08 декабря 2025 15:29:48

В Китае запустили контроль рисков для электрокаров: 710 тыс. машин под надзором

Система контроля рисков для электромобилей в Китае: терморазгон и внезапное ускорение

В Китае представили технологическую систему управления рисками для электромобилей и гибридов, нацеленную на так называемую «двойную потерю контроля» — терморазгон батареи и внезапные инциденты с ускорением или скоростью. Комплекс объединяет углублённую экспертизу аварий, инструменты выявления дефектов и связку «онлайн-предупреждение + офлайн-диагностика», координируемую облачной платформой умного надзора; об этом пишет портал tarantas.news.

Для расследований терморазгона разработан «двухследовый» подход, который должен точнее связывать причины с установленными фактами, чем упрощённые пороговые методы и визуальный осмотр места. Сообщается, что эти технологии уже применили в 78 эпизодах: 48 пожаров и 30 случаев внезапной потери контроля. Такой переход от грубых допущений к структурированной реконструкции событий обычно сокращает серые зоны в выводах.

При признании дефектов используется метод «данные + доказательства»: предварительный анализ на больших массивах дополняют инженерными экспериментами по софту и «железу». Регулятор утверждает, что это ускорило работу по пожарам, указав на рост эффективности на 214%, и помогло выстроить доказательные цепочки. Отдельно заявлена методика «человек–среда» для эпизодов внезапной потери контроля, а также выпуск национальных стандартов по анализу пожарных дефектов и по дефектам функции рекуперативного торможения — наличие таких рамок переводит спорные кейсы в измеряемую плоскость.

Практический результат — раннее выявление рисков: система заранее отметила 103 автомобиля с высоким пожарным профилем, а офлайн-устройства, включая решения для обнаружения утечек и визуального контроля, закрывают пробелы в проверках батарей. Платформа уже подключила данные пяти автопроизводителей и мониторит 710 тысяч машин, ускоряя диагностику, ремонт и реагирование служб. Подключение заводов критично: без сквозных данных любая аналитика теряет остроту.