對于大數據的挖掘和應用在各個層面上展開，尤其是在新能源領域。大數據作為一種基礎性與戰略性資源得到了廣泛認可，面對“四化”未來，大數據是汽車產業發展的重要支撐。而數據質量是決定大數據分析的重要因素。

8月21日，新能源汽車國家大數據聯盟在2018年中會議暨新能源汽車評價指數研討會上發布了《新能源汽車國家監管平臺車輛數據質量分析報告》。報告顯示，2018年1-6月，全國接入車輛969107輛，其中627461輛車出現過錯誤，占比64.75%，共出現72類的錯誤數據，集中出現在車輛狀態和單體電壓/溫度值等方面?？傮w來看，接入平臺的車輛出現錯誤概率較大。?

新能源汽車國家大數據聯盟副秘書長劉鵬解讀數據報告

北京理工大學副教授、新能源汽車國家大數據聯盟副秘書長劉鵬表示，錯誤的數據將影響數據分析結果，也會影響到企業的新能源汽車車輛里程核查。?

◆成功接入平臺的車輛運行數據質量仍堪憂?

新能源汽車國家監管平臺今年2月初正式投入使用，接入車輛已突破百萬輛，用于新能源汽車安全監管、數據分析、車輛管理和補貼核算等工作。截至2018年8月13日，接入整車服務平臺的車輛數為104.76萬輛，注冊整車企業429家，通過“平臺符合性檢測”的整車企業384家，通過“車輛符合性檢測”的車型5388個。?

企業平臺若想接入國家平臺，需要經過車輛靜態數據接入和動態數據接入審核。目前此平臺共存儲有效數據231TB，每天新增約1TB數據。其中實時數據人工審核通過車輛為76.6萬輛，占比73.18%；實時數據未審核與未通過的車輛數為28.1萬輛，占比26.82%。審核未通過車輛多為不符合GB/T32960的要求。?

盡管車輛通過了相關審核成功地接入國家平臺，但是在實際運行中仍出現多項錯誤。報告顯示：車企出現錯誤數據的車輛數占該車企總車輛數的百分比大于50%的占比超過83.5%。這個數字實在不容樂觀。?

◆前8類錯誤類型多由車載信息采集模塊精度低傳輸差造成?

按照國標GB/T32960-2016的要求，新能源汽車國家監管平臺實時信息采集項為61項，包括驅動電機、車輛位置、整車、極值數據、報警數據、故障下的單體數據等。?

排在前8位的錯誤類型中，出錯率最高的項目是“車輛狀態為空或錯誤”，占比16.76%；排在第四位的錯誤類別是充電狀態為空或者無效，占比4.82%。造成這種現象的原因可能是某些型號車輛的充電狀態檢測裝置損壞所造成。?

除了以上兩類錯誤，其他排名在前的6類錯誤均為電池單體問題，包括單體溫度和電壓的錯誤，初步判斷為車載信息采集模塊精度較低，傳輸數據質量較差。從丟包率大于1、30秒內里程跳變大于2公里等錯誤車輛占比來看，說明車載數據采集裝置的精度和傳輸速率都有待改進。?

◆車企數據質量參差不齊可能影響補貼核算?

在報告中，不同企業的數據質量相差很大。有的企業接入平臺車輛的出錯率達到100%。企業車輛數據出錯率在50%以上的占企業總數比重為70.4%，僅有小部分車企的數據治療較好。新能源汽車國家大數據聯盟同期發布了“新能源汽車大數據指數TOP-n車型”，這些車型的數據良好。

A企業車輛數據出錯情況

來看一個實例，A企業，接入平臺車輛總數為29631輛，車輛數據出錯率為94.4%，單車錯誤數量均值為2883條。具體出錯數據項有電池單體電壓最高值與實際包內單體電壓值不相等、混動模式發動機無數據、車速大于0而車輛狀態為熄火、里程為空或無效等等。劉鵬分析，“這家企業出現的動力電池相關數據項錯誤比重已超過71.7%。動力電池作為新能源汽車的關鍵部件，它的優劣直接影響著整車性能，電池數據質量過差會直接影響新能源汽車的安全。”?

另外，劉鵬提醒企業注意，像這家企業‘里程為空或無效’錯誤項占比接近5%，出現此項表明該企業車輛實際運行里程與上報里程存在一定偏差，會直接影響該車企的里程核查。?

近幾年，像長安汽車、上海汽車等整車企業在多方位挖掘大數據的價值，用于產品改進、研發、銷售和服務等領域。像寧德時代等電池企業，他們認為大數據的價值在于通過故障監控、預警體系確保車輛安全可控，通過監控體系降低維修成本，提高運營效率。?

分析新能源汽車平臺現存的72類數據差錯，除去傳感器、數據采集裝置、電池等硬件因素外，企業平臺數據對接國家平臺在實時傳輸中數據產生的沖突和不一致，也導致大數據質量問題。?

不管怎樣，大數據價值挖掘的基礎在于數據，數據質量優劣直接影響大數據分析結果的可信度。如何保證數據符合標準，并保證完整、準確、穩定和一致，將成為車輛大數據分析的重要課題。