新书访谈致力于邀请各学科的作者为读者介绍最新出版的新书以及他们所在研究领域的工作。Springer很荣幸邀请到王震坡教授来介绍他撰写的新书《中国新能源汽车大数据研究报告（2023)》。这本开放获取图书由Springer与机械工业出版社合作出版。
作者/主编介绍
关于本书
《中国新能源汽车大数据研究报告（2023）》
作者专访/主编访谈
Q
1. 本年度新出版的英文版新能源汽车大数据研究报告相较于往年的报告有哪些亮点？
本年度的大数据研究报告以多类型新能源汽车为研究视角，除了覆盖私家车、网约车、出租车、共享租赁车、物流车、公交客车、重型货车七大应用场景，还包括换电式纯电动汽车、燃料电池汽车、插电式混合动力汽车等典型车型的专题研究，基本实现全区域、全气候覆盖及对比研究。此外，针对行业关注的一些热点内容，本年度报告以大数据样本为支撑，新增了老旧小区充电便利性、重卡换电及运行特征、燃料电池示范城市群评估、冬季低温地区新能源汽车运行特征等研究内容。后续，大数据研究报告将继续深挖数据价值，增加数据要素在推动汽车产业转型升级、优化资源配置、提升用户体验等方面的典型应用场景与发展趋势分析，赋能产业链价值增值服务，推动新能源汽车产业与数字经济共荣共生。
Q
2. 海量数据与新技术融合正加速赋能汽车产业，向新质生产力转变，这种转变主要表现在哪些方面？
近年来，我国数据产量保持高速增长，数据要素资源禀赋位居全球前列。自2017年以来，数据要素市场规模年均复合增速超25%，数据流通交易需求旺盛。2023年全国数据生产总量达32.85泽字节（ZB），同比增长22.44%。高性能算力叠加海量数据推动汽车产业全链条技术创新及深度转型升级。AI算法技术及海量数据不断创新，汽车产业的科学研究范式将以由传统的假设驱动向基于智能算法驱动的数据密集型范式转变。汽车产业价值链向上下游大幅延伸，产业链条及价值结构也随之改变。此外，多元数据交叉汇聚，进一步加快汽车跨界生态融合发展。汽车产业电动化、智能化、网联化转型不断加快，与能源、交通、城市融合一体化发展已成为大势所趋，这将进一步催生车、能、路、云等多维数据进一步交叉汇聚，催生新模式、新应用、新业态，不断提升产业价值。
Q
3. 刚才您提到了汽车海量数据叠加高性能算力、AI等技术正推动产业链深度转型升级。请问这种产业全链条的转型升级，主要体现在哪些方面呢？
数字化、智能化快速发展，汽车产业正经历从传统机械化向软硬件平台重构化转变，推动汽车产业链各环节深度变革。汽车产品由传统的机械形态向“智能化产品+智能化服务”形态转变，汽车不再是简单的交通出行工具，而是成为用户数据与交互体验的接口；汽车研发环节正经历从传统的研发链条向协同化转变的过程，整车研发系统与上下游信息流、数据流高效呼应，有效满足敏捷化创新的数字化研发需求，实现研发设计紧贴用户需求、精准创新、快速迭代；汽车生产方式从传统的批量化制造转变为智能化、柔性化、个性化、规模化定制，车间生产效率始终保持最优状态；产业组织方式由传统的供应链、价值链向网络化、平台化转变。生态平台化的多边组织，弥补了单个企业、单个链条的能力局限，实现全局范围内的资源高效配置和价值创造；汽车商业模式也由传统的直接售卖产品和服务，逐步演变为多触点的新网络格局，市场效应速度更快。
Q
4. 当前，汽车数据与新技术融合发展的蜕变过程中，还有哪些要开展的工作呢？
汽车数字技术、云计算及大数据迎来空前发展契机的同时，我们也看到现阶段汽车产业的海量数据应用仍然面临一些新形势、新问题。例如标准体系建设方面，尽管行业多主管部门联动，以落实数据安全保护为基础出台了多项数据分类分级标准，但汽车领域的数据分类尚未形成高度的行业共识，实践当中根据影响程度对数据进行分级较为困难，行业尚缺乏更加落地的分类分级指导性文件；另一方面，当前国际关系错综复杂，汽车数据安全对护航汽车产业健康发展、维护国家安全意义重大。做好数据安全保护和数据监管工作是一项持久战，应逐步探索精细化的数据安全治理体系，确保数据要素在高效流通的同时，也能得到有效保护。此外，当前基于产业链各环节海量数据的场景应用有待于开发，以进一步繁荣产业生态。
*感谢王震坡教授及其团队提供以上访谈内容。
来源：Springer
新能源汽车国家大数据联盟（National Big Data Alliance of New Energy Vehicles，以下简称“联盟”或“NDANEV”）由新能源汽车国家监测与管理平台、新能源汽车制造商、零部件供应商、互联网应用服务商、科研机构、相关社团组织自愿组成的全国性、联合性、非盈利性社会组织。联盟秘书处所在地为北京理工大学电动车辆国家工程研究中心。
联盟定位为新能源汽车大数据共享的纽带和桥梁，致力于统筹整合、开发利用新能源汽车数据资源，建立大数据研发基金，切实推动新能源汽车大数据挖掘分析工作，为政府、企业、公众提供高品质数据服务。
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