[摘要] 基于大数据的城市在役动力电池监管，是构建智慧城市、保障公共安全、推动新能源产业可持续发展的关键基础设施。其核心价值在于通过物联网技术实时采集海量电池数据，并利用算法模型对电池热失控、容量衰减等关键指标进行深度分析与精准预警，大幅提升对潜在自燃、爆炸等安全事故的主动防控能力，从根本上筑牢安全防线。同时，该体系还能够实现电池从生产、使用到退役回收的全生命周期数字化溯源与透明化管理，为政府监管提供精准、高效的决策依据，彻底改变传统粗放式管理模式。此外，基于精准的电池健康状态（SOH）与残值评估，可有效推动退役电池在储能、低速车等场景的梯次利用，并促进规范回收与资源再生，从而构建绿色低碳的循环经济体系。
[关键词] 大数据；在役电池；状态评估；安全监管
杜贺
工业和信息化部电子第五研究所新能源汽车大数据研究负责人，
长期主持广州市新能源智能汽车大数据平台数据分析应用研究工作，
以及多项工业和信息化部高质量专项、广东省重点研发计划核心研究任务；
发表SCI、EI论文20余篇；授权获国家发明专利20余项；
参与多项大数据、电池领域标准编制工作。
1 引言
中国新能源汽车大数据的发展以国家标准GB/T 32960《电动汽车远程服务与管理系统技术规范》为基石，历经了从无到有的初创萌芽、三级联动的整合扩展，到如今赋能全产业的深化阶段。该标准强制车辆统一接入国家监管平台，奠定了数据采集与传输的规范基础。中国新能源汽车大数据的价值远超监管工具本身，已成为国家战略性基础设施。作为“数字大脑”，它为科学制定产业政策、实施碳管理提供核心依据；作为“预警机”，通过基于GB/T 32960的实时监控与智能分析，极大提升了公共安全水平；作为“新引擎”，驱动技术迭代与商业模式创新，催生了电池银行、智慧充换电等新业态，并最终通过优化用户体验、支撑“双碳”目标，深刻赋能产业发展与社会民生，成为中国在数字时代推动绿色转型的成功实践。
新能源汽车大数据在城市监管与治理中具有巨大潜力和广阔前景，其价值有四：一是深度融合城市数字孪生系统，成为未来智慧城市不可或缺的动态感知层，实现基于实时车流和充电需求的智慧交通信号联动与设施精准布局；二是推动车辆与电网双向互动，参与城市虚拟电厂调度；三是结合AI预测模型，构建更具前瞻性的安全预警与应急响应体系；四是通过碳排放的精准溯源与交易，赋能城市碳中和治理。这一数据要素将驱动城市治理从“被动响应”迈向“主动智能”，最终构建更安全、高效、绿色的智慧城市新范式。
2 正文
随着新能源汽车保有量的持续攀升，其庞大的后市场正迅速崛起并呈现多元化发展态势。当前，新能源汽车后市场服务已从传统的维修、保养拓展至充电服务、电池回收、智能网联升级等多个领域。其中，充电基础设施作为核心配套，已形成以公共快充桩为主、家庭慢充桩为辅的体系，但部分城市仍存在布局不均、利用率低等问题。此外，第三方专业服务商积极涌入，推动新能源汽车售后服务向专业化、连锁化方向发展，市场竞争日趋激烈。
在电池回收利用方面，行业正处于规模化发展初期。随着首批动力电池进入退役期，梯次利用和材料再生成为焦点。目前，主流车企与电池企业通过共建回收网络、建立溯源管理体系等方式布局闭环产业链，但整体回收率仍有待提升，规范化处理能力需进一步加强。同时，保险、金融等衍生服务也逐步成熟，为用户提供更全面的保障。当前我国新能源汽车后市场服务产业生态已经初步建成，但是大多服务模式仍相对粗放，在二手车交易、汽车售后维保、电池回收利用等领域，一些中小企业仍沿用传统燃油车业务模式，不仅效率低下，而且可能带来一些潜在的安全隐患，给消费者造成经济损失。
动力电池安全是城市新能源汽车管理的重点领域。当新能源汽车集中停放时，一辆汽车起火可能造成数十辆汽车焚毁，甚至给整个地库、小区带来安全风险。目前，我国已建立以国家政策为引导、地方实施为支撑的多层级监管体系，通过强制性国家标准对电池安全性能、技术指标进行严格规范，并依托大数据平台实现动力电池全生命周期监测与溯源管理。城市应当积极落实安全主体责任，要求运营企业建立电池安全预警机制，对在役电池的健康状态进行实时监控，及时发现异常并处置。
新能源汽车服役流程
新能源汽车服役流程
广州市新能源智能汽车大数据监测平台由广州市新能源汽车发展工作领导小组办公室牵头建设并指导运营，是广州市唯一的新能源汽车市级监管平台，主要承载了对广州市内新能源汽车和智能车辆的监测业务，同时还开展涵盖新能源汽车、智能汽车、充电基础设备、智能网联路侧设备运行数据分析业务，以此承担支撑政府、产业促进、服务社会和开放合作等主要职能。具体包括：
依据国家相关标准和要求，对广州市上牌的新能源汽车运行数据进行必要的采集、监测、预警和分析，为广州市新能源汽车财政补贴、政策制定和推广应用提供数据分析支撑；采集和分析广州市新能源汽车、智能汽车、充电配套基础设施、智能网联路侧设备运行数据，建立可实时监测与回溯的数据分析系统，定期编制发布广州市新能源智能汽车研究报告，为新能源智能汽车应用推广提供产业级监测服务；开展新能源智能汽车运行数据研究，形成整车及关键部件的健康状态监测、车辆运行监测、充电行为监测、节能减排监测、故障安全监测、综合指数评价监测机制，对广州市新能源产业各环节核心企业发展状况进行持续的追踪关注，为广州市新能源汽车行业发展政策的完善提供有效建议；着手新能源智能汽车人员画像分析、车辆健康状态分析、电池健康状态分析等研究，形成以科学应用研究为目的的科研成果转化机制，搭建高校与企业之间的沟通桥梁，探索大数据开放创新应用模式，推动新能源智能汽车领域新技术、新产品的研发；推进国内外合作、参观、交流，建设面向大湾区及辐射全国的新能源智能汽车合作交流平台。
截至目前，广州市新能源汽车大数据平台已经累计接入新能源汽车133.29万辆，覆盖115家车企、3042个车型，形成了具有华南地区区域特性的新能源汽车充电、行驶和报警记录数据库，总记录超过8.2亿条，数据量超过800TB（太字节，存储容量）。
基于新能源汽车大数据平台，工业和信息化部电子第五研究所（以下简称“电子五所”）开展了零部件、整车、群体、城市四个层级的大数据分析研究工作，以现役动力电池状态评估、故障诊断、安全预警和寿命预测为切入点，开展了系列技术攻关和研发工作，并取得多项技术突破，支撑政府开展新能源汽车安全监测、补贴发放、僵尸车排查、氢燃料电池汽车监管等工作，实现对城市新能源汽车产业发展状况的动态监管。
在电池线上智能安全检测技术方面，基于海量、高维新能源汽车运行大数据资源，电子五所针对动力电池开展了系统安全状况智能分析技术开发与应用研究，挖掘电池安全性劣化机制和运行阈值体系，探索诱发电池安全问题的行为模式和临界数据状态；开发电池安全性综合评估大数据智能分析模型，并在此基础上开发线上智能分析系统，实现对区域性新能源汽车动力电池安全性的有效评估和监控。
在动力电池容量检测和状态评估方面，电子五所开发新能源汽车大数据特征提取技术、建立整车/零部件在线性能参数算法体系，覆盖电池容量、电压/温度一致性、电阻、自放电率等多维度参数，行车数据维度超50项，形成面向整车/零部件的多维实时监测和状态评估技术，基于深度学习技术的智能预测模型，能够实现精度92.86%的有效容量预测。
在动力电池剩余寿命预测评估方面，电子五所基于新能源汽车多维度特征融合技术，开展针对个体特征和群体特征的车辆性能衰减特性研究，开发基于逻辑回归和自监督学习技术的双层次动力电池剩余寿命预测技术，形成面向新能源汽车整车/零部件的外延预测分析能力，以实现对国内主流车型及其动力电池性能衰减规律和寿命特性的全面把控。
同时，电子五所还定期向社会发布新能源汽车大数据月报、季报及年度大数据研究报告，对城市新能源汽车产业发展状况、动力电池服役状况、充电行为、出行行为、市区车辆分布特性开展系统分析；同时，开发动力电池状态评估、故障诊断、安全预警相关智能算法，形成产业智库，协助企业攻关产业瓶颈问题，推动产业健康高质量发展。
3 未来展望
新能源汽车大数据正超越其交通工具属性，成为推动城市智能治理升级的关键力量。未来，它将深度赋能三大核心领域：在交通治理方面，通过实时分析车辆运行数据，实现信号灯智能优化、拥堵精准疏导和充电设施科学布局，显著提升城市路网效率；在公共安全层面，依托对电池状态和行车行为的动态监控，构建起动力电池安全预警与应急响应体系，增强城市防灾减灾能力；在环境可持续方面，基于新能源汽车碳足迹的精准核算，为城市制定减排策略、建设低碳示范区提供数据支撑，助力“双碳” 目标实现。
基于此，新能源汽车大数据将作为核心要素驱动城市向更智慧、更安全、更绿色的方向迈进。
