星环科技赋能泛亚汽车打通数据分析链路，提升设计效率

案例背景

泛亚汽车技术中心有限公司（以下简称泛亚）成立于1997年6月12日，是由通用汽车（中国）公司与上海汽车工业(集团) 总公司（现上海汽车集团股份有限公司）共同组建的国内第一家中外合资汽车设计开发中心，也是国内第一家获颁“国家认定企业技术中心”的合资汽车企业。泛亚汽车立足本土，以“成为创领未来，国内领先、国际上有竞争力的汽车研发公司”为愿景，为整车企业提供世界级的设计造型、工程开发和试验认证等全过程的汽车开发服务。

问题与需求

1、各子系统闭门造车

汽车研发的各个模块有相对独立的专业化软件，各个子系统闭门造车，独立进行日常的研发工作，系统烟囱化严重，造成了重复开发、资源浪费、数据分散、特征信息及模型无法积累等问题。

2、单机架构软件存在计算瓶颈

泛亚汽车目前使用Matlab、Python、R等单机架构的统计分析软件作为工具构建模型，仅支持小数据量的运算，且运行效率低下，数据时效性差。现存的设计软件也大多为单机架构，存在计算瓶颈，大规模分布式计算引擎亟待开发，以满足不同量和维数据的分析需求。

3、统计分析算法无法满足业务需求

对于车辆感知、车况分析等学习类模型，原有的统计分析软件无法构建实现。针对智能驾驶等新兴应用场景，亟待使用机器学习、深度学习等技术快速挖掘海量数据的潜在价值，推动泛亚汽车智能驾驶快速发展。

解决方案

泛亚汽车人工智能平台分为资源存储层、框架与模型层、模型构建与管理层、应用层四层架构，底层通过TDH大数据平台存储传感器、设计、工艺等实时及离线数据，上层通过Transwarp Sophon进行可视化的分布式统计分析和机器学习，最终实现汽车设计参数优化、车辆&用户画像、驾驶员行为分析、数据可视化、车载智能终端等应用。

实施效果

1、打破各子系统数据壁垒

在使用平台之前，泛亚汽车的数据分散在各个子系统间，且均是csv文件存储，对历史数据的处理和分析工作的操作不够便捷，平台的资源存储层利用TDH将各部门的结构化数据和非结构化数据（视频文件）整体入库、查询和下载，大大的提高了数据的使用利用率。

2、AI平台驱动业务创新

算法、建模等AI代码学习成本较高，Sophon平台支持拖拉拽的图形化界面为汽车研发人员提供了更好上手的AI平台和工具，更好地辅助他们日常的研发业务，摈弃了繁杂的开发语言。支持算法、模型共享的AI平台也打破了各部门人员的沟通壁垒，有力驱动跨部门的业务创新和知识流动。 

3、打造汽车数据的个性化算子

使用Sophon的个性化算子功能，通过封装一个算子就实现了TDS、HVAC、PShift、Battery多个数据源的预处理功能。并由分布式架构替代原先的单机架构，2.2GB数据的处理时间从原先的6150s缩短至470s，处理速度提升13倍，各部门数据预处理效率显著提高。

将数值类信号和开关类信号分别封装为通用的统计分析算子。其中，大灯、雨刮信号共5G的数据量，统计分析时长从12小时提升至5至6分钟，运行效率显著提升。

4、空调数据自动分析

在平台上传.mat数据文件后，通过Sophon API在后端自动完成数据获取、数据预处理、数据统计分析、结果返回全流程逻辑，从而实现在无需配置任何环境的情况下实现空调数据分析。

5、可视化平台

通过可视化大屏可查看入库数据的各信号统计结果，如分布情况、随车速的分布情况等等，减少了业务人员每日通过csv文件生成图标的操作时间，解放了原有生产力。

星环科技通过TDH大数据平台和Sophon人工智能平台赋能泛亚汽车，打通车载数据的分析链路，降低机器学习、深度学习算法在汽车行业的使用门槛，以高性能的分布式架构大幅提升数据运算速度和系统性能，实现了以大数据和AI技术辅助汽车研发和创新。