苏州飞廉—新能源车辆充电检测安全智能服务领航者

　　行业介绍-行业背景：

　　2022年汽车销售同比增长3.4%和2.1%，新能源车增长70.6%，渗透率已经达到25%。在新能源车爆发性增长的行业背景下，引发了围绕电池健康和安全的新需求。由于新能源车的结构跟燃油车截然不同，影响到产业链中多个相关行业。

　　随着新能源汽车的普及和市场需求的增加，充电桩的建设和运营成为了一个重要的问题。核心是如何追踪动力电池的健康性能变化以及检测和预测安全风险。

　　随着新能源汽车的普及和充电桩的建设，充电桩网络化、智能化、多样化成为发展趋势。

　　行业介绍-行业痛点：

　　保险公司在充电桩的建设运营过程中发挥着重要的作用 ，为充电桩企业提供风险保障和服务支持 ，促进行业的健康发展。由于缺乏自动化第三方的安全检测设备 ，以及配合新能源车的一系列安全控制服务体系 ，无论是作为安全买单方的保险公司、车企、消费者都存在市场需求。充电桩企业需要的保险产品种类繁多，保险公司可能没有针对充电桩行业的特殊需求进行定制化产品的能力；充电桩企业需要保险公司提供快速、高效的理赔服务，但是保险公司的理赔流程可能较为繁琐；充电桩企业和保险公司的合作模式存在一定的僵化，无法灵活应对不同企业的需求。

　　产品介绍：

　　评估系统：数据驱动模型，实现电池安全健康度评估

　　以电化学机理模型为基础，采用数据驱动为核心的模型， 通过充电国标，使用站端部署充检一体化设备或者充电运营商合作伙伴数据接口，获得充电数据， 上传云端，通过专利算法进行运算，检测电池的健康和安全状态。

　　充电、换电检测服务方案

　　飞廉创新技术能力成功输入“中电车联”（中电工业  互联网有限公司、奇安信网络科技有限公司持股） 达成深度合作，为新能源车辆市场提供高效的充电检测服务。

　　大数据平台与动力电池五维一致性防护模型从电压、电流、温度、容量、内阻五个维度判断动力电池的均衡性， 发现动力电池均衡性缺陷；

　　通过电池健康状态 SOH评估和预测模型，评估电池健 康状态和电池寿命预测。

　　项目情况-技术创新点：

　　模型结构的创新

　　• 使用自动机器学习（AutoML）技术 自动选择最佳的模型结构和参数；对于多来源、多类型的数据，进行融合

　　• 涵盖35万辆电动车， 5年以上全生命周期电芯级数据

　　深度算法

　　• 综合电池特征算法、衰减算法、故障特征算法

　　• 持续升级中汽中心、一汽、北汽等权威机构和用户实地验证了算法有效性

　　数据获取

　　• 积累超过10GWh安全管理电池容量，10亿条电池充放电片段数据

　　• 利用单次车辆电池的充电时长，在30分钟左右时间完成检测

　　自研充电一体智能检测设备

　　• 可同时进行快速充电和电池检测

　　• 电池检测无需拆装静置、无需主机厂授权，可用小程序操控管理，20-30分钟 完成检测生成报告

　　充电检测能力

　　目前，我司已与特来电、星星充电、国家电网、小桔充电等头部充电桩企业完成系统对接。

　　市场前景和成长性

　　定价系统优化

　　• 通过软硬件结合的智能设备 充电检测设备，为保险公司 提供基于新能源车具体风险 特点智能定价工具

　　智能理赔风控系统

　　• 车辆健康诊断

　　• 数据分析与预测

　　• 远程估损与定损

　　充电安全检测服务

　　• 充电设备检测

　　• 车-桩通讯安全

　　保险服务创新

　　• 个性化保险产品

　　• 联动服务

　　• 预防性服务

　　商业模式：

　　商业模式：一开始以专业为车险保险公司提供以充电安全系统的评估和场景应用为切入服务项目， 后期涵盖新能源全生命周期各类安全检测风险测算。

　　应用领域：

　　车险公司：保险公司难以判断动力电池性能和风险，无法有效甄别风险，合理定损，造成综合成本居高不下

　　维修厂：从燃油车转型到新能源汽车维修，修理厂遭遇主机厂授权，员工和技术障碍，维保需求大减等颠覆性挑战

　　主机厂及服务网络：传统的换油保养返场场景消失，需转换服务思路有针对性的进行新能源相关服务

　　储能换电站/电池资产管理公司：作为电池运营商，需要对电池的状况进行快速的判断和安全的监测

　　二手车商：新能源二手车最大的盲点-电池性能状况限制了二手车市场发展速度

　　梯次及回收利用：需要以电池性能和安全状况判断作为各个链条节点的关键信息

　　城市消防安全：新能源车辆的保有量日渐增长，园区楼宇的充电配套亟需安全监控