大数据时代下，新能源车企积极探索数据智能

信息技术的飞速发展加快了传统企业数字化转型的进程，随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等技术的落地应用，基于大数据的智能汽车已成为我国汽车产业转型升级和可持续发展的重要战略方向。在《中国制造2025》中，也将新能源汽车和智能网联汽车作为主要的发展方向。

作为国内仅有的15 家持有新能源汽车生产资质的企业之一，浙江合众新能源汽车有限公司（以下简称“合众新能源”）积极响应国家号召，着力探索“技术+数据”驱动的新业态和新模式，明确了以“智能化、大数据”为核心的企业级大数据平台的建设目标。借助联想大数据平台解决方案，不但实现了以ESB和数据湖为主的阶段目标，解决了多业务系统中数据交互的瓶颈，并且完成大数据平台基础的搭建，为后期商务智能奠定了基础。

拥抱数字化 积极探索数据智能

当前，全球汽车产业正在经历历史性的创新和变革浪潮，新能源汽车产销持续快速增长，市场规模将达万亿。预计2018年，我国新能源汽车产销量将超100万辆，2020年将达200万辆。不仅如此，在《中国制造2025》规划中，国家也将信息化、智能化、低碳化作为汽车行业发展的重点。不难发现，新能源汽车将逐步替代传统燃油车，成为市场主流。

合众新能源是一家集创新设计与研发、生产制造与销售服务为一体的高新技术企业，致力于打造高品质智能网联新能源汽车，为更多客户创造理想的用车体验。创立以来，合众新能源坚持电动化、智能化和网联化的“三化”发展理念，希望根据自身业务需求，结合整车制造业特点，打造企业级的大数据平台，实现各业务系统的数据融合、数据交换、统一建模、统一计算分析，加强数据治理，规范系统服务接口等，让不同的应用以大数据平台为数据统一出口协调运作，实现不同服务之间的通信与整合，支持公司业务的有效运行。

此外，合众新能源希望通过充分整合公司内外部数据，统一和开放并重，提炼数据价值，以在后期运用大数据业务的分析能力，实现精准营销、设备效能分析等能力，构建合众产业上下游的大数据生态体系，塑造合众大数据生态体系在行业中的领导地位。

前瞻布局 构建数据湖加快实现数据智能

众所周知，在大数据的发展过程中，数据存储和分析技术主要分为三个层次，即数据库、数据仓库和数据湖。数据库相当于一个电子化的文件柜，主要存储关系型数据，支持实时的、小批量的数据交易。数据仓库能将各种业务系统的结构化数据整合在一起，进行业务分析并提供直观易懂的查询结果。而数据湖是一种大型数据存储库和处理引擎，它可以大量存储各种类型数据，拥有更加强大的信息处理能力，可以处理几乎无限的并发任务或工作。

在项目初期，合众新能源的主要需求是建设EAI数据集成平台，以解决各个业务系统数据融合和集中管理等难题，并确定了Oracle SOA功能架构的解决方案。虽然Oracle SOA功能架构在数据集成平台的建设成本上有着不错的优势，但随着数据结构的变化，非结构化数据快速增长，而Oracle SOA数据仓库的系统模式已难以满足结构化数据和非结构化数据的存储、分析需求，更难以支撑合众新能源后期规划的运用大数据业务分析能力实现精准营销、设备效能分析等需求。

实际上，数据湖已成为越来越多企业的解决方案，与数据仓库相比，数据湖的优势在于它能统一处理结构化和非结构化数据。此外，数据湖采用并行处理技术，能够支持深度学习方法在内的多种机器模型的算法，这就意味着数据湖有更高的效率。而从企业数据应用的角度来讲，数据湖各个方面的性能比数据仓库有很大的提升。经综合评估后，合众新能源最终确定了以大数据平台技术实现EAI数据集成功能的解决方案，选择联想作为合作伙伴，通过数据湖解决方案同步实现了ESB（企业服务总线）和企业大数据平台的搭建。

联想发力 用实力赢得客户信任

联想的企业级大数据平台产品商业化始于2016年初，经过多年的积累发展，已成为联想最重要的业务之一。目前，联想企业级大数据分析平台具备了六大产品线，分别是大数据智能平台LEAP AI、大数据计算平台LEAP HD、物联网采集LEAP Edge Server、数据集成平台LEAP DataHub、数据治理平台LEAP DataGov和可信计算引擎LEAP Trusted，并通过软件评测中心、工信部信通院等第三方测试认证。这六大产品线包含了数据整合、计算引擎、数据分析算法和模型、数据治理和数据安全保护等各个层次的大数据服务能力。

联想的LEAP大数据分析平台有几百种算法，这些算法根据用户行业应用的不同，来进行业务优化，形成分析模型，并对分析模型的实际使用情况做出调整。有了数据和分析模型，就能快速帮助企业进行用户体验的优化，包括产品体验优化、供应链效益、企业整体管理效益的提升、供应链上下游之间实现更高效的协同等。

此外，作为全球化的企业，联想在全球不同国家和地区拥有十个数据中心，形成了数据智能的基础和体系。通过与这些企业的相互合作，吸取了海外的管理和数据服务优势，推动国内产业的结构化升级。与此同时，联想也在积极搭建大数据产业生态联盟，与众多合作伙伴一道，对外输出联想在大数据、数据治理及人工智能相关领域的产品、技术、咨询与实施服务能力，将联想在工业应用场景中积累的先进模型、算法，以及在物联网、制造、供应链等领域的智能应用进行复制、推广，并以工业大数据、工业智能技术为核心，赋能中国企业，推动企业的蓬勃发展。

工信部电子科技委员会委员、国家智能制造专项新一代信息技术产业评审组组长、国内首个工业4.0实验室—同济大学工业4.0智能工厂实验室主任陈明教授表示：“面对生产制造环节不断提升的工艺要求和业务创新环境日趋激烈的市场竞争，新能源汽车的信息化建设需要为业务发展提供相匹配的技术能力。在联想与新能源汽车企业的合作中，联想不但为新能源汽车的设计、生产、制造构建了安全稳定的基础环境，还利用智能化和数字化的新兴技术手段，为新能源汽车的业务模式创新提供了动态灵活的技术平台，同时也对国家智能制造战略的落地起到重要的技术支撑作用。”