据不完全统计，自2018年以来，电动汽车燃烧事故已超过50起，在行业内引起了极大恐慌。如果放任不管，这将对该行业造成毁灭性打击。9月26日，中国汽车工业协会组织召开了“全面提高新能源汽车安全性专题会议”，工业和信息化部、国家发展改革委、科技部、财政部、国家能源局、，以及国内外主流的汽车制造、电池和充电企业。会上，TELD公布了今年大数据云平台对2000多万个充电过程的安全监测和保护，覆盖137个汽车品牌和885款车型，触发25.8万次主动保护（主动终止充电），占比1.04%，预计预防了20~25起重大事故。以下是TELD大数据科学家居强的演讲记录：TELD的基本信息。根据中国汽车充电联盟的最新数据，TELD在中国大型运营商的充电桩总数中以114627个充电桩排名第一。从2014年成立到2018年9月27日，专电累计资费超过13亿千瓦时，日均资费达到360万千瓦时，注册用户超过100万。
用于特殊呼叫的两级安全保护系统（1）CMS主动保护电动汽车，包括电机、电子控制和电池三种类型的电力。对于电池来说，BMS是它的大脑。当大脑出现问题时，就会出现紊乱。在BMS控制整车充电行为的同时，专用呼叫CMS主动保护技术将对BMS的相关异常情况进行二次检测。如果发现BMS数据超出范围，甚至BMS崩溃，将触发主动保护终止本次充电指令，以确保充电安全；
同样，如果电池温度过高、过低、过快，电压过高或过低，也会触发主动保护，及时终止充电顺序，保护充电安全。具体而言，东电CMS主动保护技术体系包括11项技术指标：充电电压不匹配、控制器通信故障、电池过热、电池低温、电池温度异常、电池过充电、BMS接触器断路故障、BMS数据超出范围、电池端口电压异常，电池单体过电压和电池组过电压。
（2） 大数据安全保护在CMS的基础上，我们建立了基于大数据的二级安全保护体系。呼叫者ID大数据平台建立在云基础设施之上，并基于Hadoop的分布式架构和组件。自主研发相关引擎、工具和子平台，支持主动防护、电池健康、智能运维、实时运行分析等大数据应用。该平台目前每天支持120000个订单、3.5TB的数据（不包括音频和视频）和40亿次呼叫交互。当电动汽车在充电桩上充电时，一方面有能量流，另一方面有数据流。充电过程中产生的数据，包括电池电压、最高/最低温度、所需电压/电流、SOC等，都会以相对较高的频率进行收集和清理，最终存储在大数据平台上。这些数据通过机器学习算法的训练和校准，形成了单用户自行车的模型，也形成了不同品牌和型号的模型，涵盖了安全、健康、经济和运维四个维度。每个充电数据都会在大数据平台上进行筛选，异常数据会产生警报。如果主动保护的11个指示灯中的一个被触发，则充电将停止。当车辆在一段时间内连续触发主动保护（停止充电）时，该行为将通知用户、运维岗和安全岗进行相关维护和检查。这些品牌和车型的数据，以及安全模型、健康模型、经济模型和运维模型，都愿意与主机厂和电池厂分享，以便进行更深入的分析。
特殊呼叫安全保护数据分析自2018年以来，特殊呼叫收费订单总量已达2485万笔。基于大数据保护系统，已经采用了11种主动保护模式，覆盖137个汽车品牌和885种车型，触发了25.8万次主动保护（终止充电），占1.04%。根据海因里希事故法，通过专用呼叫充电网络+大数据，估计已经预防了20~25起重大事故，据统计，汽车燃烧事故减少了约70%。
（1） 按车型分析主动防护商用电动卡车市场刚刚起步。与商用公交车和乘用车相比，充电订单总数几乎差了一个数量级，但保护比例遥遥领先。近百分之二的订单受到积极保护，以停止收费。这表明其BMS的稳定性和可靠性亟待提高。还有大量未知的模型。这是因为在车辆充电过程中，大多数车辆的BMS没有按照国家标准传输车辆唯一识别号（VIN）。根据充电过程中产生的数据，呼叫者在监督学习中使用决策树C50算法训练“猜车”模型，计算出车型信息，得到的结果在手机APP上与用户互动。确认或不确认汽车猜测结果将反馈给模型进行优化。目前，基于该模型的汽车预测准确率已达到99%。
（2） 乘用车品牌主动防护分析乘用车整体质量较好，但部分品牌防护率接近6%。与一些同类品牌相比，BMS的稳定性和可靠性相差近10倍。
“Discovery，Han”src=“/eeimg/｛HostI｝/img/20230304010930868661/6.jpg”/> （3） 商用客车品牌主动保护分析对于商用客车来说，BMS的稳定性和可靠性参差不齐，整体质量比乘用车差。 （4） 按品牌分析商用卡车的主动保护。对于商用卡车来说，BMS的稳定性和可靠性通常比商用公交车差，尤其是乘用车。只有一辆车的保护率低于1%。 （5） 按品牌和保护类型分析主动保护我们对137个品牌和11种主动保护类型进行了详细细分。 在超过2400万个充电订单中，前三个主动保护是封装过电压、BMS接触器断路故障和异常温度失控。 用户端的信息和报警两级安全防护体系最终体现在主叫APP端的信息显示和报警功能上。除了受到主动保护的订单外，TEL还利用大数据分析工具，梳理了那些每次看似正常结束，但实际上终止原因并不太严重（如单体电压达到目标值终止）的订单。这些指令可能是安全隐患，也是安全事故的前兆，可能导致过度充电、过度放电、电池发热失控，最终导致车辆自燃。我们将对这些“可疑”数据进行进一步梳理和分析，并做出相应处理，提醒用户进行车辆检查。 车辆健康体检专用电话还在APP客户端提供了便捷的车辆健康体检功能，可以在充电或行驶过程中显示和分析大量数据。提供基于车辆的实时状态监测功能，如对车辆充电、行驶、停车等行为的实时监测，以及对车辆轨迹的实时显示。对车辆的各种故障和异常数据进行实时采集、处理、诊断和预警，辅以车辆的三电数据，可以快速定位车辆的故障位置和原因。支持不间断地收集、分析和处理不同品牌、不同车型、不同电池类型车辆的各项指标数据，持续训练和修正大数据汽车维修领域的预测诊断模型。（驾驶数据需要企业用户授权或由安装后的TBOX提供） 案例分析（1）一种主动保护类型的分析以“BMS传输数据超范围报警终止”的主动保护类型为例，今年共发生7016起。BMS传输的数据超出范围，这意味着BMS传输的信息超出了正常范围，而此时未能停止充电意味着BMS对该指示灯的控制已经失效，此时充电设备的主动保护可以继续监测该指示灯。在这些订单中，我们发现BMS传输的数据准确性存在很大问题，SOC、单体电池电压、所需充电电压和所需充电电流等数据存在明显错误。我们建议所有电池制造商统一数据格式，提高数据准确性。一些临界点数据，如32768或65536左右，是由典型的Int16或UInt16数字交叉引起的，这是BMS软件的一个缺陷。 （2） 四例主动保护案例分析。1.电池持续过热警告当公交车充电时，有很多情况下电池过热会主动终止。通过大数据分析车辆的历史顺序，发现车辆充电时电池温度在正常范围内较高，并发出预警信息。在将这一情况告知巴士公司后，巴士公司和汽车工厂确认了这一问题，并讨论了增加电池冷却的措施。2.温度保护异常在武汉一充电站的现场测试中，发现…… 某品牌的12米车在调试过程中无法启动充电。当现场技术人员和BMS制造商一起寻找问题时，发现一个电池的温度异常，显示为205摄氏度，因此充电器的主动保护生效并主动停止。经电池制造商检查确认，单个温度过高的电池的温度传感器损坏。经过确认，BMS制造商对单体电池刷了屏蔽策略，并使用相同的设备再次测试和充电，可以正常充电。在电池制造商之后，车辆进行了维修。3.异常电压保护四川乐山一充电站。技术人员调试时，发现车牌号为L***的车辆无法充电。现场人员对数据进行了调查分析，发现BMS上传的最大允许电压约为65V，实际电池充电电压约为610V。充电器主动停止充电。在与BMS制造商沟通后，确认这是BMS程序错误。上传最大允许电压数据时，根据27930国家标准的定义，数据减少了10倍，而充电过程中的实际电压则根据标准定义进行了描述。4.在公共汽车充电站中不允许出现SOC数据偏差。在某品牌汽车的充电过程中，当SOC达到100%时，充电器停止充电。经过调试，技术人员确认汽车放置时间较长，车辆电池的自放电容量大幅降低，但SOC没有及时刷新，导致实际充电容量超过SOC的初始值，达到SOC100%的检查值，并且充电器判定车辆被过度充电并且自动停止充电。之后，与BMS制造商沟通，完成车辆SOC的校准并解决问题。在对这三起事故进行分析之前，共发生了三起直流充电事故。经相关部门调查，排除外部因素，最终确定为电池自燃。然而，通过对充电历史数据的回顾性分析，TEL发现，其中两辆事故车辆在事故发生前一个月内继续终止，因为电池电压达到了目标值，并判断一个电池单元的一致性严重偏离，每次都对电池单元进行过充放电，这加剧了内部短路问题； 在另一种情况下，故障在事故发生前连续报告了三个月，故障类型未知。单纯从充电结果或BMS的角度很难判断未来是否存在隐患，因为问题并不严重。TELD将继续利用大数据分析工具，对车辆单次充电终止的原因进行长期、大跨度的分析，建立普通报警和严重事故的分析模型，加大提醒客户的力度。同时，也建议电池厂的BMS可以更加开放，上传更多数据进行分析，并进行保护性预警，以避免“未知”故障类型的发生。据不完全统计，自2018年以来，电动汽车燃烧事故已超过50起，在行业内引起了极大恐慌。如果放任不管，这将对该行业造成毁灭性打击。9月26日，中国汽车工业协会组织召开了“全面提高新能源汽车安全性专题会议”，工业和信息化部、国家发展改革委、科技部、财政部、国家能源局、，以及国内外主流的汽车制造、电池和充电企业。会上，TELD公布了今年大数据云平台对2000多万个充电过程的安全监测和保护，覆盖137个汽车品牌和885款车型，触发25.8万次主动保护（主动终止充电），占比1.04%，预计预防了20~25起重大事故。以下是TELD大数据科学家居强的演讲记录：TELD的基本信息。根据中国汽车充电联盟的最新数据，TELD在中国大型运营商的充电桩总数中以114627个充电桩排名第一。从2014年成立到2018年9月27日，专电累计资费超过13亿千瓦时，日均资费达到360万千瓦时，注册用户超过100万。 用于特殊呼叫的两级安全保护系统（1）CMS主动保护电动汽车，包括电机、电子控制和电池三种类型的电力。对于电池来说，BMS是它的大脑。当大脑出现问题时，就会出现紊乱。在BMS控制整车充电行为的同时，专用呼叫CMS主动保护技术将对BMS的相关异常情况进行二次检测。如果发现BMS数据超出范围，甚至BMS崩溃，将触发主动保护终止本次充电指令，以确保充电安全； 同样，如果电池温度过高、过低、过快，电压过高或过低，也会触发主动保护，及时终止充电顺序，保护充电安全。具体而言，东电CMS主动保护技术体系包括11项技术指标：充电电压不匹配、控制器通信故障、电池过热、电池低温、电池温度异常、电池过充电、BMS接触器断路故障、BMS数据超出范围、电池端口电压异常，电池单体过电压和电池组过电压。 （2） 大数据安全保护在CMS的基础上，我们建立了基于大数据的二级安全保护体系。呼叫者ID大数据平台建立在云基础设施之上，并基于Hadoop的分布式架构和组件。自主研发相关引擎、工具和子平台，支持主动防护、电池健康、智能运维、实时运行分析等大数据应用。该平台目前每天支持120000个订单、3.5TB的数据（不包括音频和视频）和40亿次呼叫交互。当电动汽车在充电桩上充电时，一方面有能量流，另一方面有数据流。充电过程中产生的数据，包括电池电压、最高/最低温度、所需电压/电流、SOC等，都会以相对较高的频率进行收集和清理，最终存储在大数据平台上。这些数据通过机器学习算法的训练和校准，形成了单用户自行车的模型，也形成了不同品牌和型号的模型，涵盖了安全、健康、经济和运维四个维度。每个充电数据都会在大数据平台上进行筛选，异常数据会产生警报。如果主动保护的11个指示灯中的一个被触发，则充电将停止。当车辆在一段时间内连续触发主动保护（停止充电）时，该行为将通知用户、运维岗和安全岗进行相关维护和检查。这些品牌和车型的数据，以及安全模型、健康模型、经济模型和运维模型，都愿意与主机厂和电池厂分享，以便进行更深入的分析。 特殊呼叫安全保护数据分析自2018年以来，特殊呼叫收费订单总量已达2485万笔。基于大数据保护系统，已经采用了11种主动保护模式，覆盖137个汽车品牌和885种车型，触发了25.8万次主动保护（终止充电），占1.04%。根据海因里希事故法，通过专用呼叫充电网络+大数据，估计已经预防了20~25起重大事故，据统计，汽车燃烧事故减少了约70%。 （1） 按车型分析主动防护商用电动卡车市场刚刚起步。与商用公交车和乘用车相比，充电订单总数几乎差了一个数量级，但保护比例遥遥领先。近百分之二的订单受到积极保护，以停止收费。这表明其BMS的稳定性和可靠性亟待提高。还有大量未知的模型。这是因为在车辆充电过程中，大多数车辆的BMS没有按照国家标准传输车辆唯一识别号（VIN）。根据充电过程中产生的数据，呼叫者在监督学习中使用决策树C50算法训练“猜车”模型，计算出车型信息，得到的结果在手机APP上与用户互动。确认或不确认汽车猜测结果将反馈给模型进行优化。目前，基于该模型的汽车预测准确率已达到99%。 （2） 乘用车品牌主动防护分析乘用车整体质量较好，但部分品牌防护率接近6%。与一些同类品牌相比，BMS的稳定性和可靠性相差近10倍。 “Discovery，Han”src=“/eeimg/｛HostI｝/img/20230304010930868661/6.jpg”/> （3） 商用客车品牌主动保护分析对于商用客车来说，BMS的稳定性和可靠性参差不齐，整体质量比乘用车差。 （4） 按品牌分析商用卡车的主动保护。对于商用卡车来说，BMS的稳定性和可靠性通常比商用公交车差，尤其是乘用车。只有一辆车的保护率低于1%。 （5） 按品牌和保护类型分析主动保护我们对137个品牌和11种主动保护类型进行了详细细分。 在超过2400万个充电订单中，前三个主动保护是封装过电压、BMS接触器断路故障和异常温度失控。 用户端的信息和报警两级安全防护体系最终体现在主叫APP端的信息显示和报警功能上。除了受到主动保护的订单外，TEL还利用大数据分析工具，梳理了那些每次看似正常结束，但实际上终止原因并不太严重（如单体电压达到目标值终止）的订单。这些指令可能是安全隐患，也是安全事故的前兆，可能导致过度充电、过度放电、电池发热失控，最终导致车辆自燃。我们将对这些“可疑”数据进行进一步梳理和分析，并做出相应处理，提醒用户进行车辆检查。 车辆健康体检专用电话还在APP客户端提供了便捷的车辆健康体检功能，可以在充电或行驶过程中显示和分析大量数据。提供基于车辆的实时状态监测功能，如对车辆充电、行驶、停车等行为的实时监测，以及对车辆轨迹的实时显示。对车辆的各种故障和异常数据进行实时采集、处理、诊断和预警，辅以车辆的三电数据，可以快速定位车辆的故障位置和原因。支持不间断地收集、分析和处理不同品牌、不同车型、不同电池类型车辆的各项指标数据，持续训练和修正大数据汽车维修领域的预测诊断模型。（驾驶数据需要企业用户授权或由安装后的TBOX提供） 案例分析（1）一种主动保护类型的分析以“BMS传输数据超范围报警终止”的主动保护类型为例，今年共发生7016起。BMS传输的数据超出范围，这意味着BMS传输的信息超出了正常范围，而此时未能停止充电意味着BMS对该指示灯的控制已经失效，此时充电设备的主动保护可以继续监测该指示灯。在这些订单中，我们发现BMS传输的数据准确性存在很大问题，SOC、单体电池电压、所需充电电压和所需充电电流等数据存在明显错误。我们建议所有电池制造商统一数据格式，提高数据准确性。一些临界点数据，如32768或65536左右，是由典型的Int16或UInt16数字交叉引起的，这是BMS软件的一个缺陷。 （2） 四例主动保护案例分析。1.电池持续过热警告当公交车充电时，有很多情况下电池过热会主动终止。通过大数据分析车辆的历史顺序，发现车辆充电时电池温度在正常范围内较高，并发出预警信息。在将这一情况告知巴士公司后，巴士公司和汽车工厂确认了这一问题，并讨论了增加电池冷却的措施。2.温度保护异常在武汉一充电站的现场测试中，发现…… 某品牌的12米车在调试过程中无法启动充电。当现场技术人员和BMS制造商一起寻找问题时，发现一个电池的温度异常，显示为205摄氏度，因此充电器的主动保护生效并主动停止。经电池制造商检查确认，单个温度过高的电池的温度传感器损坏。经过确认，BMS制造商对单体电池刷了屏蔽策略，并使用相同的设备再次测试和充电，可以正常充电。在电池制造商之后，车辆进行了维修。3.异常电压保护四川乐山一充电站。技术人员调试时，发现车牌号为L***的车辆无法充电。现场人员对数据进行了调查分析，发现BMS上传的最大允许电压约为65V，实际电池充电电压约为610V。充电器主动停止充电。在与BMS制造商沟通后，确认这是BMS程序错误。上传最大允许电压数据时，根据27930国家标准的定义，数据减少了10倍，而充电过程中的实际电压则根据标准定义进行了描述。4.在公共汽车充电站中不允许出现SOC数据偏差。在某品牌汽车的充电过程中，当SOC达到100%时，充电器停止充电。经过调试，技术人员确认汽车放置时间较长，车辆电池的自放电容量大幅降低，但SOC没有及时刷新，导致实际充电容量超过SOC的初始值，达到SOC100%的检查值，并且充电器判定车辆被过度充电并且自动停止充电。之后，与BMS制造商沟通，完成车辆SOC的校准并解决问题。在对这三起事故进行分析之前，共发生了三起直流充电事故。经相关部门调查，排除外部因素，最终确定为电池自燃。然而，通过对充电历史数据的回顾性分析，TEL发现，其中两辆事故车辆在事故发生前一个月内继续终止，因为电池电压达到了目标值，并判断一个电池单元的一致性严重偏离，每次都对电池单元进行过充放电，这加剧了内部短路问题； 在另一种情况下，故障在事故发生前连续报告了三个月，故障类型未知。单纯从充电结果或BMS的角度很难判断未来是否存在隐患，因为问题并不严重。TELD将继续利用大数据分析工具，对车辆单次充电终止的原因进行长期、大跨度的分析，建立普通报警和严重事故的分析模型，加大提醒客户的力度。同时，也建议电池厂的BMS可以更加开放，上传更多数据进行分析，并进行保护性预警，以避免“未知”故障类型的发生。 业内建议，在部委的指导和规划下，各主机厂、电池厂和充电运营商应共同努力，建立一套基于大数据的新能源汽车和电池生命周期追溯系统和专家系统。1.根据充电安全，建立不同级别的安全认证标准体系（强制性标准），从标准层面明确电池企业、充电设施企业和主机厂在电动汽车充电安全方面的设计思路和要求。2.打通车辆、充电设施和电池之间的信息通道，并在标准层面明确，特别是与电池充电安全相关的信息渠道，包括唯一标识和身份认证。3.通过充电网络建立各电池组的数据文件和专家数据库系统，积极保护和保护电池健康。即使发生了事故，也可以追溯并不断改进。开放协作的电信公司愿意开放自己的高可靠性、高性能的大数据技术平台，并愿意利用大数据为行业安全应用赋能。TELD愿意开放自己的主动保护模式，并为不同的原始设备制造商和电池工厂开放自己的相关充电数据。我们也希望主机厂和电池厂能够开放更多数据，跨领域、跨学科密切合作，共同推动新能源汽车行业的健康发展。 结论目前，特殊呼叫的两级安全保护系统仍为1.0版本，技术架构和模型已初步亮相。2019年，将推出两级安全保护系统2.0版本。我们衷心希望能够与汽车、动力电池、充电设施等企业密切合作，从产品设计制造、充电驾驶、售后和运维全过程保障新能源汽车产品的安全和使用安全。 业内建议，在部委的指导和规划下，各主机厂、电池厂和充电运营商应共同努力，建立一套基于大数据的新能源汽车和电池生命周期追溯系统和专家系统。1.根据充电安全，建立不同级别的安全认证标准体系（强制性标准），从标准层面明确电池企业、充电设施企业和主机厂在电动汽车充电安全方面的设计思路和要求。2.打通车辆、充电设施和电池之间的信息通道，并在标准层面明确，特别是与电池充电安全相关的信息渠道，包括唯一标识和身份认证。3.通过充电网络建立各电池组的数据文件和专家数据库系统，积极保护和保护电池健康。即使发生了事故，也可以追溯并不断改进。开放协作的电信公司愿意开放自己的高可靠性、高性能的大数据技术平台，并愿意利用大数据为行业安全应用赋能。TELD愿意开放自己的主动保护模式，并为不同的原始设备制造商和电池工厂开放自己的相关充电数据。我们也希望主机厂和电池厂能够开放更多数据，跨领域、跨学科密切合作，共同推动新能源汽车的健康发展…… 移动行业。 结论目前，特殊呼叫的两级安全保护系统仍为1.0版本，技术架构和模型已初步亮相。2019年，将推出两级安全保护系统2.0版本。我们衷心希望能够与汽车、动力电池、充电设施等企业密切合作，从产品设计制造、充电驾驶、售后和运维全过程保障新能源汽车产品的安全和使用安全。
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11月2122日中国
1900/1/1 0:00:00大众集团监事会推迟了对奥迪首席执行官鲁珀特施泰德未来命运的决定，即施泰德不会现在下台。
1900/1/1 0:00:00据CNBC援引消息人士报道称，特斯拉和美国证券交易委员会（SEC）非常接近达成无罪和解，但马斯克在最后一刻退出了谈判。
1900/1/1 0:00:009月27日，威马汽车在温州威马新能源汽车智能产业园举行了旗下EX5的上市交付盛典。
1900/1/1 0:00:00电动化、智能化、网联化、共享化是汽车未来发展的大势。伴随着这一趋势，自动驾驶汽车应用而生，且国内很多自动驾驶研发企业快速成长。“自动驾驶”等相关热词也一直是行业关注的焦点。
1900/1/1 0:00:001，工信部：安全隐患排查扩展至新能源乘用车和载货汽车9月25日，工信部发布了《关于开展新能源乘用车、载货汽车安全隐患专项排查工作通知》，
1900/1/1 0:00:00
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