发展问题[J].新晋商,2019(12):0269-0270.
[3]班定东,黄祖朋,陈炼松,等.新能源汽车大数据分析及其应用前景[J].时代汽车,2020(14):2.