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大數(shù)據(jù)處理在汽車行業(yè)的應(yīng)用

2021-11-06 22:06:55·  來源：辣筆小星  作者：Xingwei  
　
大數(shù)據(jù)處理在汽車行業(yè)中的應(yīng)用實例目前主要集中在基于大數(shù)據(jù)的AI圖像識別深度學習以及大數(shù)據(jù)在汽車數(shù)字孿生模型中的應(yīng)用。今天讓我們詳細聊聊大數(shù)據(jù)的汽車應(yīng)用是
大數(shù)據(jù)處理在汽車行業(yè)中的應(yīng)用實例目前主要集中在基于大數(shù)據(jù)的AI圖像識別深度學習以及大數(shù)據(jù)在汽車數(shù)字孿生模型中的應(yīng)用。今天讓我們詳細聊聊大數(shù)據(jù)的汽車應(yīng)用是怎么回事吧。
基于大數(shù)據(jù)的AI圖像識別深度學習


谷歌大腦Google Brain技術(shù)
谷歌提出的AI First人工智能為先戰(zhàn)略已在圖像識別、機器翻譯等多個領(lǐng)域獲得進展。谷歌一步一步進行了各種傳感器的集成并創(chuàng)造了特有的量產(chǎn)版無人駕駛汽車。而另一方面，軟件算法方面谷歌領(lǐng)導了相關(guān)深度學習Deep Learning和谷歌大腦Google Brain技術(shù)開發(fā)，進行了大量的基礎(chǔ)研究。因此谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域可謂不管硬件還是軟件，各方面都親力親為。谷歌大腦項目中通過大數(shù)據(jù)訓練AI圖像識別深度學習，從而檢測到的人臉、人體和貓。


攝像頭采集圖像進行分層學習
特斯拉等車廠則率先實施人工智能的駕駛輔助系統(tǒng)。其中人工智能的核心技術(shù)為深度學習Deep Neural Networks （DNN）。通過對攝像頭采集圖像進行分層學習，從圖像中可以抽取相應(yīng)的目標位置，路線規(guī)劃。從而通過深度學習，規(guī)劃出的路徑不再完全依靠車道線，而是基于對于前方目標辨認標識出的安全空間。
大數(shù)據(jù)在汽車數(shù)字孿生模型中的應(yīng)用


數(shù)字孿生的航空發(fā)展背景
數(shù)字孿生“Digital Twin”概念最早出現(xiàn)在航空航天領(lǐng)域并得到大力推廣。NASA在2010年提出數(shù)字孿生，并定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過程”。此后數(shù)字孿生在飛行器健康管理中廣泛應(yīng)用，進而在機身設(shè)計與維修、飛行器能力評估、故障預測等方面發(fā)揮越來越重要的作用。
數(shù)字孿生是充分利用物理模型和基于運行歷史的大數(shù)據(jù)，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應(yīng)的實體裝備的全生命周期過程。


數(shù)字孿生在電力系統(tǒng)的應(yīng)用
數(shù)字孿生技術(shù)起源于航空航天領(lǐng)域，隨著它的逐漸成熟得到越來越廣泛的傳播。先進數(shù)字孿生還被應(yīng)用于電力、船舶、農(nóng)業(yè)、建筑、制造和城市管理等領(lǐng)域中。得益于與互聯(lián)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等新技術(shù)的結(jié)合，數(shù)字孿生技術(shù)演進的更準確更靈活，從而成為了行業(yè)熱點而飽受重視。


數(shù)字孿生在自動化電機狀態(tài)監(jiān)控中的應(yīng)用
現(xiàn)代數(shù)字孿生技術(shù)經(jīng)過不斷完善后具備如下特點和優(yōu)勢。
高度準確：數(shù)字孿生的數(shù)字虛擬模型與物理實體高度接近。
實時性：數(shù)字孿生中物理對象與數(shù)字空間能夠?qū)崟r連接動態(tài)交互。
可擴展性：數(shù)字孿生能夠針對多尺度、多層級的模型內(nèi)容進行擴展。


傳統(tǒng)仿真技術(shù)
數(shù)字孿生技術(shù)與傳統(tǒng)仿真技術(shù)的不同
傳統(tǒng)仿真技術(shù)基于數(shù)字模型對特定條件進行數(shù)學求解，它已經(jīng)在聲音仿真、發(fā)動機仿真和航空空氣動力仿真等方面得到廣泛應(yīng)用。而數(shù)字孿生需要包括仿真、實測、數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的手段對物理實體狀態(tài)進行感知、診斷和預測。它比較傳統(tǒng)仿真具有實時性能夠?qū)崟r連接物理世界，并且具備分析優(yōu)化功能。


數(shù)字孿生在汽車技術(shù)中的應(yīng)用
目前數(shù)字孿生在汽車技術(shù)中設(shè)計和制造及使用方面得到了廣泛應(yīng)用。比如電動汽車電池就可以通過數(shù)字孿生技術(shù)耦合抽象成設(shè)計模型和車輛仿真器。從而基于電池的數(shù)字孿生進行閉環(huán)實時的車輛系統(tǒng)控制。數(shù)字孿生技術(shù)可從電池組級別向下細分至電芯1D物理模型和降階模型，從而靈活按照不同車型和電池組設(shè)計進行適配和分析診斷。


數(shù)字孿生在電動汽車應(yīng)用中的細節(jié)
數(shù)字孿生在電動汽車中主要應(yīng)用于動力電池、動力電機、發(fā)電機及發(fā)動機等關(guān)鍵部件的實時監(jiān)控和診斷。以動力電池數(shù)字孿生為例，通過對溫度、電量、阻抗和電壓電流曲線等物理量的仿真和實時對應(yīng)，數(shù)字孿生不僅抽象出電池組模型而且生成細節(jié)電芯級模型。數(shù)字孿生基于實時測量和上報數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)進行車輛仿真和控制。換句話說，物理世界的真實空間和云端的數(shù)字孿生進行對應(yīng)，從而更全面的分析車輛工作狀態(tài)，提前預測早期問題。


動力電池數(shù)字孿生的系統(tǒng)組成

具體來說動力電池數(shù)字孿生的系統(tǒng)組成包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生側(cè)的電池系統(tǒng)、數(shù)據(jù)感知的電池管理系統(tǒng)從機、數(shù)據(jù)收集的互聯(lián)裝置、數(shù)據(jù)存儲的云端、數(shù)據(jù)分析的軟件API和數(shù)據(jù)可視化的用戶界面UI。而電池模型的建立目前主流方法為基爾霍夫模型方法，或者說將電池抽象成復雜的阻容結(jié)構(gòu)，便于動力電池物理實體的數(shù)字化。

綜上所述，大數(shù)據(jù)處理已經(jīng)通過不同方式在汽車行業(yè)得到了落地實用，相信大數(shù)據(jù)處理會快速推進汽車行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展，智能汽車將不斷革新帶來全新駕乘體驗。
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