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近日，广州市新能源汽车发展工作领导小组办公室发布通知，要求新能源汽车生产企业负责将销售至广州市并注册登记的新能源汽车接入广州市新能源智能汽车大数据监测平台。据官方信息，该平台于2021年12月建成。将相关数据接入平台，是“为充分发挥平台安全监管作用，进一步掌握新能源汽车运行安全状态、行驶里程和碳减排等情况”。　　政府搭建新能源汽车大数据监测平台早已不是新鲜事。据悉，我国已经形成了国家、地方、车企三级新能源汽车数据管理体系。那么政府数据监测和管理平台将在新能源汽车产业发展中发挥怎样的作用，平台建设和运营又存在哪些难点和挑战？　　超过九成新能源车接入国家监管平台记者了解到，在智能网联汽车产业变革创新的过程中，“数据”已经成为贯通人-车-路各环节和盘活整个产业的重要战略资源。因此，无论是国家还是地方、车企乃至第三方机构都非常重视对车辆数据的采集和利用。　　早在2017年，工信部就委托北京理工大学建设和运营新能源汽车国家监测与管理平台，该平台可以开展安全监管、数据分析、车辆管理和补贴核算等工作。为保证数据的准确性，目前平台采用“企业-地方-国家”和“企业-国家”两个途径的传输，在国家平台，两组数据可互相验证，防止数据的误传。　　360车联网安全首席科学家明亮接受《中国汽车报》记者采访表示，截至2022年9月，新能源汽车国家监管平台累计接入1044.6万辆。也就是说已经有超过九成的新能源汽车接入了国家监测与管理平台。　　国家监测与管理平台按照《电动汽车远程服务与管理系统技术规范》（GB/T 32960）国家标准的要求，对接入企业监测数据进行采集，包括电池、电机、电控、位置等61项常规数据，具体到电芯温度、电压、电流等12项安全故障数据。　　目前，新能源汽车大数据主要用于科研与行业服务。未来，新能源汽车国家大数据平台的应用将延伸到充电、维修、二手车、电池回收等领域，以及增加道路设施和电网相关动态数据采集。　　明亮表示，数据监测平台在新能源汽车产业迅猛发展的过程中发挥的作用主要体现在三方面：一是数据枢纽作用，新能源汽车国家监管平台汇聚了全国新能源汽车的海量运行数据，成为新能源汽车大数据共享的重要纽带和桥梁；二是安全监管作用，不仅便于管理者掌握新能源汽车运行态势，而且可以用于安全风险的评估预警和安全事件的溯源归因；三是决策支持作用，通过对新能源汽车大数据的分析，了解全国和本地新能源汽车用户的使用行为特征，为政府、企业、消费者等提供新能源汽车相关的大数据决策支持。　　政府监测有利于防止企业弄虚作假在地方层面，除广州外，目前上海市、成都市、青岛市、武汉市和西安市等均建成了有关新能源汽车的监测平台。其中，“上海市新能源汽车公共数据采集与监测研究中心”于2014年由上海市经信委发文批复成立并负责业务指导，目前已接入106家新能源汽车企业、113个新能源汽车品牌，基本覆盖了全部839款车型，数据样本容量在国内名列前茅。　　据了解，新能源汽车车载信息系统要按国家标准对车辆数据进行采集，通过无线网络将信息加密传递至企业平台。企业平台负责新能源汽车安全监管，同时将公共领域车辆运行数据、统计信息以及故障处理信息实时上报给地方和国家平台。　　近年来，不少车企例如上汽、长安、北汽等也陆续搭建大数据分析平台，多方位挖掘大数据的价值，用于产品改进、研发、销售和服务等领域。另外，如中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程研究院股份有限公司、清华大学等研究机构和高校以及众多咨询和数据公司都参与到新能源汽车数据的采集和应用中来。　　江西新能源科技职业学院新能源汽车技术研究院院长张翔接受记者采访表示，新能源汽车大数据监测平台可以起到监管作用。比如：上海新能源汽车监测平台能够跟踪新能源汽车行驶数据，从车辆每天的行驶里程和轨迹等数据，可以计算出节能减排的效果如何。如果一些插电式混合动力汽车平常不充电，只加油，那么就起不到节能减排的作用。另外还有一些燃料电池汽车，仅通过充电来满足里程数的要求，去申请国家补贴，平台可以对其监控管理。有了平台数据的监控，企业就很难弄虚作假。　　此外，企业还可以利用数据做科研。比如监控电池、电机能够承受的温度范围和压力范围，对新能源汽车关键零部件数据的采集分析可以推动产业发展。　　诸多难题还有待逐一化解不过新能源汽车大数据平台建设本身也是新生事物，还面临不少挑战。　　中国工程院院士、北京理工大学副校长孙逢春在新能源汽车国家大数据联盟成立之初曾坦言，新能源汽车涉及的职能部门众多，包括工信、科技、环保、发改、交通、公安、国防等，制度和规划层面缺少总体统筹和制度设计；地方政府认识差异较大，数据平台存在碎片化风险。新能源汽车大数据平台还存在进一步完善体系架构、明确数据传输范围、统一自主品牌与中外合资以及进口等车辆管理、规避国家数据安全和测绘法等诸多风险问题。　　明亮指出，首先平台面临技术挑战。基于大数据的安全风险识别分析、基于大数据的汽车安全知识图谱构建与利用、基于安全大数据的事件场景还原等技术难题，由于汽车品牌、型号、规格种类繁多，运行场景复杂多样，同一个数据对于不同的车型和场景而言，意味的含义也有较大差别，因此，要真正把这些大数据利用起来保障汽车运行安全还有很多工作要做。　　其次，平台面临产品挑战。由于汽车数据的独特性，现有的大数据分析工具尚不能完全支持汽车数据的分析，针对汽车大数据的专业分析产品还很缺乏，对汽车安全保障的指导价值亟待提升。　　第三，平台面临运营挑战。数据不仅要收集好，更要使用好。利用大数据保障新能源汽车安全所需的技术难度高，需要专业人才和产业协同，只有建立专业的第三方机构持续运营数据，才能真正把数据的价值发挥出来，这其中也有一些数据使用责权问题需要研究和解决。　　明亮提出，要破解以上难题，一是要持续积累数据。在大数据时代，海量全面、及时准确的数据始终是挖掘数据价值的前提和基础；二是要深度挖掘数据。应尽快建立针对不同车型和场景的风险模式库、知识库、策略库等，建设汽车数据安全大脑分析平台，把数据深层次的价值发掘出来；三是要加强技术研究，重点研究基于新一代人工智能的汽车数据分析方法，提升分析技术的智能化和时效性。四是要注重物理信息一体，随着新能源汽车的数字化程度越来越高，汽车信息安全与物理安全正融为一体，网络攻击可直接造成汽车物理毁伤，大数据平台必须把网络空间的安全数据纳入进来，才能更全面地保障新能源汽车运行安全；五是要加强数据安全运营，进一步建立专业的第三方机构，通过安全技术专家把平台的大数据运营起来，服务国家、车企和用户，使数据价值最大化；六是注重数据安全能力成熟度评估，所有参与新能源汽车数据处理活动的单位和企业，都应该主动开展数据安全能力成熟度评估，以评促建，共同营造汽车数据安全治理的良好生态。