基于大數據分析的新能源汽車行業發展研究

　　摘要：近些年來，國家從戰略層面上扶持和引導智能網聯汽車發展，在極大程度上推動了新能源汽車朝著數字化時代邁進。對新能源汽車的運行數據進行采集和監控，可以深入挖掘新能源汽車行業的發展現狀，并以新能源汽車為主要載體，對新能源汽車行業發展趨向進行科學預測，并且可以為國家戰略、新能源汽車行業以及相關企業提供有效的數據支撐。這對推動我國新能源汽車行業的長遠穩定發展有重要的現實意義。

　　關鍵詞：新能源汽車;大數據分析技術;行業發展;現狀分析

　　0引言

　　隨著化石能源儲量不斷減少，環境污染惡化等問題加劇，大力推動新能源汽車發展已經是全球各國共同關注的重要話題。我國也頒布了《國務院有關加速發展新興產業的決定》，在該《決定》中確定了新能源汽車作為戰略性產業的地位。我國新能源汽車的產量和銷售量在不斷增加，2021年11月份，我國新能源汽車的銷售量達到300萬輛。隨著新能源汽車生產規模不斷擴大，其信息化水平也在不斷提升，深入挖掘并分析新能源汽車在發展的歷史數據、結構化數據，可以為新能源汽車的生產和制造提供數據參考，對提高新能源汽車的整體性能有積極幫助。

　　目前，在對新能源汽車進行管理以及檢測時，對大數據技術進行充分應用，可以更好地收集車輛運行數據，并根據檔案數據、道路數據等為新能源汽車的生產制造提供更加科學的數據支撐，將大數據分析技術與新能源汽車行業發展有機結合，能夠推動新能源汽車行業進一步發展。

　　1新能源汽車行業的發展現狀

　　新能源汽車是我國新興產業在發展規劃中的重點發展領域，在新能源汽車產業發展過程中，主要包括新能源、智能化、物聯網等高科技內容。新能源汽車的發展也代表高端制造業的發展，其發展水平會對我國汽車產業的發展狀況產生直接影響。目前，我國新能源汽車的銷量在不斷 上升，2021年11月份汽車銷量達到三百萬輛以上，其中比亞迪、吉利、北汽等企業都已經進入全球新能源汽車乘用車銷量前10位，國產新能源客車在全世界都占據十分重要的市場份額。我國相關規劃也將新能源汽車與智能網聯汽車作為主要發展方向，在一定程度上推動了新能源汽車低碳化、信息化、智能化發展[1]。

　　在新能源汽車發展過程中，對大數據技術、物聯網技術和人工智能技術的應用比較普遍。隨著這些技術的創新發展，新能源汽車行業的發展速度在不斷提升。以大數據分析技術為基礎，發揮其在新能源汽車行業發展過程中的應用優勢，可以準確掌握環衛、郵政、電力、通信等不同信息，從而推動新能源汽車行業的穩定持續發展。新能源汽車產業作為我國新興產業規劃中不能缺少的重要組成部分，其對經濟的提升是全方面的，不管是在鄉村振興還是城市經濟深化發展過程中，新能源汽車都發揮著至關重要的作用。隨著我國體制改革紅利釋放、環保需求。

　　目前，我國的新能源汽車市場規模越來越大。為了能夠推動新能源汽車的長遠穩定發展，需要對當前新能源汽車的發展現狀進行深入分析，并以相應的數據信息為基礎制定適合我國新能源汽車發展需求的新戰略。在具體的探索過程中，我國對大數據分析技術進行應用仍然處于初步階段，以大數據分析技術為基礎制定新能源汽車未來發展戰略，需要提高未來市場的結構優化、城鄉發展平衡以及節能減排、新能源供給能力等，才能推動新能源汽車行業的健康持續發展，對提升新能源汽車行業的社會價值以及經濟價值有積極意義[2]。

　　2基于大數據分析的新能源汽車發展問題

　　2.1核心技術不成熟

　　在新能源汽車行業發展過程中，有所作為的自主品牌車企除了比亞迪能夠自主生產電池，北汽新能源與韓國合資完成汽車電池生產之外，大多數企業都是采購動力電池生產商供應的電池，這意味著我國新能源汽車行業在發展過程中核心技術仍然不成熟。主要是因為電池產品品質、性能等影響，目前，國內大多數汽車生產制造企業在生產新能源汽車時，電池仍然以外資電池為主，外資電池在國內市場上占據優勢地位，而國產電池企業處于劣勢地位。動力電池作為新能源汽車的核心零部件，如果不能解決這一問題，會導致新能源汽車企業受到限制，進而影響新能源汽車行業的長遠發展。

　　2.2行業發展不規范

　　目前，新能源汽車作為新興產業，在發展過程中行業發展不規范是限制新能源汽車產業發展水平的重要因素。我國大力補貼政策在極大程度上推動了新能源汽車的發展，很多瀕臨倒閉的中小車企可以借助新能源汽車重新進入市場，但是補貼大幅退坡甚至退出后，一些車企仍然面臨重新走向倒閉的風險。

　　根據相應的大數據分析可以確定從2016年到2019年，我國市場共有249家廠商有電動汽車生產記錄，但是這些廠商中在2018年有58家廠商并沒有生產新能源汽車，比2016年和2017年的生產量更低。2019年補貼政策大幅退坡，2019年前7個月未生產新能源汽車的廠家數量達到98家，其占比大約為40%。此外，有43家廠商的產量為1~10輛，合計占比達到57%以上。這意味著隨著國家大力度補貼政策的退坡或者退出會直接影響新能源汽車生產規模，會導致新能源汽車行業發展受到影響[3]。

　　2.3創新性不足

　　在新能源汽車生產制造過程中，加強汽車設計開發是提高新能源汽車創新性的重要措施。但是汽車的設計開發本身是一個漫長的周期，有些汽車的設計開發短則兩三年長則四五年。在半年時間內設計開發出不同款新能源汽車的主要方式是對現車進行改造，一些廉價的微型電動車是以傳統原燃油車型簡單改造的。將發動機、冷卻系統、排氣管、變速器等傳統動力部件更換成電機、電池。這導致新能源汽車的創新性不足，會直接影響新能源汽車產業的創新性發展。在新能源汽車市場規模不斷擴大的情況下，這些以現車改造為基礎發展的新能源汽車車企會被淘汰。

　　3在新能源汽車行業發展中大數據應用

　　3.1新能源汽車數據采集

　　目前，我國新能源汽車能夠對地方國家以及企業等監管平臺進行有效整合，對車輛運行數據進行科學采集，能夠更加準確掌握車輛故障信息、統計信息以及運行數據信息，并且可以將相應的數據信息上傳到相應的數據平臺。大數據分析技術在新能源汽車行業發展過程中的重要應用之一就是完成數據分析。一般情況下利用數據日志、文件收集，可以根據具體的信息數據特征進行不同處理，并且將處理后的信息保存在信息系統內，可以根據具體的應用需求完成智能操控工作，實現數據及傳輸訴求。

　　利用數據采集端和數據終端的聯系，有利于提高數據信息的處理效率，也可以保證數據信息傳輸整合度和對接度。除此之外，在數據信息傳輸時，有利于保證數據的平衡度，構建完善的數據對接平臺，促進局部信息和整體信息、地方信息和中央信息進行有效融通，對汽車數據進行實時化采集和分析。

　　3.2完成信息數據處理

　　一般情況下，在解碼傳遞和數據采集過程中，數據都可能會出現偏差。在對數據進行傳輸的過程中，為了保證數據傳輸質量，可以利用預處理的方式對數據進行調整。在數據處理時，主要是對數據進行降維，完成數據規約，數據清洗以及數據集成等不同操作。在新能源汽車行業發展過程中，需要深入掌握大數據分析技術的具體應用要點，以數據監管系統和數據運行途徑為基礎對大數據技術進行應用，可以精準核驗新能源汽車的數據。通常情況下，在對數據進行處理時，可以將信息傳輸在指定的平臺完成信息實時測驗，計算數據標定的數據基準。這種數據處理方式能夠進一步確保數據的準確性和可靠性，為新能源汽車行業的發展提供更加穩定的數據支撐。

　　除此之外，以新能源汽車在運行過程中的源數據為基礎開展數據分析和處理工作，可以對相應軟件程序進行應用完成數據過濾處理，防止在數據傳輸過程中出現掉幀問題，進一步提高數據的預處理效率。在數據處理過程中數據存儲也是至關重要的環節，利用物理存儲服務器以及云端存儲服務器能夠對新能源汽車行業發展過程中的不同數據信息進行整合，有利于滿足數據實時化處理要求。通常情況下，物理服務器和云端服務器可以同步運行，在確保數據拓展的同時能夠保證數據挖掘質量以及效率。

　　3.3采集新能源汽車技術指標

　　在利用大數據分析技術對新能源汽車發展行業進行研究時，準確掌握目前在數據運算過程中的變化規律以結構化、非結構化數據處理原則，完成數據信息多樣處理可以保證新能源汽車行業在發展過程中數據信息的準確性以及可靠度。但是要考慮到在信息分析技術應用過程中，在不同場景下對數據信息進行應用時，可能會出現一定的差異。

　　因此，在大數據分析技術應用過程中，需要根據新能源汽車的具體技術類型，保證每一項數據信息的辨識度。這樣才能夠充分發揮數據信息的應用價值，利用數據模型對比能夠完成多方位數據分析。利用大數據信息挖掘技術掌握新能源汽車車輛的技術、安全預警、基礎設施等各項信息內容，有利于提高新能源汽車的整體研發質量。以大數據挖掘技術為基礎對汽車行業在發展過程中，新能源汽車的主要技術指標進行深入分析，可以為新能源汽車的生產制造和創新提供一定支持。

　　3.4數據統計分析

　　在大數據分析技術的實際應用過程中，可以對統計方法進行應用，深入挖掘數據庫內的相關信息資源，查找具有較強應用價值的數據信息，同時可以按照數據在應用過程中的具體原則對數據進行處理，利用回歸算法、分析算法等進行數據統計工作。將統計完成的數據在數據模型的應用下，由地方系統和國家監管主系統構建數據交流平臺，可以實時顯示出數據分析結果。

　　4基于大數據分析的新能源汽車發展前景

　　4.1完善相應的政策體系

　　在大數據分析技術應用過程中，為了提高新能源汽車等發展水平，需要完善相應的政策體系�，F階段，對在新能源汽車發展過程中的相關數據信息進行研究，我國仍然處于初期探索階段，以大數據分析技術為基礎，對新能源汽車發展戰略進行深入分析是在新能源汽車行業發展過程中關注的重要內容。在具體的研究過程中，可以利用大數據分析技術對新能源汽車廠家的配置參數進行分析，了解新能源汽車的技術現狀，提出新能源汽車升級策略。

　　除此之外，可以對新能源汽車銷售數據進行分析和處理，以數據信息為基礎制定銷售策略和售后服務機制，有利于完善我國新能源汽車行業的發展體系。利用大數據分析技術還可以掌握新能源汽車購買人群的具體喜好，并且能夠在掌握消費者需求基礎上制定新能源汽車的創新研發方向，有利于提高新能源汽車的整體性能。在大數據分析技術應用過程中，還可以根據新能源汽車的相關數據信息制定區域產品以及市場策略，提高新能源汽車在研發過程中的針對性以及個性化。

　　4.2強化核心技術研發

　　在大數據分析技術快速發展的背景下，要加強不同種類數據信息的處理工作，可以利用大數據處理系統以及車輛終端數據交互，以物聯網體系為支撐，將射頻識別技術作為基礎，完成數據信息處理。有利于提高數據處理的效率和質量，可以在保證數據一體化的基礎上，構建出萬物互聯的新能源汽車發展格局，有利于明確新能源汽車的發展趨向。對現有的技術發展趨勢進行分析，大數據信息傳輸和運行可以推動新能源汽車產業的持續性發展。

　　與此同時，還要加強大數據分析技術的應用力度，要以核心技術為驅動，推動新能源汽車職業化發展，塑造完善的核心技術體系，可以提高不同新能源汽車數據之間的關聯度，有利于保證數據的平衡度。在強化大數據分析技術的應用力度時，需要以新能源汽車行業的發展現狀為基礎，了解新能源汽車在發展過程中的數據需求，構建多數據融合平臺，對新能源汽車行業的發展過程中的數據價值進行深入挖掘，確保其在數據信息多元化處理中能夠準確掌握數據信息的本質特征，從而推動新能源汽車行業的長遠發展。

　　4.3促進相關立法完善

　　在汽車發展前景分析過程中，以大數據分析技術為基礎還要構建完善的法律法規體系，提高新能源汽車制造企業對大數據存儲、大數據分析技術應用水平。通過法律法規建設可以確保企業對大數據存儲和大數據安全有所重視，有利于防止黑客攻擊、網絡病毒等對新能源汽車行業在發展過程中產生的不利影響。

　　目前，我國相關部門在對大數據分析技術的相關法律法規進行分析時，需要以國民隱私保護特征為基礎，掌握大數據技術的具體應用現狀，從而制定出與社會發展需求相適應的大數據安全管理機制。還要引導企業開展數據安全保護，同時要優化和調整數據存儲、壓縮以及數據處理程序等，提高新能源汽車行業的發展過程中的大數據應用水平。

　　5結語

　　綜上所述，將大數據分析技術應用在新能源汽車行業發展過程中，需要對我國政府的相關政策進行深入分析，掌握大數據分析技術的應用要點，才能夠以新能源汽車行業發展的具體需求推動汽車行業發展。在新能源汽車發展過程中，需要加強資金支持機制優化，重視新能源汽車產業發展過程中大數據分析技術的實效性，才能夠構建穩定的新能源汽車行業發展環境。

　　參考文獻：

　　[1]佘承其，張照生，劉鵬，等.大數據分析技術在新能源汽車行業的應用綜述——基于新能源汽車運行大數據[J].機械工程學報，2019，55(20)：14.

　　[2]張彩婷.基于大數據挖掘的新能源汽車發展問題[J].新晉商，2019(12)：0269-0270.

　　[3]班定東，黃祖朋，陳煉松，等.新能源汽車大數據分析及其應用前景[J].時代汽車，2020(14)：2.

　　作者：辜文杰GUWen-jie;付寬FUKuan

轉載請注明來自發表學術論文網：http://www.cnzjbx.cn/jjlw/29477.html