新能源汽车国家大数据联盟微课堂自2022年11月17日起推出安全系列化课程，围绕网络安全、数据安全、车辆安全邀请专家大咖分享课程和观点，旨在服务国家数据安全治理体系的构建，促进数字经济的健康持续发展。2023年4月20日联盟微课堂安全系列化课程第六次课程上，北京理工大学副教授张照生分享了“端网云融合的新能源汽车安全运行协同防控技术及应用”的主题授课，以下为安全系列化课程的第六期完整课程回顾。
截至2022年底，我国新能源汽车保有量已超过1310万辆，整车产销量、充电设施数量、动力电池销量实现三个全球第一，新能源汽车已成为交通领域“中国制造”的新名片。随着新能源汽车保有量的增多，运行安全隐患日趋严峻，一些突出难题包括风险诊断、风险预警、协同防护尚待解决。
北京理工大学电动车辆国家工程研究中心（以下简称“工程研究中心”）从安全要素、零部件安全、整车安全、行车安全、协同防护五个方面开展研究，建成覆盖全地域、全品牌、全车型的国家新能源汽车安全运行防控与决策支撑平台，实现新能源汽车跨部门监控信息共享应用，通过运行全过程监测和风险协同防控，保障新能源汽车全生命周期安全运行。
新能源汽车安全监管创新体系，突破了云端大数据驱动的新能源汽车安全要素全面感知、故障精准诊断、风险早期预警、隐患及时查处等关键技术，实现新能源汽车安全防控从被动监测、事后处置到主动预警、精准管控的变革。
在安全要素提取方面，项目发明了车辆数据的高阶微分特征识别技术，提取与风险密切相关的30种安全要素，突破了全量数据驱动的安全要素全面提取技术瓶颈；在安全特征识别方面，构建无量纲-多维度风险智能强化感知算法，提出新能源汽车安全要素的时间、空间和对象归一量化方法，实现了跨时-空-对象的安全要素量化与多维度风险感知；在安全风险溯源方面，提出数据模式与专家知识联合诊断风险车辆典型故障的方法，构建以典型故障模式匹配与溯源为特色的安全要素知识库，实现了新能源汽车典型故障模式的识别及溯源。
目前我国有314家车企，8000多个车型，各种车型配套的零部件厂商不尽相同，不同零部件提取的参数也不同，导致故障精准诊断困难。针对关键部件安全特征挖掘，项目提出了大数据驱动的关键零部件多维度安全特征提取方法，构建了覆盖全车型关键零部件的多季节、多地域、多层次安全特征数据库；针对零部件全生命周期安全状态评估，项目提出了全生命周期关键零部件健康状态评估方法，实现了电池、电机、电控等关键零部件健康状态演化规律的精准估计；针对关键零部件故障诊断，提出基于工况辨识下概率密度分布统计的故障特征提取方法，实现了动力电池系统多故障协同诊断和安全风险状态在线定量评估。
对于整车风险，由于影响因素较多、运行工况多变等问题，运行风险预测较难，项目构建端云融合的新能源汽车运行风险评估预警技术，突破了针对新能源汽车的全面安全评估与诊断技术，实现了运行安全状态分类、分级精准感知，全息全时域运行风险精准预警。
除此之外，张照生在课上详细介绍了项目在新能源汽车安全风险协同缉查与联动管控技术、新能源汽车安全运行协同防控平台等方面的探索，他表示，项目打通了新能源汽车国家监管平台与全国公安交通集成指挥平台，打破工信-公安数据壁垒，集成新能源汽车安全运行协同防控平台，全过程、多维度、全方位、多手段立体化监测，实现了部件至整车，单车至区域，时点至时序的全方位运行监测。
在课程的最后，张照生介绍了工程研究中心多年来研究成果的落地案例。在北京冬奥会期间，项目对运输服务车辆和社会车辆进行分类分级管理，保证车辆的安全运行，冬奥应用效果得到冬奥组委高度评价；在沪宁高速无锡段开展相关示范应用，对3万余辆车、11种车型从车辆监测、行车轨迹、故障告警等八个方面开展相示范功能；跨公安部、工信部网络协同车辆管控，在嘉兴交通运行保障中开展了应用……未来工程研究中心将以新能源汽车国家监管平台和公共管理平台为抓手，为建立大数据驱动的国家新能源汽车安全管理创新体系做好支撑。
问答环节：
1、新能源汽车零部件安全特征库是按照车型建立的吗？
在政府方面，在嘉兴、无锡、秦皇岛等地均有应用。在企业方面，我们更多是从安全的维度来进行应用，为企业新能源汽车安全提供解决方案。二手车方面，我们会对电池健康状况判别提供一些支撑。在保险方面，我们对网约车识别、聚集停放识别都在做进一步的尝试，希望为行业发展做好服务。