在新能源汽车国家大数据联盟2020年会“新能源客车安全出行和大数据应用”分论坛上，厦门金龙联合汽车工业有限公司金龙客车工程研究院院长苏亮发表了《智能网联客车数据应用及安全防御实践》的主题演讲。他指出，基于车载终端实时上传至监控云平台的整车实时故障信息，根据故障部位以及故障等级，进行故障次数统计，形成数据表，为零部件可靠性提升提供参考依据；同时上传故障代码，快速预测故障原因，提醒客户进行故障维护，可远程协助售后问题。除了提升车辆可靠性，另外，大数据在电池健康诊断、驾驶行为、充电行为分析方面也发挥着巨大作用。
苏亮：我汇报主要分几部分，首先简单介绍一下金龙，这几年随着汽车智能网联的发展，公司整个愿景使命也做了一些调整。我们主要是为了美好出行服务，成为智慧交通解决方案的提供商，这就要求我们不但要把车做好，还要把路、云端、车网路一体化打通，这也是我们的使命和愿景。
在这样的前提下介绍下金龙智能网联的发展历程：2010年就率先成立了智能网联技术研发团队，2011年3月份开始发布“龙翼车联网I代”，也是开启了客车车联网元年。整个汽车行业车联网在发展历程上说，客车进入很早。接下来2013年我们发布了“龙翼车联网II代”，针对于校车、客运、旅游不同的行业提出解决方案。2017年和百度合作我们首款无人驾驶巴士“阿波龙”正式下线，也开启了步入无人驾驶领域的动作。接下来在2018年10月份，开始进行正式商业化落地，也是无人车商业化落地的元年。同步我们和大唐电信、中国联通等，开始了5G智能网联的应用，这也是国内最早的针对5G智能网联项目。2020年我们发布了整个智能网联汽车1+N智能网联汽车产品战略，也发布了金龙智慧公共交通解决方案，同步在全国25个城市和35个场景运行阿波龙，我们也入围了高安全多场景智能网联技术平台。
随着智能化和网联化技术发展，我们也把全系列车型进行了智能网联化升级，金龙客车是智能化产品最全的客车厂商，进行了全系的智能化，同步封闭厂区的无人接泊、清扫、售卖等都在布局，也在开始批量的场景布局，包括跟百度、京东的合作，都在具体的运营。无人驾驶商业落地的情况，主要指的是目前阿波龙运行情况，整个落地区域有25个城市，35个场景，包括在春晚，博鳌论坛，中国数字峰会等各种大型接待活动，都有示范运营。
智能网联车随着车辆往智能网联化发展，车变成了智能终端，当然随之而来带来了联网的风险，安全漏洞，自动驾驶和传感器算法干扰的情况，包括外部的对于车联网黑客的攻击，整个智能网联车新能源车的安全风险，最近暴露得也比较多，还有车载应用方面带来的影响。
基于这样的话，对于我们来说挑战非常大。一是安全风险带来的严重后果，另外整个涉及的产业链比较长，汽车原有的厂商、设备商，加上智能网联涉及到的通讯服务商，互联网企业，科技巨头，跟交通、路、车相关的设备，这样整个产业协同和安全监管难度比较大。这个领域有很多是我们没有遇到的，要不断创新实践，同时所有的数据大家确实要防控，所有数据要打通，面临着很多难题。本身车辆所有通讯协议就是不对外公开，再跟零部件的协议还有行业监管数据，这也比较难。另外从标准法规这一块，目前也是存在着建设的内容。
大数据安全应用和系统安全设计的实践跟大家汇报一下，首先在数据应用方面，一方面我们基于车辆的数据进行整个车辆故障上传到平台之后进行故障报表分析，对零部件可靠性提供支撑。同步的代码上传之后也会进行比对，对故障进行预测，给售后提供专家库的支持。
接下来是我们近几年重点做的电池安全预警的事情，目前行业都比较关注这一块。我们也是经过近两年电池数据的积累和自己团队的挖掘，目前已经在全新车型上布局使用。电池分为几个阶段，新电池日常监控就可以，经过一段时间使用电池的衰减情况肯定会出现，这时候就需要用算法进行整个监控维护。另外大家遇到整个热失控之前能不能预测风险，及时采取措施。目前采用的技术路线也是基于车联网平台采集电池电压电流数据，上传到平台进行数据清洗，基于算法进行判别到底是什么阶段。
整体电池健康诊断分为两块，一是纯电动，一是混合动力。纯电动我们是根据电池的体系特点和车型工况来判断，主要是针对于目前公司内部车型的情况，现在客车目前使用的几个相对的主流体系材料里都有，整个诊断流程基于目前整个数据，通过算法在线估计开路电压，通过开路电压和状态拟合来精准估计参数，来输出健康评价的维度，包括电芯，系统的，规制程度，来判断电池系统健康状态。电池更多出现的是个别电芯的问题，及时发现，及时维护是对后续使用寿命和安全风险有极大帮助。混动相对来说不一样，要设计适用于混动的电池模型，设计虚拟电流工况，用于多项健康参数诊断的估算，包括这里讲的内阻增长率，功率状态，极化总和估算，内阻不一致程度来估算整个评价结果。
另外我们还在积极探索整个火灾诊断，大家知道正常导致热失控的情况，包括热、电、机械滥用，热滥用、电滥用可能会导致短路，这边其实会有一些先期指标，包括高温预警和温度上升异常，电压异常，可以进行指标判别。包括通过具体搭建模型，利用电流和最高最低单体电压数据来估算，出现短路之后电芯的电率会有异常，通过这些先征指标进行热失控的估计。我们内部也做了这种情况的实验，包括微短路情况，目前还可以，设计了65次，其中有2次漏报的情况，这也是我们不断在完善和加深研究的部分。
另外就是现在基于数据进行驾驶行为的分析，包括急加速，急减速，来形成报表，考核管理，后续我们也会把驾驶行为和保险的情况，跟主动安全控制方面不断嫁接。充电行为主要是目前车辆从调度方面怎么更合理，怎么实现充电顺序和充电经济性的安排。
从系统安全设计这一块，我们也是做了一些应用和探索，包括我们智能网联汽车信息安全防护架构，构建了“云管端”一体化信息安全防护体系进行整个隐私保护和防入侵防护的工作。
从安全设计方面，基于域控制器+冗余总线的整车电子电器架构实现高可靠性性的冗余电子电子架构，为智能网联客车上层系统提供安全保障基础；基于多传感器融合感知技术实现车辆360度感知全覆盖，重点方向至少部署2种以上传感器冗余设计实现单车眼观六路，融合V2X技术实现耳听八方；基于UWB+RTK+IMU+SLAM融合定位技术确保定位的安全可靠。基于异构多核智能控制系统，实现双芯片处理器及重要执行单元的双冗余热备份技术，通过在系统中增加从CPU模块或从执行单元，一旦工作模块出现故障时，系统自动切换从模块，确保车辆安全可控。从测试评价方面，完备的测试评价体系确保系统性能。
最后提一些建议，汽车软件和网联信息缺陷不可避免，这也是整个行业新的特征，也是我们面临的缺陷的新模式。还有智能网联汽车安全问题会给研发带来严峻挑战，另外也是呼吁大家更多的投入这方面的安全领域的研发，共同开展研究，促进整个汽车行业往智能网联化方向转型，也希望跟我们行业的朋友一起加强合作，谢谢大家。