基于大数据分析的新能源汽车行业发展研究

基于大数据分析的新能源汽车行业发展研究

韩松1李庆2

1中国汽车技术研究中心有限公司    天津市     300000

2.天津荣程祥泰投资控股集团有限公司    天津市    300462

摘要：目前，新能源汽车的生产和消费不断增加，我国也在不断加大对新能源汽车生产和销售的扶持力度。在新能源汽车行业快速发展的同时，该行业的相关数据和信息也开始逐渐积累，历史数据和结构化数据的分析越发全面，大数据分析技术在该行业发展中起到的作用越发重要。同时，大数据分析技术可以帮助新能源汽车实现对信息的收集、分析和处理，进一步推动新能源汽车的智能化发展。

关键词：环保产业；环境污染；数据

引言

为缓解能源危机，迎合我国低碳发展的需求，新能源汽车成为我国汽车行业未来发展的一个重要方向。目前，我国汽车体系中的新能源汽车在一定程度上得到了用户的认可，而且新能源汽车与智能化技术和互联网技术的有效结合已经成为我国汽车行业发展的新趋势。该文主要对大数据分析技术在新能源汽车发展中的应用问题进行研究。

1.大数据技术的概述

在网络技术领域，大数据技术有效减少了传统数据处理中的冗余问题，它通过扩展数据存储的规模和处理的速度，深入发掘数据传输过程中的价值，从而显著提升了数据处理的效率和质量。具体的技术应用主要体现在以下几个关键方面。（1）数据可视化：利用数据模型将系统中的数据转换成视觉化的图形或图像，使得大量的数据可以通过直观的视觉方式展示，便于用户理解和分析，满足不同数据处理的需求。（2）数据分析算法：数据分析算法的核心是计算机系统和其各个组件。在实际操作过程中，通过集群计算和数据切分等方法，这些算法能够深入分析数据的内在构造。应用这些算法对数据进行深入挖掘，可以确保数据得到快速且高效的处理。这样，系统能够准确识别并满足数据处理的需求，进而提高数据处理的速度和效能。（3）预测性分析：数据处理的核心在于提取和整合数据的特征，并将可视化结果进行整合，随后通过比较挖掘算法来分析数据在运算过程中的行为模式。这种方法将数据视为基准，通过预测未来信息来评估数据传输的行为。（4）数据治理：数据治理涉及对数据信息的组织和处理，包括数据定义、标准化等操作。在解释相关数据时，它会根据业务处理的需求，实现数据质量、数据治理和数据存储的自动化和智能化。

2.新能源汽车行业发展现状分析

尽管汽车产业的快速增长带来了显著的经济利益，但它同时也导致了石油消费的大幅上升，汽车排放成了空气污染的主要来源，并加剧了能源的紧张状况。在追求“双碳”目标的当下，各行各业都在积极响应“绿色可持续性发展”的号召。在汽车产业中，新能源汽车的崛起已经成为国家新兴产业发展的一个亮点，其发展进度不仅显示出我国高端制造业的实力，而且它的发展趋势也将对整个汽车产业未来的发展轨迹产生重大的影响。我国在新能源汽车技术上的发展正呈现出蓬勃的势头，然而，由于传统燃油汽车拥有更早的发展历史，新能源汽车在市场上面临着竞争力不足的问题，消费者对它们的接受度也相对较低。在国家的政策和战略指导下，新能源汽车行业正快速成长，尽管如此，许多消费者仍旧持谨慎态度。一方面，消费者对购买新能源汽车的意愿受到政府政策、产品性能和充电设施等多方面因素的影响，其中产品的充电安全性和续航能力是潜在用户考虑新能源汽车时的关键担忧。另一方面，充电基础设施的完善程度也在决定新能源汽车推广普及的程度，充电桩的布局和运营效率都会对新能源汽车在各地的保有量产生显著影响。因此，当前新能源汽车的进步既蕴含着巨大的机遇，也面临着挑战。要克服这些挑战，就需要创新并生产出更加安全可靠的产品，这样才能够把握住美好的发展前景。在新能源汽车的生产过程中，大数据、物联网和人工智能技术的应用越来越广泛，随着信息技术的不断创新和发展，新能源汽车行业预计将获得更广阔的发展机会。

2.新能源汽车行业发展过程中出现的问题

新能源汽车行业正试图通过大数据分析技术来解析用户的习惯、驾驶模式、实时能源消耗和电池健康状况等信息，并利用这些技术来识别并解决可能存在的问题，以增强新能源汽车的安全性和可靠性。然而，由于大数据分析技术相对较新，其实际应用过程中可能会遇到一些挑战。首先，尽管我国已经出台了许多支持新能源汽车产业的政策，但在大数据技术应用方面尚缺乏统一的标准和规范。随着大数据分析技术在新能源汽车领域的广泛应用，我国在大数据应用于新能源汽车行业的政策规定方面开始显露出一些不足和缺陷。这些漏洞的出现部分是因为缺乏相应的制度框架，从而使得新能源汽车行业在引入大数据技术时缺乏质量控制。其次，大数据技术的应用带来了数据存储和数据安全问题。随着社会大众对于信息安全的重视程度不断提升，如何解决信息存储安全问题成为大数据时代新能源汽车行业发展的关键。我国并没有针对新能源汽车行业大数据使用等方面制定相对完善、成熟的法规体系，导致大数据分析技术在实际应用的过程中缺乏法律保障。最终，鉴于大数据分析技术属于尖端技术领域，其发展亟需资金和人才的有力支持。目前，我国的教育体系尚未为新能源汽车大数据分析技术的应用开设专门的课程或专业，这导致了人才供应的短缺。在资金问题上，单纯依赖政府的财政补贴不足以有效促进大数据分析技术在新能源汽车产业中的发展。尤其是在基础设施建设方面，资金的不足限制了新能源汽车充电桩技术的进步，这又在一定程度上制约了大数据分析技术在新能源汽车行业的应用和推广

[1]。

3.大数据分析技术在新能源汽车行业的应用

大数据分析技术在新能源汽车领域被广泛应用于驾驶行为分析、能源消耗优化、电池健康管理等多个方面，这些分析有助于对新能源汽车进行持续的改进和提升。然而，大数据分析技术在新能源汽车行业的应用也面临着一些挑战。首先，数据安全性是一个紧迫需要解决的问题。由于大数据分析通常需要通过互联网进行数据的上传和处理，而互联网环境存在安全隐患，因此保护数据不被非法访问和泄露是一项重要任务。其次，缺乏足够的专业人才也是一个关键问题。为了建立和完善新能源汽车领域的大数据系统，需要大量具备专业知识技能的人才。但是，目前国内高校针对新能源汽车大数据系统管理和研发的课程相对较少，导致人才培养的数量无法满足行业快速发展的需求。(1)运行数据采集：数据采集的过程涉及采取一系列措施，对新能源汽车在运行过程中产生的数据进行可靠的收集和传输，确保车辆相关信息能够迅速上传至国家数据平台。所收集的数据主要包括车辆的日常运行日志，这些日志记录了车辆定位系统的状态、能源消耗等关键信息。通过将新能源汽车的数据采集终端与数据处理系统相结合，并应用大数据分析技术，可以显著提升数据处理的速度和效率，减少在数据整合和传输过程中可能出现的信息不匹配问题，确保新能源汽车各项数据能够被高效地采集和传输（2）数据处理：在数据解码传输或采集的过程中，数据很容易受到外部环境的影响而产生误差，为了确保数据的准确性，通常需要对收集到的数据进行初步处理。对于新能源汽车来说，这可以理解为对大数据监管系统相关资料的搜集和验证。数据处理通常涉及两个主要步骤。第一步是整理数据后将其发送到特定平台，例如将新能源汽车的运行数据发送到新能源汽车国家监控与管理平台。第二步是对新能源汽车在运行过程中产生的数据进行分析处理，通过大数据分析技术筛选和处理大量信息，提炼出关键数据，并将这些数据整合后传输到云端或硬盘存储器。通常，数据会同时保存在汽车的本地物理存储器和云端存储系统中（3）挖掘价值信息：新能源汽车在行驶过程中可能会生成大量的数据信息。要从这些庞大的数据集中提炼出有用的信息有一定难度，因为这些有用信息的识别度并不高。因此，需要提高对关键数据的识别能力。利用大数据分析技术对结构化数据和非结构化数据进行分类和比较，能够实现全方位的数据处理，快速挖掘出有用信息，从而提高汽车的运行效率。

4.基于大数据分析技术的新能源汽车行业发展策略

4.1完善政策体系

我国目前正需加大对新能源汽车领域的支持力度，尤其是对中小型企业和初创企业的支持。政府应当实施更多针对新能源汽车行业的补助和促进政策，比如通过提供税收优惠，来鼓励这些企业增加对专业技术如大数据分析技术、创新数据处理模型和分析技术的研发投资。克服新能源汽车行业在数据处理和分析方面的挑战，有助于促进我国新能源汽车产业的持续发展[2]。

4.2完善法律体系

首先，新能源汽车行业应当加强对大数据存储安全性的关注，强化数据系统的安全防护，执行定期的网络病毒扫描和清除，以防止数据系统遭受黑客侵袭。其次，企业应当注重对用户数据和隐私的保护，严格执行对新能源汽车在运行过程中产生数据的标准化管理，以安全管理为核心，运用科学方法优化数据的存储、处理和传输，从而提高大数据分析的安全性和可靠性。最后，相关部门应当根据实际需求建立监管机制，逐步完善新能源汽车数据安全管理的法律法规体系，确保法律法规的健全性。

4.3注重开发技术

随着科技进步，智能化系统在新能源汽车中的应用显著增强了数据处理的能力和效率。对于新能源汽车行业来说，未来的发展要求进一步提升数据处理和交互能力，确保在车辆运行过程中能够高效地收集、处理和上传各种数据。因此，相关企业应当增加对大数据分析技术的研发投入，通过技术创新来促进新能源汽车在运行中能够更高效地收集和分析有价值的信息，并构建一个多功能的数据处理平台，以保障在处理多种类型的数据时保持数据质量。

4.4加强专业人才培养

为了确保我国新能源汽车行业的人才供应既充足又高素质，应当强化对相关领域专业人才的培育。汽车制造商可以与高等教育机构合作，建立共同培养人才的合作模式，并根据市场需求明确人才培养的具体目标。通过企业与高校的共同努力，可以有效地培养出满足企业未来发展战略所需的专业人才。同时，国家也应当增加对培养这些专业人才的财政支持。

4.5有机融合汽车行业与大数据分析技术

在新能源汽车智能化发展的过程中，必须深入研究理论设计与实际应用中的问题，并优化数据分析模型，以支持未来新能源汽车行业的发展。大数据分析技术的核心在于从大量数据中提炼出有价值的信息并进行分析，以得出结论。在新能源汽车的数据分析和处理中，应着重改进数据分析算法和模型，整合静态和动态数据，以最大限度地提升数据分析模型的效能。因此，有必要加强大数据分析技术的研发，提高深度数据分析的能力，进而促进新能源汽车的持续发展

[3]。

5.结束语

新能源汽车行业的发展，特别是在大数据分析技术的应用方面，应当以技术实施为基础，以市场需求为驱动，以政府政策为支撑。通过研究大数据分析技术在新能源汽车行业中的具体应用路径、发展趋势和运作机制，可以创造一个有利的行业发展环境，改进资金扶持体系，增强产业发展的高效性，从而为我国新能源汽车行业的健康成长提供坚实基础。

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(20):3-16.

[2]魏铮,潘晓霞.基于大数据分析的新能源汽车行业发展研究[J].合作经济与科技,2021(24):38-40.

[3]王世宝.浅谈大数据与人工智能技术在新能源汽车行业中的应用[J].中国培训,2021(10):70-71.