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2025年5月29日，由中國汽車工程學(xué)會(huì)汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用分會(huì)、北京理工大學(xué)聯(lián)合主辦的“2025汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)大會(huì)暨中國汽車工程學(xué)會(huì)汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用分會(huì)成立大會(huì)”在北京亦莊隆重召開。大會(huì)以“數(shù)智驅(qū)動(dòng) 擎啟新章”為主題，聚焦汽車大數(shù)據(jù)在電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化轉(zhuǎn)型中的核心作用。

大會(huì)專題報(bào)告環(huán)節(jié)，吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院教授許楠以《汽車大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能新能源汽車能效管理與測評技術(shù)探索》為題，從大數(shù)據(jù)時(shí)代下新能源汽車經(jīng)濟(jì)性開發(fā)趨勢、信息-物質(zhì)-能量分層式整車能效全局優(yōu)化架構(gòu)、數(shù)據(jù)時(shí)代下新能源汽車能效測評的發(fā)展趨勢與難點(diǎn)等多方面，展示了數(shù)智時(shí)代下整車能量管理與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，并介紹了全局優(yōu)化整車能量管理工程的多個(gè)案例。

吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院教授許楠

以下為演講回顧：

各位領(lǐng)導(dǎo)，各位老師，各位同仁，大家下午好！

今天想和大家匯報(bào)我們在新能源車輛能效管理和能效測評上的一些內(nèi)容，所以演講取的題目是《汽車大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能新能源汽車能效管理與測評技術(shù)探索》。首先介紹一下我們單位，我們單位是吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院，前身是吉林工業(yè)大學(xué)，創(chuàng)建于1955年，目前已經(jīng)向汽車行業(yè)輸送了大概4萬名左右的學(xué)生。除了汽車工程學(xué)院下設(shè)的汽車系、動(dòng)力系、車身系以及熱能系之外，車輛學(xué)科還有一個(gè)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，以前名為汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重組之后名為汽車底盤集成與仿真全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。

我個(gè)人的研究大方向集中于節(jié)能與新能源汽車，重點(diǎn)是做車輛式全局優(yōu)化式能量管理以及動(dòng)力系統(tǒng)控制，包括車路數(shù)據(jù)系統(tǒng)的挖掘、能量流分析這些事情。

接下來進(jìn)入主題，看看大數(shù)據(jù)時(shí)代下新能源汽車經(jīng)濟(jì)性開發(fā)趨勢和傳統(tǒng)車有什么區(qū)別。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下新能源汽車經(jīng)濟(jì)性開發(fā)趨勢

首先，整車能效背景是非常永恒的話題，汽車節(jié)能、安全都是汽車領(lǐng)域主要話題。近些年來，隨著“碳達(dá)峰碳中和”加入進(jìn)來，對于整車能效關(guān)注也越來越強(qiáng)，當(dāng)然這里還有一些因素，因?yàn)楝F(xiàn)在的新能源車輛越來越多，電能所攜帶的能量是有限的，怎么更加精確的使用電能讓車跑得更遠(yuǎn)、續(xù)駛里程更長，這是目前經(jīng)濟(jì)性上非常重要的需要考慮的事情。

這個(gè)事情怎樣和今天會(huì)議主題大數(shù)據(jù)做結(jié)合呢？我認(rèn)為現(xiàn)在已經(jīng)走到了數(shù)智時(shí)代，什么是數(shù)智時(shí)代？一個(gè)是數(shù)字化的特征，現(xiàn)在的條件和環(huán)境下，我們是不太缺信息的，每天都有大量的數(shù)據(jù)發(fā)送、接收，能從千萬級的車輛里分析出來很多特征。有了數(shù)據(jù)我們就一定能做超越前人的事情嗎？也不一定。這個(gè)時(shí)代還給我們一個(gè)很好的事情，芯片算力也在大大提升，有了大量信息，有了硬件處理能力，我相信這兩者的結(jié)合才是真正數(shù)智時(shí)代下賦予我們的更強(qiáng)意義。這是我覺得在能效上和大數(shù)據(jù)、和信息做結(jié)合的必要關(guān)鍵點(diǎn)。

接下來理解一下整車能量管理發(fā)展路徑，大概分為四個(gè)階段：

第一是傳統(tǒng)車的階段。在這個(gè)階段主要做好發(fā)動(dòng)機(jī)的經(jīng)濟(jì)性以及和整車匹配好，小馬拉大車的事情不發(fā)生，經(jīng)濟(jì)性就會(huì)做的不錯(cuò)。畢竟內(nèi)燃機(jī)工作范圍的高效區(qū)是有限的，而且分布的不一定是經(jīng)常用的那些點(diǎn)。為了解決這件事情，油電混合應(yīng)運(yùn)而生，以當(dāng)年普為斯為例，HEV的車?yán)秒姍C(jī)彌補(bǔ)發(fā)動(dòng)機(jī)經(jīng)濟(jì)性不好的地方，怠速或者超高速大負(fù)荷時(shí)，用電機(jī)去補(bǔ)或完全替代，那時(shí)已經(jīng)走到了有油電兩種能源互相切換的階段，我們做好油和電的分配，就可以做好整車的經(jīng)濟(jì)性。

現(xiàn)今走到數(shù)智時(shí)代下，有沒有更新的技術(shù)配合能效提升呢？其實(shí)也有，我認(rèn)為目前經(jīng)濟(jì)性應(yīng)該走到車和信息互動(dòng)的階段，也就回到今天的主題，車如何和大數(shù)據(jù)這種信息進(jìn)行互動(dòng)，來達(dá)成續(xù)駛里程延長和能效提升。目前我們更多看到的是比較典型的基于全局優(yōu)化算法做能量管理，或者基于短時(shí)距的模型控制做能效管理。未來可能還有新的發(fā)展方向，我認(rèn)為車和可再生能源互動(dòng)也非常關(guān)鍵。孫院士的報(bào)告也在講，現(xiàn)在石油能源安全線進(jìn)口依賴程度還是在71%左右，目前看還是很危險(xiǎn)的。作為民用車輛，能不能把比較珍貴的石油資源暫時(shí)讓給緊急情況，這是很有必要性的。所以新能源車的出現(xiàn)可大大降低我國對于國外石油的依賴，這件事情近些年也已經(jīng)發(fā)生了。我們可以把更多的電能融入進(jìn)汽車整車能效管理范圍內(nèi)，以電能為載體，將風(fēng)能、太陽能、潮汐能這些可再生能源用到車輛行駛當(dāng)中去，這是未來我們要做的一些事情。

信息-物質(zhì)-能量分層式整車能效全局優(yōu)化架構(gòu)

既然在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，在數(shù)智時(shí)代下，我們能和信息做一些互動(dòng)，我們來看看信息如何傳導(dǎo)到車，車如何跑起來和能源進(jìn)行互動(dòng)。介紹一下我們提出的信息-物質(zhì)-能量分層式整車能效全局優(yōu)化架構(gòu)。

我們認(rèn)為車輛和信息理想的互動(dòng)模式是走向全局優(yōu)化能量管理的過程，信息（工況信息）充分利用物質(zhì)（車輛）的特性，進(jìn)而產(chǎn)生全局最優(yōu)的能量轉(zhuǎn)化（車輛能耗）。在這樣一個(gè)作用過程當(dāng)中，我覺得分了幾個(gè)層面：

一個(gè)是信息層，什么信息和能耗是有關(guān)系的，比如說車速、車重、滑移率、坡度，這些都和能耗相關(guān)。這些信息從哪來？有若干個(gè)場景，比如大家有做能效方面的，經(jīng)常對工信部原來的“黃標(biāo)”這些去做，其實(shí)也算作一類信息，我把它歸納為確定性信息，也就是你在做之前就知道這輛車的車速分布是什么樣的。實(shí)際使用階段遠(yuǎn)遠(yuǎn)不可能是這樣，所以還有兩個(gè)場景跟實(shí)際使用更相關(guān)，就是歷史數(shù)據(jù)的信息獲取場景，就像今天探討的大數(shù)據(jù)，每天都有海量數(shù)據(jù)可以被我們利用獲取。如果沒有大數(shù)據(jù)，比如新來一個(gè)車型，走在新開發(fā)的一條道路上，道路上有多少交通樞紐，對于車輛的車速約束是什么樣的，也可以探討，這是一種帶有約束場景的信息獲取場景。

有了信息之后，信息就應(yīng)該作用于車輛（物質(zhì)層）動(dòng)力系統(tǒng)上，我們可以把車輛攜帶的能量和它所處在環(huán)境中的動(dòng)能和勢能聯(lián)合做決策，這樣才有可能觸發(fā)出這輛車最好的、全局最優(yōu)下的工作模式。有了這個(gè)工作模式我們就可以獲得最好的能耗，可能是電耗，也可能是油耗，或者是綜合能耗。

做完物質(zhì)層的分配和解析之后，在能量層我們也提了一些新東西，比如我們看到了加速DDP算法效率，包括如何把現(xiàn)在還不能用在車輛上的DDP算法和沒有算力的車去做一個(gè)結(jié)合。

信息層什么信息能夠影響車輛運(yùn)行？三個(gè)方面：人的意愿、車的能力和路的限制。人的意愿是我想怎么踩油門，我想開多快，我想不想超過旁邊的車；還有車的能力，我到底開的是1.0排量的車還是6.0排量的大車，它的加速性顯然是因車而異的；車不同、人不同，路的限制也不同，同樣都是大排量的車和小排量的車，走在北京二環(huán)非常擁堵的地方，誰也發(fā)揮不出加速的性能，這個(gè)是路造成的，所以我們覺得人車路三方面共同耦合在一起形成全因素工況信息約束模型。

車輛信息和能量進(jìn)行互動(dòng)，在互動(dòng)之初就應(yīng)該對獲取的信息做一個(gè)定量化計(jì)算，因?yàn)樾畔@取并不是無成本的，信息獲取可能是從傳感器來，獲取之后還要處理，獲取得多就需要大算力芯片進(jìn)行處理，處理上的功耗也是很大的。種種原因造成在規(guī)劃全局優(yōu)化算法之前就對信息層做好一些結(jié)算和去冗余的工作。

信息傳導(dǎo)到車輛本身，車輛動(dòng)力系統(tǒng)物質(zhì)層這部分，在這里我們主要考慮這輛車，尤其是復(fù)雜構(gòu)形混合動(dòng)力的車，它到底有哪些工作模式可以完成目前驅(qū)動(dòng)功率的需求，這個(gè)可能有若干種，我到底如何選擇最優(yōu)的一種。目前發(fā)現(xiàn)，限制工作模式的事情不一定完整的都是由構(gòu)形來的，也有可能是由軟連接來的，還有增程車輛，發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)的時(shí)候不想嚇用戶一跳，根據(jù)NVH限制來完成車輛補(bǔ)能的發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)的情況。

最后是能量層，我們在這里發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的事情，就是在做全局優(yōu)化結(jié)算過程中，發(fā)現(xiàn)全局優(yōu)化在可行域中全局最優(yōu)域也不是一條線，它是一個(gè)域，而且這個(gè)域還符合一些幾何性的特征，在這里邊可以做一些加速算法的東西。這是我們對信息-物質(zhì)-能量分層式全局優(yōu)化平臺(tái)的理解。

全局優(yōu)化整車能量管理工程案例

我們幫助整車企業(yè)做了一些能耗提升的工作，這個(gè)是一臺(tái)單電機(jī)的純電動(dòng)車，構(gòu)型非常簡單，當(dāng)時(shí)這臺(tái)車屬于要改型的階段，所以放的限制也比較寬，我們可以從整車部件策略級分別對它提出優(yōu)化方案，做了幾十種優(yōu)化方案，最后選取了一個(gè)供應(yīng)商可行的方案之后，優(yōu)化后的模型預(yù)計(jì)比原車大概電耗提升17%左右，最終做完實(shí)車試驗(yàn)，能耗提升大概16.7%。

這個(gè)是一個(gè)PE+P3的混合動(dòng)力構(gòu)型，在這里就不允許我們動(dòng)一些系統(tǒng)級的硬件了，只能是改策略，我們利用算出來的全局優(yōu)化結(jié)果去修改目前規(guī)則式的控制策略門線，把這些門線調(diào)整之后，包括啟燃優(yōu)化總體加起來，在工況下省了大概百分之十點(diǎn)幾的CS段饋電油耗。同樣也是做了全局優(yōu)化工作之后，去把門線值改掉，這個(gè)策略的優(yōu)化也使得這臺(tái)車提升了饋電油耗大概6.1%。這些都只是動(dòng)了一些軟件，相對車企來講是比較好接受的，也是成本比較低的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下新能源汽車能效測評的發(fā)展趨勢與難點(diǎn)

第四部分，這是一個(gè)信息和整車能耗互動(dòng)的階段，在這個(gè)階段我們已經(jīng)做了一些關(guān)于信息的能量管理，怎么測評基于信息的、基于數(shù)據(jù)的能效控制策略呢，我們分析一下目前能效的發(fā)展趨勢。

目前已經(jīng)走到車與信息互動(dòng)的階段，我們?nèi)绾螠y評它？目前傳統(tǒng)體系往往都是基于轉(zhuǎn)轂、基于標(biāo)準(zhǔn)工況進(jìn)行一個(gè)測試。我們知道，這臺(tái)車一旦上了轉(zhuǎn)轂，你就得看著司機(jī)柱那個(gè)屏幕，每一秒都按照要求的工況去跑，那你去跑一個(gè)CLTC，跑一個(gè)NETC，這里邊有一個(gè)問題，我的工況實(shí)質(zhì)上只需要我坐在轉(zhuǎn)轂機(jī)上，我剛才說的人、車、路三個(gè)環(huán)節(jié)，人的環(huán)節(jié)幾乎被徹底抹殺掉了，因?yàn)橐呀?jīng)沒有讓他去做決策的過程了，你得跟著車速去跑才行。所以如何能夠把人的環(huán)節(jié)融入進(jìn)去。另外，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)工況我很難和用戶每天跑的各類工況都做很好的對比，能不能把工況的多樣性豐富一下，有沒有方法檢測能量管理策略工況的適應(yīng)性，這也是一個(gè)問題。

這里邊可能存在三個(gè)問題：真實(shí)的駕駛會(huì)產(chǎn)生和實(shí)驗(yàn)室測出來的能耗的差距，同時(shí)，現(xiàn)在僅用工況去測能滿足信息化、智能化能量管理體系發(fā)展嗎？我如果用車速去測的話，沒有給駕駛員沒有給智駕系統(tǒng)決策的空間能反映真實(shí)能耗嗎？能耗的測試方法看金字塔大概七到八種階段，目前是基于標(biāo)準(zhǔn)工況做底盤測功機(jī)測試，未來可能去發(fā)展到做基于場景的底盤測功機(jī)測試。當(dāng)然在這里邊我們也對人、車、路做了相應(yīng)的分級。

還有一個(gè)難點(diǎn)是智駕系統(tǒng)越來越多了，開啟智駕之后車的能耗是有增加的，這個(gè)增加的能耗能不能被一些新型技術(shù)再挽回呢？我們做了調(diào)研，智駕系統(tǒng)開啟后它可能比空調(diào)的能耗來得更加持續(xù)，而且隨著智能化程度越來越高，可能會(huì)有更多的能耗轉(zhuǎn)入到智駕系統(tǒng)里。

剛才講了三個(gè)局限性，慢慢地會(huì)衍生為四個(gè)問題，我需要解決工況單一性和確定性的問題，我能不能用一個(gè)工況庫考察策略的全面性，工程師做標(biāo)定可能會(huì)把考試工況標(biāo)的非常好，但對其他工況就不會(huì)像這個(gè)工況標(biāo)的那么好了，這多少有點(diǎn)像我們函數(shù)過擬合一樣，如何避免過擬合這是一個(gè)問題，不能用單一的工況去考察它，應(yīng)該用一個(gè)庫考察它。

第二個(gè)問題，我如何使能耗測試和仿真更加全面的滿足要求，能不能讓這個(gè)工況可比較。如果是完全不同的兩個(gè)工況，CLTC和WlTC，給輪邊的驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)帶來的激勵(lì)能效都不一致，你如何評價(jià)它到底是工況全面性沒做好還是兩個(gè)工況對整車激勵(lì)不同所造成的，這里邊是有問題的。

第三個(gè)問題，如何解決真實(shí)性復(fù)現(xiàn)問題，以及如何解決能不能讓人真正去做在環(huán)，把人的因素放到能效測試?yán)锩妗?/p>

基于大數(shù)據(jù)的隨機(jī)工況與路況構(gòu)建技術(shù)與應(yīng)用案例

我們提了一個(gè)叫能耗等效的隨機(jī)工況生成框架，根據(jù)這個(gè)框架你可以給我一段用戶的數(shù)據(jù)，你可以給我一段標(biāo)準(zhǔn)的工況，我可以形成無數(shù)條跟這個(gè)工況制動(dòng)區(qū)域、驅(qū)動(dòng)區(qū)域輪邊能耗完全一致的工況，同時(shí)可以做到時(shí)間一致、里程一致，這樣一比就可以比較出車輛能耗是不是由控制策略全面性做的不好帶來的，就不會(huì)懷疑兩種工況不同了，不是說你這個(gè)偏城市，那個(gè)說是偏高速，造成整車的能耗最終不一樣。我這個(gè)做完之后肯定是能耗一致的。

有了工況之后我們還想把人做進(jìn)來，把工況變成路況，變成場景，我們把各種使車輛停車、等速、加速這些場景做了分類。

最后我們也做了一個(gè)駕駛員在環(huán)的平臺(tái)，目前可以通過一些平臺(tái)把隨機(jī)路況片段加載到里邊，用人簡單開一個(gè)動(dòng)力學(xué)的模型。工況在這塊目前還沒有那么大臺(tái)架去做實(shí)車測試，路況沒做實(shí)車測試，但是工況我們目前可以做實(shí)車的測試，在四電機(jī)的臺(tái)架上做了隨機(jī)工況的生成，我們目前發(fā)現(xiàn)去對標(biāo)CLTC工況，生成了兩個(gè)不同于CLTC車速的工況，但是激勵(lì)卻是完全一致的1.1和1.2的工況，最后實(shí)車做下來，我們發(fā)現(xiàn)能耗的測試，百公里的能耗誤差小于2%，這和一臺(tái)車做兩遍一樣的工況的誤差也是很接近的。

我今天的匯報(bào)就到這里，非常感謝！