池网科技 一、大数据在新能源汽车行业有哪些可以落地的应用？
好问题！
既然题主已经说了是可以落地的应用，那我就现身说法，讲讲实际参与过的电动汽车动力电池相关项目经验吧。
一，动力电池寿命估算
搞过汽车工程开发的都知道，在前期产品设计定义时，我们只能依靠标准工况来计算，即假定一两种特定的、不变的使用工况，让产品在这种条件下持续工作，循环往复，直到产品的物理、化学性能衰降至约定值，或达到极限而寿终正寝，由此推论出产品的预期寿命。
对于动力电池亦是如此，行业内一般以GB/T 31484-2015 《电动汽车动力蓄电池循环寿命要求及试验方法》来作为一套可供参考的通用的动力电池循环寿命评价方法。
可就算是行业的共识，统一的标准。
但落到每一个具体的驾驶员身上，真实的使用工况千差万别，基于这套统一的标准而设计的动力电池循环寿命就不能反映真实的个体化差异了。
毕竟，如果我老老实实缓起步，慢刹车，谨遵限速， 动能回收不含糊；你却一直SPORT模式干到底，要么地板电、要么地板刹，起步争第一，只给别人秀尾灯的话。同样跑3万公里下来，电池寿命绝对差了不少。
那，到底少了多少呢？
这时，大数据的作用就体现出来了。
你在什么温度下使用电池（-10℃？25℃？30℃？），在什么电量下使用电池（5%SOC？50%SOC？90%SOC？），充放电的电流有多大（16A？60？150A？），再加上时间维度，配合同款车辆采集到的海量的数据，彼此佐证，相互耦合，共同构成了一个动态更新的、专属于你的爱车的动力电池寿命模型。当然，这个模型是基于你独有的历史使用习惯推演而来的。
得到这个模型，可以做两件事：
一是推算出在你这种驾驶风格下动力电池的衰减速度。即你还能这样开多少年，电池将会达到设计的寿命终止值（一般以容量衰减到初始值的80%为限，但在保证安全的前提下，其实可以下探至70%甚至更低，视具体使用需求而定）；
二是刨除你的使用损耗，将电池剩余容量折算成统一标准下（比如GB/T 31484-2015，或其他类似标准下）的循环寿命，供二手车残值估计或者动力电池梯次利用分档分级。
但是，受制于：
1、电池包内电压、电流、温度等传感器的信号采集精度；
2、T-BOX（Telematics BOX）等远程信息处理器在无网络信号覆盖区域的传输质量；
3、各型号动力锂离子电池的实验室级别基础理论寿命模型完成度。
现阶段，基于大数据的动力电池寿命模型技术暂时还未落地，但各家新能源车企如威马、蔚来、北汽等都已展开研究，并取得了阶段性的进展。相信在未来几年内，这项技术就有机会面世，服务于新能源车主及车企，二手车交易、动力电池回收利用等相关业务链。
可以毫不夸张的说，只要建立出准确的寿命模型，就解决了动力电池全生命周期的应用难题。毕竟，为创造天蓝水绿的家园出一份力，才是新能源汽车产业的初心。
二，动力电池大数据预警
随着这几年国家对新能源汽车行业的大力扶持，挂着绿色牌照的新能源汽车变得越来越常见。
与此同时，新能源汽车本身的安全问题也变得越来越突出，特别是电池的安全问题，已然成为了人们关注的新焦点。
而如何在保证续航的前提下，确保电池的安全性，成为了各大车企必须探索和研究的课题。
目前行业普遍的做法是从机械安全、电气安全、热安全、电化学安全、功能安全五个方面来进行设计防护。相关的国标有：
GB/T 31485-2015 《电动汽车用动力蓄电池安全要求及试验方法》GB/T 18384.3-2015 《电动汽车安全要求 第3部分：人员触电防护》GB/T 31467.3-2015 《电动汽车用锂离子动力蓄电池包和系统 第3部分 安全性要求与测试方法》GB 《电动汽车用动力蓄电池安全要求》- 报批稿GB《电动汽车安全要求》- 报批稿
机械安全一般包含结构强度、碰撞防护、振动耐久、防水防锈等等，总之就是成吨的物理伤害打上去，电池包必须得扛住；
威马电池包机械安全测试https://www.zhihu.com/video/1238962381537509376硬核：威马车主误入池塘 电池包浸泡两个月居然毫发无损！电气安全通常指人员触电防护、短路保护等；
热安全一般涵盖了电池热管理、热失控与热扩散防护，优先保障电池不爆炸、不起火，如若失控，也要保障在一定时间（现阶段的国家强制标准拟设定为5min）内不危及乘员舱安全；
电化学安全通常是指通过对电芯层面的正负极、电解液、隔膜等材料选择与合理配比来保障最底层原理上的电池安全；
功能安全往往伴随着ISO 26262、ASIL-D等概念，主要是软、硬件功能面的可靠性及潜在失效防护、双重防护等。
通常，动力电池系统的机械、电气、热、电化学及功能安全的设计，在工程可行性的前提下，往往会有一定的设计冗余，但也只能尽量做到“保”和“防”。在小概率的极端工况下，仍然无法完全杜绝失效的发生。
怎么办？
这时候，就需要运用大数据预警来防患于未然。
大数据预警是对上述手段的补充，起到“探”和“测”的作用，是电池系统安全方案的“Plan B”，即第二道保险。
其运作原理可简单概括为：后台检索所有车辆涉及动力电池的关键信息（电压、电流、温度、绝缘的绝对值、历史值、变化率、趋势等等），依靠自动算法过滤掉无效或干扰因素，最终筛选出可疑问题车辆，并呈现在预警平台，等待专业工程师复核及进一步采取措施。
其核心就是：动力电池关键信息+自动算法
因为涉及较多核心机密，暂不方便透露具体参数。不过可以明确的是，此项应用已经落地，正在逐步完善与推广。虽然现阶段的预警及时性、准确性还有进一步提升空间，但基于现有的案例来看，大数据预警已经初现成效。
对于广大车主朋友而言，这就是给自家车辆动力电池实实在在的保障啊！
综上，大数据在新能源汽车行业中可以落地的应用，对动力电池而言，主要是动力电池寿命估算&动力电池大数据预警。并且，这两项关键应用的落地，能真正意义上解决困扰新能源汽车产业发展的头号难题（续航与寿命、安全相比，并不算头号难题~），将极大地促进新能源汽车的普及。
二、什么是落地应用？
落地应用分为以下三个层面：
首先是稳定币：即国家主权数字货币。未来将会是ONE World，Two System——一个世界两个体系。
第二、即联盟链作为一种分布式账本技术应用在各个企业，通过信息分布式上链和非对称加密等技术，发挥区块链不可篡改、可以追溯的特性，实现数据安全和数据准确。
第三、分布式商业：区块链的终极使命是分布式商业。
三、大数据在贵州落地的三大优势？
1.
气候环境优良的生态优势;优良的生态环境为发展大数据基础设施提供了独特的优势;
2.
水煤资源丰富,电力价格低廉的能源优势;能源优势能够为大数据企业提供廉价、稳定的电力资源,降低企业运行成本;
3.
地理位置和交通便利的优势;持续优化的交通条件,使贵州省经济走廊的地位进一步凸显;
4.
具有西部重要增长极、内陆开放新高地的战略优势。
四、数据分析落地
--- 标题：数据分析落地之道 副标题：以实战案例诠释数据分析在业务中的应用 段落： 在当今数据驱动的时代，数据分析的重要性不言而喻。然而，如何将数据分析落地到实际业务中，却是许多企业面临的难题。本文将通过一系列实战案例，详细解析数据分析在业务中的应用，帮助企业实现数据驱动的转型升级。 关键字：数据分析落地，实战案例，业务应用 段落： 随着数据量的不断增长，数据分析已成为企业不可或缺的技能。通过数据分析，企业可以洞察市场趋势、优化业务流程、提高客户满意度。然而，数据分析并非简单的数据提取、处理和展示，而是一个系统性的工程。本文将深入探讨如何构建数据分析体系，为企业的数字化转型提供有力支持。 关键字：数据分析体系，数字化转型 段落： 在实际业务中，数据分析的应用场景非常广泛。例如，在电商领域，通过对用户购买行为的分析，企业可以精准推送个性化推荐商品；在金融领域，通过对客户风险评估的数据分析，可以提高信贷审批的准确率。这些实战案例充分证明了数据分析在业务中的重要性。 关键字：电商领域，金融领域，个性化推荐，风险评估 段落： 总结来说，数据分析落地是企业实现数字化转型的关键之一。通过构建完善的数据分析体系，企业可以洞察市场趋势、优化业务流程、提高客户满意度。在未来的发展中，数据分析将扮演越来越重要的角色。因此，企业应该加强数据人才的培养，积极探索数据分析的应用场景，以应对数据时代的挑战。 关键字：数字化转型，数据人才培养，数据分析应用场景` ---五、怎么备份应用和应用数据？
备份手机/平板电脑中数据可以通过以下方法操作：
1.若支持SD卡，可将数据备份至外置SD卡。1）备份多媒体文件：我的文件-设备存储-查找需要备份的照片、视频等，以照片为例，进入DCIM文件夹-Camera-点击右上角更多-编辑-选择照片-选择后再次点击更多-复制-点击“SD卡”-选择需要复制的位置-点击“粘贴到这”（或粘贴到此处）即可。2）备份联系人：联系人-更多（右上角）-设置-导入/导出联系人-导出-SD卡。
2.备份到电脑：1）方式1：将手机/平板通过数据线与电脑连接，电脑会显示可移动磁盘盘符，将手机中多媒体文件复制到电脑中。2）方式2：使用S 换机助手或Kies备份手机中数据。电脑中安装S 换机助手或Kies软件，将手机与电脑连接后，通过S 换机助手或Kies中的备份功能，选择需要的内容备份即可。
六、chia能有落地应用不？
怎么可能应用落地呢？目前能够真正应用落地的虚拟货币还没有。
七、fil有落地应用吗？
应该说是ipfs的应用落地，本身就是应用落地的项目，目前在一些领域开始用分布式存储了，只是还没有大面积应用落地
八、fil怎么实现落地应用？
主要是ipfs分布式存储。如果能大面积应用的话就非常非常好了！
九、大数据落地方案
随着信息技术的快速发展，大数据已成为各行各业不可忽视的重要资源。然而，许多企业在应用大数据时常常遇到一个难题，那就是如何将大数据落地，实现有效的数据利用和管理。一个优秀的大数据落地方案对企业的发展至关重要。
什么是大数据落地方案？
大数据落地方案是指针对企业的具体需求和情况，通过技术手段和方法，将大数据应用于实际业务中，实现数据的采集、处理、分析和挖掘，最终转化为可落地应用的实用价值。
大数据落地方案的重要性
一个完善的大数据落地方案可以帮助企业更好地理解和利用所拥有的数据资源，从而实现数据驱动的决策和业务转型。通过科学的数据分析和应用，企业可以更好地把握市场动向，优化营销策略，提升产品和服务的质量，增强竞争力。
如何制定大数据落地方案？
制定大数据落地方案需要结合企业的实际业务需求和现有的数据资源，确定数据采集、存储、处理、分析和应用的全流程，并设计相应的技术架构和算法模型，最终实现数据的落地应用。
大数据落地方案的关键要素
- 数据采集：确保数据的准确性和完整性
- 数据存储：选择合适的存储技术和架构，满足数据规模和性能要求
- 数据处理：利用合适的数据处理工具和方法，提高数据处理效率
- 数据分析：运用数据分析技术和算法，发现数据背后的规律和价值
- 数据应用：将数据分析结果应用于实际业务中，实现数据的落地价值
大数据落地方案的应用场景
大数据落地方案可以应用于各个行业和领域，比如金融、医疗、零售、物流等。其中，金融领域可以通过大数据分析实现风险控制和个性化推荐，医疗领域可以通过大数据挖掘实现疾病预防和精准治疗，零售领域可以通过大数据分析优化供应链和销售策略，物流领域可以通过大数据应用提升物流效率和降低成本。
大数据落地方案的发展趋势
随着人工智能、云计算、物联网等新兴技术的发展，大数据落地方案将呈现出以下几个发展趋势：
- 智能化：大数据分析和应用将更加智能化，实现自动化决策和智能化服务。
- 实时化：数据处理和分析将更加实时化，满足企业对时效性的需求。
- 个性化：数据挖掘和应用将更加个性化，为用户提供个性化的服务和体验。
- 安全化：数据隐私和安全将得到更加重视，加强数据保护和合规管理。
结语
在当今信息化时代，大数据落地方案已经成为企业实现数字化转型和创新发展的重要支撑。制定和实施一个合理有效的大数据落地方案，对企业的可持续发展具有积极的促进作用。希望本文对您了解大数据落地方案有所帮助，谢谢阅读！
十、数据思维应用流程？
数据思维应用的流程的步骤:1.明确问题
要确认需求是什么，为什么要分析这些数据，是为了提高销量还是其他什么的。最重要的一点是要详细了解所分析数据所在的团队业务。
2.分解问题
找全影响业务的数据因子（从各个维度进行分析，少任何一个都可能造成后续分析问题不准确）
整体-->个体（横向纵向交叉分析）
定量（有效的比较，环比&同比）&定性
3.评估判断
4.决策（不要轻易做决策，反复分析之后才上报）
