廉玉波谈数据智能在智能电动汽车领域的应用与探索

比亚迪集团首席科学家、汽车工程研究院院长廉玉波在演讲中，围绕数据智能在智能电动汽车时代的应用展开分享，核心要点：

一、大数据时代的产业变革

产业基础：中国新能源汽车产销量已连续十年全球第一，成为汽车产业转型升级的主力，技术与产品性能持续优化，为全球市场拓展提供支撑。

数据价值：数据已成为新能源汽车产业的重要战略资源，在大数据、云平台、人工智能的协同下，汽车产业价值链重心发生转移，覆盖研、产、供、销、服务全生命周期，催生全新运营模式，对产业各环节产生颠覆性影响。

实际应用：例如新能源汽车国家监测与管理平台接入超 3000 万辆车，为动态安全管理和产业健康发展提供数据支撑；大数据深度融入产业全链条，赋能车企全流程造车，改变传统模式。

二、比亚迪的数据应用创新实践

廉玉波指出，大数据是基础、大算力是保障、大模型是核心引擎，三者协同赋能应用场景，驱动行业数字化转型。比亚迪的探索集中在三个阶段：

1. 汽车研发领域

数字化底座：重构研发的数字化基础，解决传统研发效率低、依赖实车验证的问题，提升研发效率与产品体验。

具体应用：

造型设计：AI 设计模型工具学习大量案例，生成多种设计概念，辅助设计师优化细节，缩短周期、提升质量。

底盘仿真：构建高精度模型，模拟不同工况动态响应，结合数据与算法优化控制参数，实现精准调校。

智能空调：基于用户习惯和环境数据，建立热舒适性模型，自适应调节温度、风量等，提升舒适性。

能量管理：结合导航信息和用户习惯，形成最优能耗模型，平衡动力体验与能耗。

驾驶个性化：分析车端、云端数据，定制驾驶风格，实现 “千人千面”。

2. 生产制造领域

核心目标：提升生产效率与质量，保障设备稳定，推动制造智能化转型。

关键举措：生产智能化：通过物联网、大数据等技术，升级车间自动化，实现柔性生产与个性化定制，优化供应链管理。装备智能化：推动大数据与制造装备融合，如自动冲压、焊接、涂装、装配设备结合数据分析，提升生产一致性与效率。仓储智能化：实时监控仓储数据，优化布局与设备调度，掌握库存动态，提升空间利用率与物流配送效率。

3. 运维服务领域

模式转变：从被动响应转向主动创造价值，使车辆成为数据终端。

创新应用：健康管理：收集整车六大类系统近万个信号，预测零部件寿命（如空调滤芯、刹车片），推动运维从经验驱动转向数据驱动。升级服务：结合大数据与 OTA，针对特定场景优化整车性能、增加新功能，实现 “千人千车” 的个性化服务。

三、未来发展方向与重点

数字化转型深化：汽车开发将从传统文档流程转向基于模型的数字工程，实现设计、验证一体化和全生命周期数字化管理。

数据治理突破：解决行业数据 “孤岛”、标准不统一问题，通过打通数据壁垒、统一标准、加强共享，孵化数字化应用场景。

数据安全筑牢：加大安全投入，采用加密、脱敏等技术，保障数据在收集、存储、传输、使用全环节的安全。

产品属性升级：推动智能电动汽车从移动出行工具向移动空间和智能终端演进，进入全新电动化时代。

在智能网联汽车时代，我们也必须筑牢汽车数据安全防线，像车内摄像头、麦克风以及定位系统的广泛使用，虽然给驾驶者带来了前所未有的体验，但是数据安全问题也凸显，为此我们需要加大数据安全方面投入，加强数据研发，采用先进加密技术，包括数据脱敏技术等等，确保数据在收集、存储、传输和使用的全环节安全。

最后，从产品属性来看，汽车与大数据的结合凸显了数据赋能这一主题，在智能电动车向移动智能终端演进的过程中，通过大数据赋能，汽车不仅是移动出行的工具载体，也拥有移动空间和智能终端属性，相信在数据技术和智能技术赋能下，智能电动汽车将进入全新的电动化时代。