12月16日，第九屆全球新能源汽車大會（GNEV9）在國家會議中心開幕。青島特來電新能源有限公司副總裁鞠強在基礎設施論壇上發(fā)表主題演講強調了新能源汽車產業(yè)的安全問題。他呼吁，充電安全不是單方面的問題，而是需要主機廠、充電樁做基礎設施做基礎運營的大家共同面對，一起解決。

以下為青島特來電新能源有限公司副總裁鞠強演講實錄（略有刪減）：

為什么講安全？實際上大家如果關心這個產業(yè)，關心這個行業(yè)的話，就會發(fā)現今年新能源汽車，尤其是純電動汽車燒車的事特別多。媒體報道的話，我數了數大概至少得有40多起，當然口徑不一樣，也有說50多起、60多起的。我們認為充電安全實際上現在得需要主機廠、充電樁做基礎設施做基礎運營的大家共同面對，一起解決。這個不是主機廠自己的問題，也不是電池廠的問題，也不單單只是充電樁的問題，這個需要大家合作解決。

9月26日，汽車工業(yè)協會和充電聯盟召集了全國幾乎所有的主流主機廠、電池廠和充電樁廠開了一個會，專門討論這個事情。我也特別匯報了一下特來電的主要解決方案和這一塊的思路，我今天的內容和10月份講的內容差不太多，有一些新的數據我會補充一下。

特來電公司介紹簡單一說，這是充電聯盟最新排名的一個數字，特來電現在對外運營的公共的樁，現在是排在第一的。大家從這個排名可以看到，這個市場現在發(fā)展的還是非常不均勻，前四家大體上占了全國的86%的份額。如果我們看第一名和最后一名，能看到充電樁的數量基本上會差兩個數量級。這是一個基本的情況。

特來電充電的情況，我們是2014年7月20號成立的，到現在四年半的時間，我們是2018年7月2號，黨的生日之后第二天是充電量剛剛突破了十億度。之后我們大概每28、29天增加1億度。前天剛剛突破了16億度。

注冊用戶數現在大概是將近120萬人，前兩天的數字我看到了應該是118萬，將近120萬人的樣子。

這是今年充電量變化的情況，大家看到年初那個時候，充電量大概是200萬度，10月份我們充電量升到了400萬度，12月天冷了之后的話，這個充電量又增加了25%，我們現在基本500萬度的樣子。什么概念呢？我們的充電訂單統(tǒng)計一下，每一筆充電時長大概48分鐘左右。平均每筆訂單充電度數是30度，每天大概17萬訂單。也就是在特來電這個充電樁充電的車，基本上把它80%電池充滿了。

這是特來電基本的情況。

介紹一下我們提出安全方面的兩級防護體系：

1、通訊防護體系，CMS和BMS主動協同。實際上充電的時候就會帶來隱患，我后面會舉一些例子，比如充電的時候我們知道有續(xù)車電壓續(xù)車電流，如果告訴我續(xù)車電壓需要三千伏或者四千伏，這明顯不可能，如果它持續(xù)向我報這個數字的話，這個時候BMS可能已經失效。

如果我充電的過程中發(fā)現BMS傳過相關的數據，如果觸發(fā)了我這些相關指標的話，我都是認為本身BMS已經不工作了，這個時候我必須停掉。

2、大數據平臺的防護體系。這個平臺它的主要目的就是支持自己業(yè)務的發(fā)展，保證云平臺架構穩(wěn)定高效，賦能產品的大數據應用能力。只要做大數據無一例外都是基于開來做的，特來電也是這么搞的。我們有一部分的引擎和工具自己做了一些定制化的開放，上面我加了主動防護電池健康、智能運維、實時運維分析，來支撐我們公司自己的運維。因為我們目前在全國有將近1500萬個充電站，如果不能做到實時運維，這個成本太高了，檢修成本也太高了。

這個數字是10月份的，每天我是17萬筆訂單，我產生的數據量現在大概是5個TB，一天產生數據量是5個TB，我存量數據，今年1.31PB。還有一點，我這個平臺每天實際上充電過程中，這些數據進行交互的話，大概有40億次。

我們大數據平臺的防護體系怎么做的？充電的過程中不僅僅有能量的交互，實際上還有一個數據的傳輸，這個里面我們知道BMS有一些基本的數據，我們也和一些電池廠有一些比較深度的合作，它也會有一些比較特殊的數據傳給我，經過我對這些數據的采集、清洗，實際上這些數據會流到我后面處理層面上。這個數據我們有四個模型，安全這一塊，我們會30秒鐘來掃描一次發(fā)過來的數據，我會給它打一個分，就像人體體檢一樣，再過30秒再掃描一次，我們平均的充電時間是48分鐘，這個時候我需要掃描96次，每一次打分出來之后，我是有一個評定指標的，我會評判出來這次你的充電行為是不是一個安全行為？這個里面我可以針對單車，也可以針對每一種車型，最終我是可以給這個用戶，包括主機廠來提供相關的健康報告和安全報告。

介紹一下我們總體的防護情況，訂單的話是38萬筆，今年被主動防護掉的是37萬，涵蓋了137個汽車品牌，850萬個車型。后面的數字我簡單介紹一下，右邊這個表格可以看一下，我對車型分了三類，商用貨車、商用客車、乘用車。比如商用貨車一共充了158萬筆，被我們防護掉的比例是17785，比例1.12%，客車和乘用車大家也能看到訂單數分別是一千萬和一千一百萬。左邊這個圖就是對右邊表格的展示，橙色就是指被防護掉的比例，這個質量是良莠不齊的。

還有一類是未知，為什么是未知呢？未知的原因是說，大家提到的即插即充的方式，即插即充的方式是我需要知道你的密碼，如果不傳密碼我根本不知道你車的情況，這個時候怎么辦？我們大數據用上了，你可以認為是猜，準確度還挺高的，我們現在大概能做到99.8%，做不到100%。這個里面未知實際上就是說，有一些車型在我的模型庫里面，現在匹配不到，沒有辦法，這一塊數據我們也正在梳理。

眾所周知的原因，這個里面我會從乘用車、客車、貨車來介紹防護品牌的情況，這個里邊我把所有的品牌全部抹掉了，大家大體上能看到，乘用車整體的排名雖然很好，但是它們之間的質量差異還是挺大的，第一名被防護掉的比例5.03%，而且它的總訂單數只有10萬。因為特來電占全國46%的市場，所以可以認為這款車在全國充電的情況，它車輛本身也不太多，即使只有10萬個訂單里面，被我們防護掉了5000個，這個是不合適的，20筆里面就有一個。

第二個，商用客車的品牌防護的情況，最差的情況也能看到，被我們防護掉的比例12.43%，八分之一，每充8筆里面有1筆訂單就要被防護掉。

貨車基本上以物流車為代表，貨車本身數量少，第二防護比例都非常高，除了兩個低于1%的，其他都是高于1%。

我講幾個例子：

第一個例子，數據超算，比如說最大輸送電壓，這個數字大家一看就知道明明不對。就是說，我們?yōu)槭裁磳@些明顯的數據錯誤很在意呢？原因就是說，這個已經超出了正常的分為，但是你還沒有充電，我們認為BMS已經出問題了，你如果不管的話，那么我們是一定要管的。

兩個主動防護的案例，一個是無法啟動充電，為啥呢？因為啟動充電的時候，電池異常顯示205度，最后暴露傳感器壞了，還是剛才那個問題，BMS為什么沒有終止它呢？這里面是有問題的。    

第二個例子，這個是燒車的情況，燒車的形成我們最終分析出來，當然燒了之后我一定會報上去的，三起燒車里面，我們梳理了燒車前最后一個充電訂單，所以我們從我們有限的這些數據來看的話，我們判斷是高度懷疑這個電池的電芯實際上有嚴重偏離。

我們當時復盤的時候有一個距離，像我舉的這個例子，BMS是搞不定的，我們自己的CMS也是搞不定的，為什么？你這個數據只有結合一個長的數據時間接口，綜合數據來看，我要看它的趨勢，我要看它單體報電壓和模組的編號，我同一個強電壓角度來考察，我才能知道這個電壓的一致性，或者其他的因素，會不會對車輛的安全有已經大的影響？單次充電的時候實際上是不好做的，所以這里面大數據分析為什么這么重要？

這個就是我剛才講的一個例子，最后面這個虛框大家能看到，那個時候充的時候，我們已經報主動防護了，電池短期內異常了，但是電池電芯的失控一旦變成熱失控蔓延之后。我們希望用大數據的角度，去嘗試著找出一些規(guī)律，這個我們也在和國內的主流電池廠研究這個東西。

時間因素不說太多了，SOC不變電量增加異常，比如你充了20分鐘還是53%，那我認為BMS是有問題的，我需要給它停掉。這是我們后臺監(jiān)控的一些界面，然后再一個就是單體電壓達到目標值終止，這個全國我拉出了45588筆訂單，這里面我們也做了一些分析，包括近30天的，近3個月的，近1年的。這個車很有意思，這個車短短一個月時間，SOC從93%，驟降到74%，這個我們還一直在分析。

最后一點，對行業(yè)的建議，實際上特來電始終在呼吁，就像我開場白講的一樣，安全這個東西只靠主機廠不行、電池廠不行，充電樁也不行，必須多家來做。如果只有我一家做好之后，安全就能保證，這個觀點還是狹隘的。所以我們建立一套基于大數據的新能源汽車及電池全生命周期追溯體系及專家系統(tǒng)。

1、針對充電安全，建立不同等級的安全認證標準體系，從標準層面，明確電池企業(yè)、充電設施企業(yè)級主機廠在電動汽車充電安全方面的設計思路和要求。

2、打通車、充電設備與電池之間的安全通道，并在標準層面進行明確，特別是涉及到電充電安全的信息通道。

我們有自己的大數據平臺，現在可以說在行業(yè)內做得遙遙領先是沒有問題。我們攢了很多數據，實際上我們也愿意把這個數據、模型與我們的的合作伙伴，包括上下游一起共享。我們愿意把自己攢的這些數據拿出來，讓更專業(yè)的人士進行分析。因為那些數據在我那里存著的話，每天都要花錢，我現在數據在云上存儲每天要一萬多情況，這是今年的情況，明年我們可能要翻番。

最后，我們特來電2015年提出了一個CMS主動防護體系，去年大數據這一塊加進來了，目前來看大框框有了，東西很糙，版本還是1.0，明年推出2.0。我們希望也呼吁能和主機廠、動力電池、基礎設施這些企業(yè)合作，全過程、全方位的保障新能源汽車產品的安全和使用安全。    

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