鲲鹏 HPC 赋能全品类汽车数据分析实战案例【华为根技术】

一、案例背景

1. 多车型数据碎片化：燃油车发动机工况数据、电动车三电（电池 / 电机 / 电控）数据、氢能源车燃料电池反应数据分散在不同系统，数据格式不统一（结构化 / 非结构化 / 时序数据）；
2. 计算效率瓶颈：传统 x86 架构计算集群处理 10 亿级驾驶工况数据、电池寿命模拟数据时，单批次分析耗时超 72 小时，无法支撑新车研发迭代节奏；
3. 国产化适配需求：响应信创政策要求，需构建基于国产算力的汽车数据分析体系，保障核心数据安全。

二、鲲鹏 HPC 技术架构设计

1. 硬件架构（国产化全栈）

2. 软件架构（分层设计）

三、核心应用场景（分车型落地）

场景 1：电动车电池寿命与能耗数据分析

业务目标

鲲鹏 HPC 实施方案

1. 数据输入：采集单辆车每秒 100 + 维度数据，累计 10 亿条 / 月，通过鲲鹏 HPC 的并行文件系统实现数据高速读写；
2. 计算逻辑：基于鲲鹏加速库（Kunpeng Accelerator Library）优化电池寿命衰减模型（Arrhenius 方程），将串行计算改为 MPI 并行计算；
3. 分析输出：输出不同温度（-20℃~50℃）、不同充电倍率（0.5C~2C）下的电池循环寿命曲线。

效果

• 单批次电池寿命模拟耗时从 72 小时缩短至 8 小时，计算效率提升 8 倍；
• 精准预测电池在极端工况下的寿命衰减，新车电池包成本降低 12%。

场景 2：燃油车发动机工况优化分析

业务目标

鲲鹏 HPC 实施方案

1. 数据输入：整合发动机转速、扭矩、油耗、NOx 排放等结构化数据，总量 5TB；
2. 计算逻辑：基于鲲鹏 HPC 的OpenMP 多核并行，运行 CFD（计算流体力学）仿真模型，分析不同工况下气缸内燃油燃烧效率；
3. 分析输出：输出最优喷油参数组合，平衡油耗与排放。

效果

• 发动机台架试验数据分析周期从 48 小时缩短至 6 小时；
• 新款燃油车综合油耗降低 5%，满足国六 B 排放标准。

场景 3：氢能源车燃料电池反应效率分析

业务目标

鲲鹏 HPC 实施方案

1. 数据输入：采集燃料电池堆电压、电流、氢气流量、反应温度等时序数据，总量 8TB；
2. 计算逻辑：基于鲲鹏 HPC 的GPU/CPU 异构计算，运行电化学仿真模型，模拟质子交换膜的反应过程；
3. 分析输出：确定最优氢气纯度（99.97%）与工作温度（60℃~70℃）区间。

效果

• 燃料电池反应效率分析耗时从 60 小时缩短至 7 小时；
• 氢能源车百公里氢耗从 1.2kg 降至 0.98kg，续航提升 20%。

场景 4：全品类车型用户驾驶行为分析

业务目标

鲲鹏 HPC 实施方案

1. 数据输入：整合 1000 万条用户驾驶行为非结构化数据（视频、日志）；
2. 计算逻辑：基于鲲鹏 HPC 集群运行机器学习模型（随机森林），分类分析不同车型用户的驾驶特征；
3. 分析输出：针对电动车用户优化动能回收强度，针对燃油车用户优化变速箱换挡逻辑，针对氢能源车用户优化加氢站布局建议。

效果

• 全品类车型用户满意度提升 15%；
• 电动车动能回收系统投诉率降低 30%。

四、整体实施效果

五、案例总结

1. 鲲鹏 HPC 凭借多核并行能力、国产化加速库、低功耗特性，完美适配汽车行业多品类车型的高算力数据分析需求；
2. 针对电动车、燃油车、氢能源车的差异化数据特征，鲲鹏 HPC 可通过灵活的并行计算策略（MPI/OpenMP/ 异构计算）实现精准优化；
3. 全栈国产化架构不仅满足信创政策要求，还大幅降低算力成本，同时保障车企核心数据安全。

总结

1. 鲲鹏 HPC 在汽车数据分析中，核心价值是通过并行计算 + 国产化加速库，大幅提升多品类车型数据（电池 / 发动机 / 燃料电池）的处理效率，计算效率整体提升 7~8 倍；
2. 针对不同车型的差异化数据特征（电动车时序数据、燃油车结构化数据、氢能源车仿真数据），鲲鹏 HPC 可适配不同的并行计算策略；
3. 该案例实现了全栈国产化适配，既满足信创要求，又降低算力成本 44%，缩短新车研发周期 33%。