大数据应用于共享电动汽车智能化管理的实践与思考

于瑞 王中磊

摘 要：随着共享经济的不断深化和发展，作为细分行业之一的共享电动汽车逐渐兴起，加上大数据等信息化技术不断被应用在共享经济领域，使得共享汽车的智能化管理成为焦点。为了借助大数据技术提高共享电动汽车的运行和运营效率，本文首先分析了大数据在共享电动汽车领域的特征和功能，结合其在同类共享单车领域的成功经验，从用户管理、车辆租赁、充电管理三个模块分析了大数据应用于共享电动汽车智能化管理的可行性。

关键词：大数据;共享电动汽车;智能化管理

共享电动汽车是近几年逐渐被人们认可和接受的一种出行方式，它奉行绿色、方便和安全的出行理念，将人们的共享思维从单车领域扩展到电动汽车领域，进一步促进了“共享经济”的发展。为促进共享电动汽车为出行者提供更高效、更便捷、更贴心地服务，需要对其在社会使用过程中的停车、充电、租赁、还车、驾驶等具体过程中产生的大数据进行统计和分析，以便于形成资源高度整合、行为深度预测、过程良性优化的最优运营管理模式，进而更好地适应市场需求。本文旨在实现对共享电动汽车的运行数据和运营管理数据的再分析，改善现有管理方式，为共享电动汽车充分装置的建设、租赁网点的布局、充电时间的优化、电动车辆的管理、用户使用的引导提供科学依据。

1 大数据在共享电动汽车领域特征和功能

1.1 大数据在共享电动汽车领域的基本特征

大数据具有大量、高速、多样、真实性、价值密度“5V”特点，其映射在共享电动汽车领域呈现出如下基本特征：

（1）数据规模的庞大性。据相关数据统计，一个正在运营共享电动汽车的城市，每天有将近上千辆的电动汽车在投入使用，有近2 000多台的充电设施会更新实时状态，辐射用户数量近十万人。

（2）数据处理的快速性。在几毫秒内对数以万计的数据进行分析和处理，助力科学决策制定，对在线数据的处理速度也要远高于离线数据。

（3）数据类型的繁复性。共享电动汽车领域由于涉及汽车、用户、充电装置、运营商、政府部门等多个主题，其数据分布较为广泛、种类繁多，除基础数字数据外还存在文本数据、媒体数据、历史数据、实时数据等结构化、半结构化或无序数据，各类型数据的查询通道、方式和处理也存在差异性。

（4）数据收集的真实性。所有数据都是在信息化环境中，对用户使用共享电动汽车全过程的采集和挖掘，智能装置和设备会将这一系列数据毫无保留地传输给数据处理系统，同时数据筛选系统也会提高数据的真实性。

（5）数据价值的低密性。在庞大的数据源中可能仅有一小部分数据是有价值和参考意义的，以视频数据为例，在记录用户驾驶共享汽车到归还的过程中，有用的信息可能只有1～2秒。

1.2 共享电动汽车领域中大数据的功能导向

共享电动汽车领域中的大数据可划分为两个层面：其一是电动汽车相关设备的运行、充电、检测、维护数据，与之相对应的功能包括充电时间优化、车辆网点配置、充电设备建设、充电装置维护等;其二是共享电动汽车运营、管理、租赁数据，与之相对应的功能有运营模式优化、管理效率提升等。这些数据可以按照其类型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，目前大部分应用在共享电动汽车中的数据都为结构化数据，主要存储在关系数据库中，未来随着共享电动汽车行业的不断发展，半结构化和非结构化的数据会愈发增多，如视频数据、图像数据和音频数据等，主要体现在共享电动汽车租赁网点充电设施的监控上。

2 大数据在共享单车中智能化管理的应用

为了更好地探究大数据应用于共享电动汽车领域的可行性，需要对大数据在其他行业的成功应用案例进行分析，便于明确大数据在解决共享电动汽车管理上的主要功能和实现模式。本文针对同类共享经济下更为成熟的共享单车领域，分析其运营管理过程中大数据技术与管理行为的融合路径，如表1所示：

2.1 政府制度建设规范大数据智能化管理

共享单车运营商以营利创收为主要目标，在市场化过程中难免会出现不规范、不合法行为，这就需要政府力量介入来约束规范共享单车市场的平稳运行。对于公共共享资源的监管不能采取“大刀阔斧一刀切”的政策，政府需要在监管过程中尊重企业投入成本，对企业投放在公共场所的资源采取精细化策略。第一，制定市场准入标准，出台运营商管理政策和用户文明规范政策，一方面对共享单车企业采取硬性指标管理，赋予行业管理部门執法权，对企业违规违法运营予以处理;另一方面对用户共享行为制定奖惩措施，强制要求用户在使用单车过程中做到“不乱停、不乱放、不乱行”，在保持正常交通秩序的同时提高公共服务的实效性。第二，要求企业共享运营数据以了解单车的网点投放量、预警总量、用户单次使用时间、用户里程、用户反馈等细腻，以用户使用情况建立信用机制，在租赁车的环节中加入信用认证。

2.2 企业大数据共享实现共享单车精细化管理

共享单车配置有卫星定位智能锁系统，是主管行业和企业进行数据采集、跟踪、收集、处理的必要基础。依托共享单车大数据，可依据开锁情况精准监控车辆，利用区域用户需求量、可骑行车辆数等数据对预测车辆供需，设置单车投放数量阈值提高车辆调度效率;依托GPS定位及算法纠正，设置单车规定停放区域和禁止停放红线，采取引导、奖惩措施规范用户停车行为;依托用户历史数据对车辆易淤积点进行时间和空间上的精准预测，在触发淤积阈值一定时间内进行人工干预，及时解决淤积问题。

2.3 用户作为共享主体监督企业和政府管理行为

为支持共享单车这一社会公共资源，作为共享主体的社会民众要尽快转变出行观念，主动适应智能时代的新型公共服务模式。首先，用户在面临多个共享单车运营商时，会根据企业服务、单车质量、投放数量、口碑水准等因素做出选择，进而良币驱逐劣币，逐渐淘汰劣质服务运营商;其次，用户要积极利用互联网平台对共享单车行业的政策制定、干预措施、规范标准、奖惩机制等政府治理手段做出意见表达，一方面可有效督促政府监管行为的提升，有效促进共享单车行业的良性发展;另一方面可防止政府的过渡干预行为抑制单车运营商的经营拓展，分担市场在资源配置中的任务。

3 大数据应用于共享电动汽车智能化管理的思考

借鉴共享单车领域应用大数据进行智能治理的成功经验，可有效对供需电动汽车行业所涉及的政府、企业、用户等利益主体的智能化管理行为进行界定，在此过程中需要结合电动汽车的实际运营情况和相关设备设施的使用进行精细管理，保证各管理模块的有效运行。

3.1 用户管理模块

基于共享电动汽车企业运营大数据，从企业角度出发，对用户的利润贡献率进行分析，挖掘不同类型用户对企业利润的贡献重要程度，从而帮助企业有效实施用户分类管理。此外，针对不同类别用户，基于大数据预测用户用车和出行特征，综合考虑出行时间、出行区域、车型偏好、租车时长等因素，为用户提供最优化的出行体验。

3.2 车辆租赁模块

第一，运用大数据整合闲置车辆，调动其为共享电动汽车所用，从而降低社会成本，有效利用社会资源。同时提供经过科学分析后的充电站点配置，根据市场需求调整站点规模。第二，运用大数据优化车位布局，依据用户出行习惯和换车喜欢对车位网点进行优化，减少闲置车辆的增生;在用车较为频繁的区域合理提升价格，在用车较稀少的区域合理降低价格，提高分时租赁效益;运用大数据进行实时记录和监控共享汽车车位的使用情况、分析最佳的充电路徑、引导用户将车停靠在最佳分布的位置。

3.3 充电管理模块

运用大数据分析处理技术，实现对共享电动汽车充电站的使用率、负荷量、充电时间等数据的分析，动态监测电动汽车充电特征，从而根据用户充电消费模式更好地开展共享电动汽车充电管理，提高服务质量。

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