截至2019年底，全国新能源汽车保有量达381万辆，占汽车总量的1.46%，并且新能源汽车增量连续两年超过100万辆，呈快速增长趋势。但是，近几年新能源汽车安全事故有增多态势，成为制约新能源汽车发展的“短板”。大数据与新能源汽车的深度融合，将改变旧的车辆安全监测与风险管理模式。利用海量多源异构数据进行安全预警与监管，进行车辆技术分析，是推动我国新能源汽车行业发展的关键。
2020年3月12日，北京理工大学副教授、新能源汽车国家大数据联盟副秘书长刘鹏做客中国汽车工程学会微课堂，围绕“新能源汽车大数据与运行安全”主题进行了课程分享。
演讲概要
一、两大国家平台的新能源汽车大数据融合
1.新能源汽车国家监测与管理平台（以下简称“国家平台”）：
据介绍，截至2020年3月11日，国家平台接入车辆超过312万辆，月均接入量近15万辆，总里程为1203.7亿公里。日上线率超过65%，实时在线率近25%。
2.新能源汽车国家监测与动力蓄电池回收利用溯源综合管理平台（以下简称“溯源平台”）：
已经完成注册的企业412家，其中国产企业401家，进口企业11家。平台车辆数据344万辆，电池包446万套。
按照国标GB/T32960—2016，国家平台数据项是73项；溯源平台数据项是87项。两大平台相叠加共计160项数据项，形成了新能源汽车较为完整的数据链。
二、安全与风险预警技术
新能源汽车安全监管是国家平台的一项重要工作。国家平台充分发挥技术优势，建立了事故预警、报警、分析全链条模型，包括事前安全预警、事中安全报警、事后事故分析。其中，事前安全预警包括车辆应用特征和安全性的关联分析与预警以及电池本体数据技术分析与预警。一个偏向于车的使用，而另一个则偏向于电池本体的技术。它们更多是用来做一个风险的评估。
车辆应用特征与安全性方面，统计发现，电池问题依然是着火事故的主要原因。已查明着火时的车辆状态，充电过程、充满电后静置状态是着火事故的主要构成部分。新能源汽车安全事故大多发生在高SOC状态，其中SOC在85%以上的事故占比达到57%，SOC为100%的占比为14%。充电状态与非充电状态（静置或运行）各占50%。电池随着长时间以及高里程的使用有一个退化的过程，退化的过程中是否适合把电池充满都是值得关注的。
另外，车辆行驶里程、使用年限、使用强度等使用特征，以及满充分布、快充分布、一致性分布等充放电特征等使用行为都成为事前安全风险评估的重要方面。
三、“阈值-速率-模型”的故障诊断体系
新能源安全风险评估涉及的具体技术数据分析方面，刘鹏也在课程中就车辆端和云端的故障诊断方法进行了详细讲解。
四、安全管理方向：“车-云”结合
课程最后，刘鹏围绕典型事故案例进行了数据分析。他强调“车-云”结合是未来大数据应用领域的重要方向，也是安全与寿命管理的重点研究领域。
完整PPT如下：
