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soh区块链

1. 「SAECCE议程剧透」新能源汽车大数据应用——机遇与融合

导读

新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。

本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。

N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合

会议时间&地点

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽车 会展中心

协办单位

吉林大学 汽车 工程学院

会议主席

王震坡

博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长

王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。

联合会议主席

许楠

博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院

许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。

主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。

01

演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看

大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究

刘鹏

北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长

演讲要点

1、新能源 汽车 动力电池发展现状。

2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。

3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。

4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。

演讲摘要

概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。

一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法

袁新枚

吉林大学 汽车 工程学院教授

演讲要点

1、电动 汽车 能耗评价的需求。

2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。

3、仿真实验结果及讨论。

4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。

演讲摘要

智能网联新能源 汽车 的能量管理策略

宋珂

同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长

演讲要点

1、智能网联 汽车 概述。

2、智能网联 汽车 的通信技术。

3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。

4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。

演讲摘要

智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。

大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究

张照生

北京理工大学机械与车辆学院副教授

演讲要点

1、新能源 汽车 安全情况统计分析。

2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。

3、典型事故案例数据分析。

演讲摘要

基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。

大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方

法研究

许楠

吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事

演讲要点

1、新能源车辆能量管理方法研究现状。

2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。

3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。

4、全局优化式能量管理平台的应用前景。

演讲摘要

概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。

数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究

韩雪冰

清华大学车辆与运载学院助理研究员

演讲要点

1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。

2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。

3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。

演讲摘要

在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。

大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的

二次利用

班伯源

中国科学院合肥物质科学研究院副研究员

演讲要点

1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。

2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。

3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。

4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。

演讲摘要

近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。

新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和

挑战

王川久

北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长

演讲要点

1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。

2、车辆与道路交通系统的关系。

3、大数据能给我们带来什么。

4、几个大数据的应用场景。

演讲摘要

新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。

关于SAECCE 2020

2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。

中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。

SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。

欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！

02

SAECCE 2020 日程架构

2. ab543c是什么芯片

ab543c是/BMS芯片单车用量达到12颗，到2025年，其市场规模将达3亿美元。
BMS（Battery management system）应用领域广阔，消费类下游市场是其最主要的应用，如手机、平板、笔记本等。但近几年，电动汽车起势迅猛，高压、高容量密度、快充等特性对BMS提出了更高的要求，也带动单车BMIC（电池管理芯片）需求翻倍增长。
根据财通证券测算，2021年，全球新能源汽车领域BMIC市场规模约2.81亿美元，预计2026年将达到15.13亿美元，CAGR为40.07%，较手机BMIC市场规模的CAGR（1.92%），翻了20倍。
阅读本文，你将了解以下内容：
1. BMS的上车史
2. BMS的芯片成分
3. BMS芯片的玩家们
01
BMS概念与来历
BMS即电池管理系统（Battery management system）。顾名思义是管理电动汽车动力电池的一套系统。BMS扮演着整车电池系统的管家角色，主要功能是采样测量和评估管理，这两大功能由电池控制器单元（BatteryControl Unit，BCU）和电池管理单元（BatteryManagementUnit，BMU）构成。
作为汽车三电系统之一，电池占整车成本的30%-40%左右，因此BMS对整车也是极其重要的一部分。但BMS也并不是电动汽车时代下的产物，它也跟随着电池技术的发展以及应用场景的复杂度不同而变化着。
从铜锌电池到铅酸电池，再到现在的锂电池或钠离子电池，电池技术在近几十年取得了长足的进步。早期的电池如镍镉电池，往往以单体电池的形式出现，所以对电池的状态不需要严加看管。
但到后面，电池以多节串联的形式出现后，问题就来了：每节电池的特性存在差异，电池之间的电量均衡也存在差异。
“两人三足”大家都玩过吧，很考验团队配合能力，总有猪队友步子迈大了，三天两头鼻青脸肿，时间久了，身子垮了，人心散了，还能跑得动吗？
换作电池也是一样，最终结果会导致某节电池经常处于过充或过放的状态，整体电池组的寿命大打折扣，因此人们便手动定期进行检查电池的一致性。
传统意义上的手工活耗时费力并且无法做到实时监控，所以现代意义上的BMS由此诞生。现代BMS功能也是由俭入奢，从早期简单的电压、温度、电流等基本参数监控外，慢慢发展至多个功能如实时监控、电池均衡管理、防过充及过放等。
BMS系统可以划分为硬件、底层软件和应用层软件三大部分，硬件部分包含BMIC、传感器等；底层软件基于汽车开放系统结构（AUTOSAR）将BMS划分为多个区块，实现对不同硬件进行配置；应用层软件主要功能包括充电管理、电池状态估算、均衡控制、故障管理等。
虽然IC占整体动力电池成本的5%左右，但现在电动汽车动力电池讲究高能量密度与高可靠性，如特斯拉采用的18650电池，由7000多节电芯以串联+并联方式构成，如此多数量的电芯之间参数也不尽相同，对BMS更是提出了艰难的要求。
特斯拉Model S依靠一颗TI的电池监控和保护芯片BQ76PL536实现了18650电池的管理，但BMIC可不止这些。
02
BMS里藏着哪些芯片？
在了解BMS芯片之前，我们先来了解下BMS的架构。
BMS拓扑架构分为集中式与分布式。大家一看到集中式是不是认为这是主流？那就错了。
集中式BMS结构紧凑，成本低，但线束多，通道数量有限，一般用于容量低、系统体积小且低压的场景中，比如电动两轮车、机器人、智能家居等。

集中式结构示意图
分布式BMS结构可以理解为主+从的关系，从控单元负责采集电池数据，均衡功能等，主控单元处理数据，判断电池运行情况，进行充电管理、热管理、故障管理等，并且与外部车载控制器等进行实时通信。

分布式结构示意图
电动汽车动力电池向高能量密度、高压及大体积方向发展，在混动和纯电动汽车上主要采用的是分布式BMS架构，如BMW i3/i8/X1、特斯拉Model S/X、比亚迪秦等。虽然控制复杂、成本较高，但胜在灵活性强、线束少。
基于分布式BMS结构，我们将芯片进行分类：
数据采集部分
AFE（模拟前端）：AFE泛指电池监测芯片，主要配合各种传感器采集电芯电压、温度等信息，仅具有参数监测功能。此外，AFE一般集成被动均衡技术。这里提一下什么是电池均衡，如前文所述，一般高串数电池组中，每个电池的电压、电量会有所不同，为了保障之间的电量均衡，所以采取主动均衡或被动均衡。
被动均衡通过无源器件将电量多的电芯通过电阻发热消耗掉多余电量，而主动均衡是将多余电量进行转移，实现电芯间的能量流动。被动均衡成本低，可靠性高但增加系统损耗。主动均衡所需元器件较多，成本高，但利于降低系统损耗。
电量计量芯片：采集电池信息，并采用特定算法对电池的SOC（荷电状态，即剩余电量）和SOH（电池健康状态，即老化程度）等参数进行估算，并将结果传送给控制芯片。
控制部分
电池保护芯片：监测电池充放电情况，包括过压、过流、过热等，一旦发现异常情况可以及时切断电路，保护电池系统的安全。目前，部分计量和充电芯片会集成电池保护功能。
充电管理芯片：主要负责充放电管理。根据锂电特性自动进行预充、恒流充电、恒压充电。充电管理芯片使电压、电流达到可控状态，可以有效的控制充电的各个阶段的充电状态，保护电池 过放电、过压、过充、过温，最终有利于电池的寿命延续。
充电管理芯片根据工作模式不同可以分为开关、线性、开关电容。开关型适用于大电流应用，且具灵活性，常用的快充方案都是采用开关型；线性一般应用于小功率充电场景，如便携电子设备；开关电容型充电效率高，但架构受限，一般与开关型搭配使用。
MCU：负责继电器控制、SOC/SOH估算、电池数据收集、存储等。需要满足AEC-Q100、ISO26262等认证。相较于消费级及工规MCU，车规级MCU壁垒更高，对可靠性、一致性、安全性、稳定性有着硬性要求。
通信部分
数字隔离器件：在BMS系统中，SOX（包含SOC、SOH等）算法一般在MCU中执行，因此在AFE与MCU间通常采用数字隔离器件来进行通信。

图为菊花链结构，来源：ADI
目前主流通讯架构为菊花链架构，每个AFE之间互相连接，然后通过一颗隔离通讯芯片连接到MCU，减少了通讯芯片的数量。相对于CAN总线，菊花链架构的优点在于一旦中间断开，后面的AFE芯片仍可以继续通讯。
以下是小鹏BMS采样板、特斯拉Model S采样板和通用Ultium无线BMS中所用到的一些具体芯片信息：
小鹏G3 BMS采样板如下图：

采用AFE+隔离+单片机+CAN的结构，电芯采样部分采用的AFE芯片是ADI LTC6811-1，隔离通讯器件采用的是ADI LTC6820。单片机采用的是NXP S9S12G128F0MLF，SBC芯片采用的是NXP UJA1167，内部集成高速CAN和LDO。
特斯拉Model S采样板如下图：

AFE芯片采用的是TI BQ75PL536A，数字隔离器件采用的是Silicon Labs（芯科科技）SI8642ED，MCU采用的是Silicon Labs C8051F543。
通用无线BMS系统电路板如下图：

目前提供无线BMS解决方案的主要有德州仪器和ADI两家，上图使用的是ADI的方案，由伟世通提供设计和制造。无线BMS系统中，感知单元获取电池基本信息，通过2.4GHz通信传送至控制模块中。
该系统中的核心芯片是ADI ADRF8850和TI TPS3850。ADRF8850是低功耗集成片上系统（SoC）其中包括一个2.4 GHz的ISM频段无线电和一个嵌入式微控制器单元（MCU）子系统。ADRF8850在电池单元监测芯片和电池管理系统（BMS）控制器之间提供无线通信。TPS3850是TI的电源和看门狗芯片。
TI在无线BMS系统中提供的芯片是SimpleLink™ CC2662R-Q1和BQ79616-Q1，前者是无线MCU，后者是电池监控器和均衡器，两者均满足ASIL-D等级。
03
BMS芯片的玩家们
BMIC的研发横跨电、热、化学等多学科，被业内冠以“模拟芯片的皇冠”的称号。
其中AFE的主要供应商有ADI、TI、ST、NXP、瑞萨等，ADI的产品主要来自收购的Linear Technology和美信，瑞萨的产品主要来自收购的Intersil。MCU的主要供应商有NXP、ST、TI、英飞凌等，目前国内也有不少MCU厂商都在积极布局车规级产品，比如兆易创新、芯旺微等。数字隔离器件的主要供应商有TI、ADI、Silicon Labs等。

部分AFE芯片信息 来源：安信证券（截至2022年4月）
国内BMS相关芯片企业如下：

来源：安信证券
整体来看，国产芯片在汽车动力电池领域仍在初步布局阶段，BMIC长期被 TI、ADI等欧美企业垄断。
这其中主要原因在于车规级芯片认证要求严苛，技术门槛高。车规级认证规范包括AEC-Q100、ISO 26262和IATF 16949等。其中，ISO26262是汽车芯片功能安全认证。汽车功能安全从ASIL-A到ASIL-D分为四个等级，A最低，主要用在车身控制等与行驶安全关联度较低的系统中；D最高，主要用发动机等与行驶安全息息相关的系统中。功能安全要求较高，电路和系统设计难度较大，是目前车规芯片验证耗时最长的环节之一。另一方面，模拟器件利润较低，企业投产布局多持谨慎态度。
04
结 语
BMS的下游应用领域主要包括消费电子、汽车动力电池、储能。其中，动力电池是BMS最大的应用领域，2020年份额达到54%。但是汽车动力电池相较于其他应用领域，要求绝对的高可靠性、安全性，因此BMS在汽车领域虽然有更为广阔的市场空间，但也更具有挑战性。
芯片技术是BMS产业链的核心，据财通证券测算，2021年全球新能源车领域 BMIC市场规模约2.81亿美元，预计2026年将达到15.13亿美元，2021-2026年CAGR=40.07%。伴随着新能源汽车的发展，以及车用芯片的持续紧缺，我国BMS芯片需求持续增长，国产替代正当时。