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2025年5月29日，由中國汽車工程學會汽車大數據應用分會、北京理工大學聯合主辦的“2025汽車大數據應用產業大會暨中國汽車工程學會汽車大數據應用分會成立大會”在北京亦莊隆重召開。大會以“數智驅動 擎啟新章”為主題，聚焦汽車大數據在電動化、智能化、網聯化轉型中的核心作用。

大會主題演講環節，比亞迪集團首席科學家、汽車工程研究院院長、中國汽車工程學會副理事長廉玉波以《智能電動汽車時代數據智能應用探索》為題，分享數據如何貫穿汽車全價值鏈。他呼吁推動跨行業合作，解決數據孤島與安全難題，加速構建“收集-分析-應用-反饋”的數據閉環，為用戶提供更便捷、更優質的出行體驗。

比亞迪集團首席科學家、汽車工程研究院院長 廉玉波

以下為演講回顧：

尊敬的孫院士、各位專家、各位同仁，大家好！

我是比亞迪廉玉波。首先熱烈祝賀中國汽車工程學會汽車大數據應用分會正式成立，讓我們汽車整車開發應用有了主管，有了找到家的感覺。

接下來我想向大家分享一下，處在新的發展階段比亞迪在汽車數據應用方面的一些探索。

一、大數據時代發展思考

近年來，中國新能源汽車產業已經成為汽車產業轉型升級的主力，技術不斷創新和突破，產品性能也得到充分優化，為擴大全球市場規模提供了重要支撐作用。目前中國新能源汽車產銷量已經連續十年全球第一，展現了巨大的發展潛力。

隨著產業蓬勃發展，數據所發揮的作用和價值也越來越重要。在大數據、云平臺和人工智能協同創新下，汽車產業價值鏈正在發生重心轉移，覆蓋研、產、供、銷、服務全生命周期，并且催生了全新的開發、制造、營銷的運營模式，對汽車企業、對產業各個環節都產生了重要影響，甚至是顛覆性的變革。

從技術創新到商業模式再到汽車監管都有了數據參與，數據早已成為新能源汽車產業發展的重要戰略資源。剛才進華理事長和孫院士都有提及，比如通過應用大數據已經為國家構建了更高效的汽車監管體系，特別是北京理工大學主導建設的新能源汽車國家監測與管理平臺，已經接入超過三千萬輛新能源汽車，充分體現了為動態安全管理提供數據支撐，服務產業的健康可持續發展。

同時，大數據已經深度融入汽車產業全鏈條，賦能車企造車全流程，通過模型和算力的加持，在研發、提效、制造賦能、運維驅動等方面發揮重要作用，大數據正在深刻改變傳統造車的方式。

二、比亞迪應用創新

接下來，我將圍繞三個不同階段介紹一下比亞迪在數據應用方面的思考和探索。

數據已經成為一種重要的生產要素，正在重塑企業的生產力和生產關系，也將構成企業差異化競爭力的關鍵。我認為大數據是基礎，為模型訓練提供豐富素材；大算力是保障，能夠加速模型訓練優化；大模型是核心引擎，提供了對現實世界的抽象和模擬，共同賦能各類應用場景，最終驅動汽車行業數字化轉型。

汽車研發

1.數字化研發生態：在汽車研發階段，大數據可以幫助我們提升汽車研發效率、優化產品體驗。具體而言，針對傳統汽車研發效率不高、過于依賴實車與實物驗證，大數據為研發重構堅實的數字化底座，在整車設計、功能開發、性能優化等方面效果很顯著。

2.造型設計：在整車造型設計階段，傳統方法往往更依賴于設計經驗和靈感，設計方案的主觀性較強，思路也較為局限。比亞迪開發了基于大數據的AI設計模型工具，可以幫助設計師激發出更多創意靈感，拓展設計視野。AI通過學習大量工藝設計優秀案例，一次性生成多種異化的設計概念，供設計師參考，結合我們工程的輸入可以進行二次局部細節優化，大大提升設計質量和縮短設計周期。

3.底盤虛擬仿真：數據智能同樣可以在底盤開發測試驗證等發揮重要作用。在自動駕駛測試方面，趙祥模教授的測試背后是大量數據支撐，傳統底盤開發依賴物理樣車的調校，迭代很慢，有了大數據以后工程師能夠利用仿真工具構建更系統的底盤高精度模型，模擬不同工況下動態響應，基于實時數據與AI算法優化底盤控制參數，實現性能比較精準的調校和個性化設計，包括智能化適配。

4.智能舒適空調：自動空調優化也是數據賦能典型案例，傳統空調溫度不智能，交互體驗感覺不好。通過分析用戶使用習慣和環境因素，比亞迪建立了基于舒適性機理的人因數據庫和熱舒適性模型優化智能控制策略，使空調能夠實現智能感知和局部微氣候管理，根據用戶使用場景自適應調節溫度、風量、風向等參數要求，全面提升空調設計的舒適性，實現自動空調向智能空調的體現，現已在比亞迪的車里得到使用。

5.智能的能量管理策略：大數據同樣為制定智能的能量管理策略提供有力支撐，傳統能量管理策略往往基于特定工況標定，比亞迪通過引入多維度收集的動態數據，如導航的源端信息和用戶用車習慣數據，形成最優能耗策略模型，從而制定高效智能能量管理方案，用戶可以合理選擇行駛模式，車輛SOC平衡點、座艙熱管理等控制策略，實現最優動力體驗和行駛能耗的平衡。

6.駕駛風格個性化：為了滿足用戶個性化駕駛需求，需要打通動力控制和大數據平臺交互，通過數據賦能個性化動力性能開發。基于車端、云端大數據分析，學習用戶駕駛行為習慣和本地的交通條件，結合算法和建模為用戶定制個性化行駛的風格，打造出千人千面、常用常新的駕駛體驗。

生產制造

在生產制造方面，數據智能推動了生產效率提升、質量提升，保障設備高效穩定，促進汽車制造的設計和轉型。

當前，新能源汽車自主制造需要智能化轉型，以大數據平臺和智能算法為基礎，通過綠色數據深度分析趨勢預測，包括依托可視化顯示、自動化調度和數字孿生等智能化工具，覆蓋了生產自動化、裝備智能化、倉儲智能化整個生產過程全鏈條，使比亞迪實現真正的智能工廠。

1.生產智能化：生產自動化方面，傳統生產體系屬于垂直流程，從消費者下單到產品出庫相對來說可定制性是不足的，跟蹤也是很弱的。通過物聯網、大數據、云計算等技術，生產車間自動化升級可以提高生產效率和靈活性，在供應鏈管理和個性化定制方面也可以通過數字技術實現生產排產自動化管理和需求差異化生產。

2.裝備智能化：新能源汽車的零部件多，工序多，工時長，傳統整車生產的四大工藝依靠人工會有生產一致性不高的問題，隨著大數據技術和制造裝備深度融合，加速了裝備智能升級。比如自動沖壓設備、自動焊接機器人、自動涂裝機器人和自動裝配設備，結合歷史生產數據分析和在線檢測，可以提高整車生產效率，保證生產品質，大大提高生產效率。

3.倉儲智能化：過去倉儲也存在出入庫效率低、庫存成本高等難題，比亞迪利用大數據平臺，實時監控分析倉儲布局使用，實現倉儲物流設備自動化感知、控制和管理。比亞迪通過優化零部件布局方案和自動化設備調度，實時掌握庫存動態，提升空間利用率，也提升了效率。同時，通過優化運輸路徑、配送計劃和物流來源配置，完成智能物流配送，減少運輸成本也提高了資源利用效率。

運維服務

最后我想分享一下在運維服務方面，大數據的應用驅動車輛進化為數據終端，運維服務從被動響應轉向主動價值創造。

傳統運維服務存在被動響應、依賴人工、經驗驅動、被動保障等方面的難點，比亞迪通過多模態數據融合和治理、邊緣計算與云端協同、AI與自動化能力構建關鍵技術數據，可基于車輛健康評估模型優化運維的效率，實現整車安全創新和用戶體驗的協同提升。

1.整車健康管理：最初的被動響應式維護，我們只能在發生事故后才到現場去維修?，F在比亞迪可以通過收集整車六大類系統近萬個信號，從數據中發現底盤規律來實現車輛健康狀態預測。比如空調濾芯壽命、剎車片，包括基于車上面多個信號數據進行因子挖掘和相關特性分析，可以直接預測零部件壽命，可以說大數據正在推動汽車運維服務從經驗驅動向數據驅動轉型。

2.整車升級維護：在用車方面，我們基于大數據分析，通過OTA深度結合用戶及車輛使用數據，針對特定使用場景進行升級轉型和增加新功能，制訂合理的升級計劃來優化整車性能，增強安全防護，最終實現“千人千車”的個性化服務。

三、未來發展展望

最后圍繞數據應用和創新發展分享一下我個人的看法。

在用戶側，包括行業側、技術側的趨勢驅動下，汽車產業正加速數字化轉型的升級，汽車開發將從傳統基于文檔開發流程，轉型為基于模型的數字工程，通過數字化方法和大數據技術實現設計、驗證一體化。全生命周期數字化管理，為汽車開發提供全新方式，也讓汽車開發更加高效和創新得到更多體現。

當前汽車行業數據管理技術也普遍存在數據“孤島”、數據標準不統一的問題。通過打通數據壁壘、重塑數據標準、提高數據質量標準、加強數據共享，形成企業不同業務領域的數據資源，孵化出各類數字化數據應用場景，確保數據公開透明，保證狀態可視，過程可視、風險可控。比較好的是今天中國汽車工程學會汽車大數據分會成立，將為我們解決這些問題，為更高效地使用大數據提供了更好的平臺。

在智能網聯汽車時代，我們也必須筑牢汽車數據安全防線，像車內攝像頭、麥克風以及定位系統的廣泛使用，雖然給駕駛者帶來了前所未有的體驗，但是數據安全問題也凸顯，為此我們需要加大數據安全方面投入，加強數據研發，采用先進加密技術，包括數據脫敏技術等等，確保數據在收集、存儲、傳輸和使用的全環節安全。

最后，從產品屬性來看，汽車與大數據的結合凸顯了數據賦能這一主題，在智能電動車向移動智能終端演進的過程中，通過大數據賦能，汽車不僅是移動出行的工具載體，也擁有移動空間和智能終端屬性，相信在數據技術和智能技術賦能下，智能電動汽車將進入全新的電動化時代。

以上是我的分享，有不對的地方請大家多多批評指正，謝謝。