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百度在线网络技术徐永峰:百度AIOT助力新基建充电桩智能发展

北极星储能网  来源:北极星电力网    2020/11/4 14:47:03  我要投稿  

北极星储能网讯:“未来在充电桩平台建设当中,大量充电桩要进行设备互联,所以非常有必要通过一个物联网平台,云端平台,人工智能平台、大数据平台等平台能力支撑运营企业,来管控相关桩侧设备。”

——百度智能云智慧能源行业解决方案总监 徐永峰

北极星电力网于2020年 11 月 3-4 日在无锡举办“聚力当下,桩点未来“为主题的“2020 新基建充电桩发展论坛”。北极星电力网全程直播。

百度在线网络技术(北京)有限公司 百度智能云智慧能源行业解决方案总监 徐永峰在论坛带来题为“百度AIOT助力新基建充电桩智能发展”的报告。

微信截图_20201104144147.png

百度在线网络技术(北京)有限公司 百度智能云智慧能源行业解决方案总监 徐永峰

文字实录:

大家上午好,今天非常高兴能够参加这次会议。

百度作为一家互联网公司,我们也是非常愿意将我们在过去20年发展当中所积累的技术,以及在能源行业,特别是充电桩领域一些实践和各位做一个整体分享。百度智能云肩负着百度各项综合技术,以及基于基于这些技术打造的一些行业解决方案统一对外进行赋能,我们在整个电力能源行业也赢得了很多客户信任,今天分享我主要从三个方面展开。

第一部分,充电桩行业现状及痛点分析。

今年四月份发改委发布了新基建七大领域,本质上讲国家还是要面向未来社会发展要求,尤其是在数字经济和智能经济这样高质量的发展要求下所提出的新基建七大领域。我们认为新基建能够加快目前国内数字化经济的发展,能够促进各个行业从信息化,数字化到未来的智能化转型。

同时,它必然也催生像人工智能为代表的一些新的技术,向能源侧一些行业细分领域场景做进一步的发展和应用。各个行业都在谈转型,未来一定是通过新技术推动这个行业转型,特别是在充电桩领域,过去也积累了大量实践经验,我们也看到未来有很大的缺口,未来的建设我认为一定要朝着智能充电桩建设方向做整体一个规划。

今年6月份百度提出了AI新基建一个建设版图,依托像百度大脑,百度飞桨深度学习平台,百度智能云,以及百度在芯片,还有AI专利技术等各个方面所积累的这些前沿技术赋能于产业各个行业。百度目前是一个AI基础设施的建设者,同时也希望成为AI创新应用推动者和引领者,我们希望帮企业利用百度已有建设成果和经验,帮助企业实现一个社会效益和经济效益一个双提升。

下面谈一下行业现状,联盟基于今年9月份数据统计,充电桩目前总数大家也都知道,目前整个公桩占有率不到50%。同时我们认为,按照现在新能源车保有量,400多万辆整体现状,按照1:1要求来看还是存在着巨大缺口,未来市场空间是非常大的。

我们也认为,未来在充电桩平台建设当中,大量充电桩要进行设备互联,所以非常有必要通过一个物联网平台,云端平台,人工智能平台、大数据平台等平台能力来支撑运营企业,来管控相关桩侧设备。目前对于一些制造商而言,遇到的问题是前端平台研发能力还是有欠缺的,另外在设备接入、包含平台自主可控方面还是有很大的提升空间。在整个平台运营,包含设备的接入,以及认证管理计费等领域也面临着很多安全性风险。第二个问题也是很多专家提到的,充电桩行业目前数据维度还是非常多的。有各种设备的数据,运营数据,APP数据以及管控本身数据。这些数据如何能够更好利用,现在也没有看到一个非常直观的,很好的思路和体现。我们认为,未来一定是通过有效发掘,挖掘目前这些大量数据内生价值,而不是从单一角度,从综合角度,像现在提到的,整体一些用能指标,包含综合能耗的分析,以及包含现在有序充电规划,其实还是需要多维度数据分析,而不仅仅是从一个单一设备数据。

我们要融合很多互联网的数据,还有一些舆论数据,甚至一些场站,和其他行业数据产生价值交换,达到一个整体运营的态势。

第三个问题,大家也提到了目前国家标准,行业标准和地方标准都有很多相应的规定,我们建设充电桩基础设施方面必须要满足各种合规的要求。

第二部分,百度智慧停车解决方案介绍。

第二部分汇报一下百度智慧停车整体解决方案,分为三大平台。一是百度停车物联网接入平台,把充电站,充电桩,以及停车场这些相关各种设备能够进行统一的接入和管理。从而为充电桩管理运营,业务系统提供数据支持。第二个平台是百度的车辆安全识别平台,主要是通过视频分析技术,视频监控技术来对这些充电站,人员,车辆,以及一些不安全因素做一个综合性的分析和判定,然后提供给停车运营管理系统。第三个平台停车发布平台,主要是为公众停车服务。这个就是结合百度APP,还有百度地图,大家可以很方便去查找到一些停车位,甚至可以在一些停车场预约车位,停车记录也可以记录,甚至在地下停车场也可以做反向寻车。右面是我们在物联网平台层,还有充电桩安全层管控措施和技术,这是整体解决方案。

下面我分三个平台的场景,以及加上安全的场景能力给各位做一个汇报。

首先是停车物联网接入平台,百度可以把目前场站,路边,还有自主泊车,充电桩管理所有能够接的设备都可以通过百度天工物联网平台接入,天工物联网平台是百度比较成熟的产品,在各行各业,无人驾驶汽车上都用天工物联网平台作为设备接入和管理。

天工平台接入这些数据之后,我们会汇总到一些城市级停车大数据中心,来帮助一个城市的管理者,甚至交管部门统一规划停车,包括充电设施管理。这是我们新一代边云融合的AIOT平台架构,分为几层,终端可以直联,在边缘端做计算和分析,边缘端平再同步到总的云平台,这样就实现了分级设备数据管理。对于一些大型充电桩运营企业,如果你建几十个桩肯定不一定需要用这个平台,但你要建几十万个桩、几百万个桩,甚至你要布局在各个城市都有你的充电场站,还是必须要通过这样一套平台级解决方案做统一设备管控和数据分析。

边缘端我们也有边缘侧一些设备,这里面有几个核心模块,一个是IOT核心接入,主要云端和设备端连通,还有数据交换,设备注册登记管理。第二个IOT可视化模块,像一些数据大屏。第三个数据管理模块,包含百度时序数据库,性能非常高的时序数据库,能够把桩侧时序相关数据统一收集和分析存储,另外空间管理,结合百度时序数据库,我们可以做时序和空间数据交换。还有边缘协同,可以在边缘端和管理端进行统一部署,投入云端可以控制边缘端一些数据,还有一些相关数据模型,可以通过云端自动发放到边缘端,这个价值非常高的,另外就是安全。

打开来看一下,百度边缘计算框架整个技术架构,里面包含组件还是比较多的。本地管理,支持各类业务应用都可以部署在边缘侧,像第三方应用和服务,以及远程管理的功能,本地边沿框架可以部署在边缘端一些服务器,一些集群上,甚至工业电脑,工控机上也,可以支持终端数据,通过边缘端,目标实现边缘数据自治功能。另外一块就是屏蔽各种芯片,操作系统,还有硬件差异,都可以去兼容。

第三个本身框架,其实我们在两三年前都已经开源开放了,行业内很多种小企业用百度BIE框架打造他们的边缘管控能力。边缘端设备收集和管控起来之后,未来结合今天讨论的这些充电桩各种业务场景,充电场景,以及运营运维一些场景都可以做很好的支撑,这是边缘计算框架整体能力。第二个平台是车联网安全识别平台,主要利用视频分析技术,对一个充电站车辆,人员,车牌号,车型,车的颜色,以及车辆一些特征做一些分析。

这是我们在边缘端一个边云融合视觉类的解决方案,我们这些充电桩,停车管理接入视频,包括充电站视频,以及一些区域监管视频,通过视频采集方式,对这些视频进行切片,抽帧,在边缘端可以进行一些标注,远传到云端,云端数据进行训练和转化,有一些通用模型可以直接在边缘端进行生成,有一些特殊场景的,有很多通用模型在交通领域很广泛了,有一些需要再训练一些模型,通过这个流程进行统一的管理和训练。

同时边缘端也有视频接入,AI推断还有一些辅助服务,这是一个整体。这个好处就是提升部署效率,大量模型从云端直接发放到边缘端,还是比较高效的。充电桩运营管理这块,我们思路还是立足于把平台能运作起来,结合合作伙伴的能力,在座各位一起构建运营管理系统,整体做一个端到端的解决方案

第三个是智能停车发布平台,这个是大家经常用百度地图,百度地图里可以进行车位预约,在接入数据一些城市,提供停车发布,在线缴费,反向寻车这些功能。对于一些停车场,可以把停车场数据和百度地图数据进行打通,我们可以向终端用户推荐附近停车场信息,这个大家都应该用过,核心一点还可以做停车场数据分析,还有帮用户去分析某一个区域,未来停车难度有多少,做这种数据的分析。

大家也可以在百度地图搜索充电桩地图,也是单独的一个领域。车位安全检测方面结合刚才天工物联网物可视的组件,构建一个城市级车位检测大屏。在安全管理方面主要分为两个层面,一个应用级安全,我们是构建了像用户账号,权限认证,数据安全,以及外部应用,运维,加密还有客户端安全这几个领域,我们都构建了端到端的这种安全保障机制措施。

在平台级安全,本身物联网平台我们就提供了这样一个函谷安全套件,各个链路之间安全体系能够进行有效构建,这个套件本身除了在充电桩领域,在智能汽车,智能家用电器设备,一些智能家电方面都有一个广泛应用,保障物联网设备的安全。

安全态势感知,主要对城市级做的态势感知整体方案。主要是基于一些实时数据,还有相关一些物联网终端数据,链路安全统一分析和展现,打通了设备数据,系统数据,流量数据,以及一些接口实时传送的数据。

实践案例

第三部分我们在能源电力行业积累很多经验,我讲两个,一个大场景,一个小场景。大场景就是做城市级智能停车系统,我们在2018年开始做的,我们解决了一些智慧城市当中,智慧交通核心一些问题,智能停车问题这也是很多交管部门政府关心的,现在车越来越多了,如何实现去解决,像刚才提到的找车难,找桩难,甚至车位规划不合理,还有收费人员一些问题,还有停车有没有规律,能不能停车规律分析和预判,帮助政府提供一些决策数据,或者是规划方面一些建议,打造整个智能停车系统。

有几个建设成果,在停车场前端做的智能化管理,包含对车辆进出场信息,车辆信息,收费信息,图片视频信息能够完成记录一辆车从进场到出场过程。第二个结合数据平台,整体数据能力,通过诱导屏,百度APP能够时刻听性公众停车场停车资源,通过这些诱导屏能够合理规划停车策略。第三个提供车位查询,车位预定,线上支付,反向寻车功能。第四个停车大数据分析,主要利用停车场数据来帮助政府提供一些决策和支持,未来在某些新兴区域可能政府准备建设停车场,规模还有未来投资收益怎样,也是需要规划,统一去建设。

充电桩本身智能运维的案例,现在充电桩每年都有强制性检测,需要数据相应检测报告。运营企业桩的数量非常多,如果靠人去检测还是比较困难的,我们构建了一个方案,在充电桩的枪头预装一个检测装置,植入百度BIE,智能边缘的套件。套件可以对充电过程当中数据做一个实时的采集和分析,采集的数据可以通过板卡上无线网卡,直接传到构建的云平台,也可以专网形式传送。云平台结合天工平台,还有大数据分析技术,以及对数据模型训练一些能力,把这些数据结合运维领域一些业务诉求,还有一些功能做一个整体模型训练和下发。

如果充电设备工况发生变化,或者有异常,及时能够判断提醒和预警。通过这样一个边缘融合,还是软件和硬件相互配合这样一个整体解决方案,能够帮助,尤其是千万级,百万级大量充电桩,通过这种方式一个模型可以统一智能下发到边缘端,帮助智能运维相关业务能够节省相关运维成本,提高运营企业的效率。

今天我就介绍这么多内容,我们还是希望作为一个充电桩行业的赋能者,和广大的客户和合作伙伴在这个领域实现共赢,谢谢大家。

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