大数据处理在汽车行业的应用

　　大数据处理在汽车行业中的应用实例目前主要集中在基于大数据的AI图像识别深度学习以及大数据在汽车数字孪生模型中的应用。今天让我们详细聊聊大数据的汽车应用是怎么回事吧。
　　基于大数据的AI图像识别深度学习
　　谷歌大脑GoogleBrain技术
　　谷歌提出的AIFirst人工智能为先战略已在图像识别、机器翻译等多个领域获得进展。谷歌一步一步进行了各种传感器的集成并创造了特有的量产版无人驾驶汽车。而另一方面，软件算法方面谷歌领导了相关深度学习DeepLearning和谷歌大脑GoogleBrain技术开发，进行了大量的基础研究。因此谷歌在无人驾驶汽车领域可谓不管硬件还是软件，各方面都亲力亲为。谷歌大脑项目中通过大数据训练AI图像识别深度学习，从而检测到的人脸、人体和猫。
　　摄像头采集图像进行分层学习
　　特斯拉等车厂则率先实施人工智能的驾驶辅助系统。其中人工智能的核心技术为深度学习DeepNeuralNetworks（DNN）。通过对摄像头采集图像进行分层学习，从图像中可以抽取相应的目标位置，路线规划。从而通过深度学习，规划出的路径不再完全依靠车道线，而是基于对于前方目标辨认标识出的安全空间。
　　大数据在汽车数字孪生模型中的应用
　　数字孪生的航空发展背景
　　数字孪生DigitalTwin概念最早出现在航空航天领域并得到大力推广。NASA在2010年提出数字孪生，并定义为集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程。此后数字孪生在飞行器健康管理中广泛应用，进而在机身设计与维修、飞行器能力评估、故障预测等方面发挥越来越重要的作用。
　　数字孪生是充分利用物理模型和基于运行历史的大数据，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
　　数字孪生在电力系统的应用
　　数字孪生技术起源于航空航天领域，随着它的逐渐成熟得到越来越广泛的传播。先进数字孪生还被应用于电力、船舶、农业、建筑、制造和城市管理等领域中。得益于与互联技术、大数据、云计算和人工智能等新技术的结合，数字孪生技术演进的更准确更灵活，从而成为了行业热点而饱受重视。
　　数字孪生在自动化电机状态监控中的应用
　　现代数字孪生技术经过不断完善后具备如下特点和优势。
　　高度准确：数字孪生的数字虚拟模型与物理实体高度接近。
　　实时性：数字孪生中物理对象与数字空间能够实时连接动态交互。
　　可扩展性：数字孪生能够针对多尺度、多层级的模型内容进行扩展。
　　传统仿真技术
　　数字孪生技术与传统仿真技术的不同
　　传统仿真技术基于数字模型对特定条件进行数学求解，它已经在声音仿真、发动机仿真和航空空气动力仿真等方面得到广泛应用。而数字孪生需要包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测。它比较传统仿真具有实时性能够实时连接物理世界，并且具备分析优化功能。
　　数字孪生在汽车技术中的应用
　　目前数字孪生在汽车技术中设计和制造及使用方面得到了广泛应用。比如电动汽车电池就可以通过数字孪生技术耦合抽象成设计模型和车辆仿真器。从而基于电池的数字孪生进行闭环实时的车辆系统控制。数字孪生技术可从电池组级别向下细分至电芯1D物理模型和降阶模型，从而灵活按照不同车型和电池组设计进行适配和分析诊断。
　　数字孪生在电动汽车应用中的细节
　　数字孪生在电动汽车中主要应用于动力电池、动力电机、发电机及发动机等关键部件的实时监控和诊断。以动力电池数字孪生为例，通过对温度、电量、阻抗和电压电流曲线等物理量的仿真和实时对应，数字孪生不仅抽象出电池组模型而且生成细节电芯级模型。数字孪生基于实时测量和上报数据以及历史数据进行车辆仿真和控制。换句话说，物理世界的真实空间和云端的数字孪生进行对应，从而更全面的分析车辆工作状态，提前预测早期问题。
　　动力电池数字孪生的系统组成
　　具体来说动力电池数字孪生的系统组成包括数据产生侧的电池系统、数据感知的电池管理系统从机、数据收集的互联装置、数据存储的云端、数据分析的软件API和数据可视化的用户界面UI。而电池模型的建立目前主流方法为基尔霍夫模型方法，或者说将电池抽象成复杂的阻容结构，便于动力电池物理实体的数字化。
　　综上所述，大数据处理已经通过不同方式在汽车行业得到了落地实用，相信大数据处理会快速推进汽车行业的数字化发展，智能汽车将不断革新带来全新驾乘体验。