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說一個好消息，公安部交管局2018年公布數(shù)據(jù)顯示，截止9月，我國新能源汽車保有量達(dá)221萬輛，“藍(lán)天白云，晴空萬里”似乎離我們更近一步；
說一個壞消息，國家市場監(jiān)督管理總局2018年透露，截止10月底，我國已發(fā)生新能源汽車起火事件40余起，交通事故中很可能要加上“新能源汽車自燃”這一項了。
毫無疑問，新能源汽車已經(jīng)是大勢所趨，而另一個大勢所趨則是AIoT（AI+IoT），因而也就有人想到：是否可以用AIoT相關(guān)技術(shù)解決新能源汽車著火事件。那么，通過現(xiàn)有的AIoT技術(shù)能夠解決上述問題嗎？也能，也不能。
至少現(xiàn)在已經(jīng)可以對相關(guān)事件進(jìn)行預(yù)測，為車主留出時間處理。上海覺云科技有限公司是一家聚焦新能源汽車智能算法模型/平臺為主的企業(yè)，而新能源汽車起火這樣的事件，恰好在其射程范圍內(nèi)。
上海覺云創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官常偉告訴雷鋒網(wǎng)，“對于現(xiàn)在電動汽車熱失控現(xiàn)象，我們的核心算法目標(biāo)是能夠提前20分鐘進(jìn)行預(yù)測，為車主留出逃生時間?！?/p>
2014年前后，興起了第一波IoT浪潮，這波浪潮主要解決的是設(shè)備連接的問題，現(xiàn)在回過頭來看，從數(shù)據(jù)的角度，主要解決了數(shù)據(jù)的連接和上傳問題。例如在工業(yè)上，主要實現(xiàn)了包括溫度、壓力、電流、電壓等數(shù)據(jù)監(jiān)控，監(jiān)控設(shè)備的安全運(yùn)營條件。
上海覺云的核心團(tuán)隊在2016年完成組建，2017年開始進(jìn)入正軌。此時，第一波浪潮已經(jīng)走遠(yuǎn)，甚至在2014年興起的物聯(lián)網(wǎng)公司也已經(jīng)經(jīng)過了一輪殘酷的淘汰賽，活下來一批，死掉一批。與此同時，基本的連接問題已經(jīng)解決，更為關(guān)鍵的問題已經(jīng)由「連接」轉(zhuǎn)到「數(shù)據(jù)應(yīng)用」。這也是上海覺云看到的機(jī)會，以及其對公司的定位。
“如何把數(shù)據(jù)用起來，這是個問題，”常偉告訴雷鋒網(wǎng)，“我們經(jīng)過這兩年的數(shù)據(jù)收集及數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，從數(shù)據(jù)變化中其實是可以找到其規(guī)律性的，數(shù)據(jù)的變化可以反映出設(shè)備內(nèi)部產(chǎn)生的變化或畸變。例如某部位的溫度變化對應(yīng)設(shè)備內(nèi)部某一軸承的損壞，這也意味著需要提前對這一軸承進(jìn)行更換?！?br/>
從賣設(shè)備到賣服務(wù)，行業(yè)熱點(diǎn)改旗易幟，以數(shù)據(jù)運(yùn)營為主的平臺運(yùn)營逐漸走向臺前，并在諸如消費(fèi)、工業(yè)、新能源汽車等各個領(lǐng)域中不斷打磨，產(chǎn)生價值。
沒有什么是一塵不變的，如果有的話，那就是公司對能夠產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益的社會剛需的追求，而現(xiàn)在，數(shù)據(jù)分析正被認(rèn)為是社會剛需之一。
現(xiàn)在可預(yù)見的預(yù)測性維護(hù)可以分為三類，也是行業(yè)的三個發(fā)展階段：以機(jī)械摩擦力為主的設(shè)備參數(shù)的預(yù)測性維護(hù)、以電化學(xué)反應(yīng)為主的設(shè)備參數(shù)及預(yù)測性維護(hù)，根據(jù)設(shè)備參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)故障診斷。
預(yù)測性維護(hù)并不是一個新話題，而是早已有之。以飛機(jī)為例，飛機(jī)在飛行到一定里程時，就必須要保養(yǎng)一次，其中保養(yǎng)的關(guān)鍵部件就是飛機(jī)引擎發(fā)動機(jī)。為什么要保養(yǎng)呢？這主要是由于設(shè)備供應(yīng)商已經(jīng)引擎發(fā)動機(jī)的運(yùn)行周期進(jìn)行了預(yù)測——引擎發(fā)動機(jī)在工作多少小時或行駛多少里程后會出現(xiàn)故障。
除此以外，其實車主日常對于傳統(tǒng)汽車的保養(yǎng)，甚至日本的一些設(shè)備零部件有淘汰周期也是這樣的道理。
“預(yù)測性維護(hù)并不是一個全新的概念，在此之前，設(shè)備和機(jī)車的預(yù)測性維護(hù)已有兩三百年的歷史，”常偉針對現(xiàn)在整個預(yù)測性維護(hù)發(fā)展介紹稱，“此前的預(yù)測性維護(hù)主要是針對機(jī)械摩擦力為主的設(shè)備參數(shù)，通過摩擦過程中的衰減機(jī)理拿到這類參數(shù)，并判斷故障發(fā)生時間?！?/p>
在這個階段，由于我國在工業(yè)化進(jìn)程中起步較晚，技術(shù)水平相對于國際發(fā)達(dá)國家慢了半拍。不過，就整個預(yù)測性維護(hù)的觀念和知識體系已經(jīng)逐漸建立起來。
這是預(yù)測性維護(hù)的第一步，這一步，人類走了近兩百年，也停留了近兩百年。
隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的興起，也使預(yù)測性維護(hù)得以擁有邁出第二步的可能。以電力運(yùn)行、電化學(xué)反應(yīng)為主的設(shè)備維護(hù)。
隨著新能源汽車市場保有量的不斷增加，以及相關(guān)事故的頻發(fā)，鑒于“保命”需求，預(yù)測性維護(hù)的第二步也被提上的日程。
由于我國在新能源汽車銷量和保有量上都有很大優(yōu)勢，轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)優(yōu)勢為我們可以采集到各種不同場景下的運(yùn)行數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù)。這一波預(yù)測性維護(hù)以數(shù)據(jù)分析、以大數(shù)據(jù)科學(xué)家為主導(dǎo)，這樣的邏輯也就形成了這一階段國內(nèi)廠商在預(yù)測性維護(hù)上的優(yōu)勢所在。從另一層面來講，國內(nèi)的預(yù)測性維護(hù)在“保命技能”上更勝一籌。
據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2017至2018年2月，在全球新能源乘用車市場中，中國新能源乘用車?yán)塾嬩N量達(dá)61.90萬輛，排名第一，遠(yuǎn)超其他國家。
圖片來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院
與國外相比，我們在燃?xì)獍l(fā)動機(jī)方面其實是落后很多的，因為我們積累沉淀也比較少。我們沒有很多數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)。但是在新能源汽車或以電化學(xué)為主導(dǎo)的新設(shè)備領(lǐng)域，我們并不比國外差，甚至有些方面比國外更有優(yōu)勢。
以現(xiàn)在大家關(guān)注度很高的「電動汽車著火事件」為例。
電動汽車著火事件中，尤其是一些公共交通工具，例如電動大巴如果發(fā)生著火事件，會對人身安全帶來了嚴(yán)重危害。現(xiàn)在業(yè)界一般認(rèn)為，通過大數(shù)據(jù)分析，至少要能夠提前10-15分鐘做出預(yù)警。
常偉告訴雷鋒網(wǎng)，“對于現(xiàn)在電動汽車熱失控現(xiàn)象，我們的核心算法已經(jīng)可以提前20分鐘進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警，為車主留出逃生時間。”
以電動汽車的電池壽命衰減和續(xù)航里程為例。
電動汽車電池運(yùn)行在不同場景下都會有一定的壽命衰減，壽命衰減會直接導(dǎo)致續(xù)駛里程的衰減，現(xiàn)在大部分汽車?yán)锍瘫砩巷@示的續(xù)駛里程是不準(zhǔn)確的。要確定實際續(xù)駛里程，首先要判斷電池剩余電量?；谶@樣的判斷，車主、運(yùn)營方，或派單方才能明確知道手上的單子應(yīng)該由哪輛電動汽車或電動車去執(zhí)行。
上海覺云通過此前收集的大量相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，用這樣的數(shù)據(jù)與檢測到的電池的實際運(yùn)行中的電壓、電流、溫度等參數(shù)進(jìn)行對比，預(yù)判出電池的剩余容量，從而更為精準(zhǔn)地預(yù)測出續(xù)駛里程。
在預(yù)測性維護(hù)中，其實預(yù)測性監(jiān)測是現(xiàn)在可以實現(xiàn)的，即針對設(shè)備參數(shù)異常，進(jìn)行針對性故障預(yù)警。對于這樣的預(yù)測或預(yù)警，常偉告訴雷鋒網(wǎng)，主要分為三個步驟：
數(shù)據(jù)清洗?！捌鋵嵨覀儸F(xiàn)在拿到的大量數(shù)據(jù)是質(zhì)量很差的，會有誤報、漏報、錯報存在。 因而，我們要先把拿到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，這塊工作能占到我們整個項目工作的50%以上?！?/p>
數(shù)據(jù)訓(xùn)練。和消費(fèi)、工業(yè)類數(shù)據(jù)模型相似的是，都是通過機(jī)器學(xué)習(xí)等算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，不同之處在于，應(yīng)用場景不同，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練環(huán)境也有所差異。
部署實施?！拔覀冏龅亩际菙?shù)據(jù)模型，這樣的模型你要給客戶展示的話，其實也是個問題。在這之間就需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在UI界面或控制界面上?！?/p>
“在整個數(shù)據(jù)模型構(gòu)建過程中，一般而言都是基于時序數(shù)據(jù)，因而也就有了構(gòu)建預(yù)測類數(shù)據(jù)模型的可能?！鄙虾ＳX云通過類似通用模型的「母模型」來實現(xiàn)同類設(shè)備的歸類，從而使得同類設(shè)備可以基于相同的「母模型」進(jìn)行訓(xùn)練。
另外，常偉也告訴雷鋒網(wǎng)，其實并沒有所謂的通用模型，不同設(shè)備之間都是需要有各自的數(shù)據(jù)模型的，所不同的是，同類設(shè)備的數(shù)據(jù)模型可以基于相同的「母模型」。
上海覺云主要有新能源汽車（60%）、機(jī)電設(shè)備（20%）和軌道交通設(shè)備（20%）三類設(shè)備/業(yè)務(wù)。由于業(yè)務(wù)模式的不同，上海覺云現(xiàn)在主要負(fù)責(zé)新能源汽車相關(guān)業(yè)務(wù)，機(jī)電和軌道交通類業(yè)務(wù)已經(jīng)轉(zhuǎn)由芯數(shù)智能負(fù)責(zé)（常偉為實際控股人的另一家公司）。“隨著業(yè)務(wù)開展，我們在傳統(tǒng)的變速機(jī)、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速等模型，以及新能源汽車電池故障預(yù)測類模型上已經(jīng)有較為成熟的數(shù)據(jù)模型。”
這三類業(yè)務(wù)其實采用的是同樣的建模方法，也可以理解為同樣的技術(shù)，三種不同的應(yīng)用場景。
我們的建模原理是一樣，我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家拿設(shè)計的數(shù)據(jù)模型基本方法也是相同的，但是用到具體不同業(yè)務(wù)中的 Know how 完全不同，對數(shù)據(jù)的理解也有不同。
工業(yè)數(shù)據(jù)采集是難點(diǎn)嗎？
常偉認(rèn)為，在具體工業(yè)數(shù)據(jù)采集中，難點(diǎn)不在采集上，現(xiàn)在除了電化學(xué)反應(yīng)在到離子階段的數(shù)據(jù)我們拿不到（也很少會用到），其他基于牛頓力學(xué)的物理量，以及電壓、電流、溫度等物理量都相對容易獲得。難點(diǎn)在于異構(gòu)設(shè)備的不同傳輸協(xié)議，需要數(shù)據(jù)專家投入大量精力來解決這樣的問題。
在工業(yè)領(lǐng)域中，其實有諸多不同設(shè)備品牌可能采用的是不同的協(xié)議，要實現(xiàn)智慧工廠，異構(gòu)設(shè)備無疑是難點(diǎn)。常偉認(rèn)為，這樣的設(shè)備其實不在目前智慧工廠部署范圍內(nèi)，上海覺云正是在現(xiàn)階段規(guī)避了這樣的痛點(diǎn)，將更多精力放在已經(jīng)在協(xié)議上做過相關(guān)處理，在相關(guān)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)預(yù)測方面有需求的大廠商上。
近年來，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)預(yù)測相關(guān)能力逐漸從云端走向邊緣，新能源汽車領(lǐng)域也存在這樣的需求，需要實時處理和分析數(shù)據(jù)，并提出故障預(yù)警。常偉告訴雷鋒網(wǎng)，“目前，上海覺云主要算法及相關(guān)部署還在云端，邊緣側(cè)的部署需求是我們現(xiàn)在面臨的挑戰(zhàn)，同時也為我們今后的發(fā)展指出了方向?！?/p>
前文有一個問題還沒有解答：通過現(xiàn)有的AIoT技術(shù)能夠解決新能源汽車著火問題嗎？也能，也不能。
能，是因為現(xiàn)在已經(jīng)有相關(guān)技術(shù)可以做出預(yù)警，為車主或乘客提供“逃生”時間；
不能，則是因為現(xiàn)在還無法通過數(shù)據(jù)分析出具體故障原因。
即，可以提出預(yù)警，留出處理時間，尚難精準(zhǔn)判斷故障原因，解決問題。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，在整個行業(yè)中，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)處理能力仍停留在第一步和第二步，即故障預(yù)測、故障預(yù)警階段。要通過數(shù)據(jù)分析診斷出具體故障，現(xiàn)在仍難以實現(xiàn)。另外，對于實際應(yīng)用而言，故障預(yù)警的需求也一直存在，因而也為這樣的產(chǎn)業(yè)模式提供了落地條件和盈利空間。
上海覺云主要業(yè)務(wù)在新能源汽車領(lǐng)域，其主要客戶包括北汽、廣汽、宇通、滴滴、泰雷茲、上海電巴等，相關(guān)數(shù)據(jù)模型及數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)部署在5萬臺設(shè)備中。預(yù)計在2019年將會推出一款全新的軟硬件平臺打包產(chǎn)品，這款產(chǎn)品將會以硬件形式呈現(xiàn)出來，通過這樣的一款產(chǎn)品，可以讓車主提前20分鐘發(fā)現(xiàn)熱失控故障。
新能源汽車如何搭上AIoT這輛快車？或許，預(yù)測性維護(hù)是一個值得思考的方向。
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