(1)分车型主动防护分析

商用电动货车的市场刚刚起步，充电订单的总数与商用客车、乘用车相比，数量几乎差了一个数量级，但是被防护比例却遥遥领先。100笔订单中就有接近2笔被主动防护终止充电。这说明其BMS的稳定性和可靠性还亟需提升。

还有一大部分未知的车型。这是因为车辆充电过程中，大部分车辆的BMS没有按照国标传递车辆唯一识别码（VIN）。特来电根据充电过程中产生的数据，利用监督式学习中的决策树C50算法，训练“猜车”模型，计算车型信息，得出来的结果在手机APP端与用户互动。确认或者不确认猜车结果，都会反馈给模型进行优化。目前，基于该模型的猜车准确度达到了99%。

(2)分品牌的乘用车主动防护分析

对于乘用车大类，整体的质量还是不错的，但是有个别品牌的被防护比例却接近了6%，与同类的某些品牌相比，BMS的稳定性和可靠性有将近10倍的差异。

(3)分品牌的商用客车主动防护分析

对于商用客车，BMS的稳定性与可靠性也是参差不齐，整体质量比乘用车要差一些。

(4)分品牌的商用货车主动防护分析

对于商用货车，BMS稳定性与可靠性，普遍的比商用客车，尤其是乘用车要差，仅有一个车型的被防护比例低于1%。

(5)分品牌分防护类型的主动防护分析

以下我们对137种品牌，针对11种主动防护类型，做了详细的分解。

而在这2400多万笔充电订单中，主动防护的前三名，分别是整包过压、BMS接触器开路故障和温度异常热失控。

用户端的信息与报警

这两级安全防护体系，在用户侧最终体现在特来电APP端的信息展示与报警功能上。

除了主动防护的订单之外，特来电还对那些看起来每次都正常结束，但实际上终止原因不太严重（如单体电压达到目标值而终止）的订单，利用大数据分析工具进行了梳理。这些订单有可能是一种安全隐患，是发生安全事故的前兆，严重的可能就会导致过充过放、电池热失控，最后导致车辆自燃。

特来电针对这些“可疑”的数据，会进行更进一步的梳理与分析，并作相应的处理，提醒用户进行车辆检测。

车辆健康与体检

特来电还在APP用户端提供了方便的车辆健康体检功能，可以对充电过程或者行驶过程中的很多数据，进行展示与分析。

提供基于车辆的实时状态监控功能，比如实时监控车辆的充电、驾驶、停放等行为，以及实时展示车辆的运行轨迹。

对车辆的各种故障、异常数据进行实时采集、处理、诊断和预警，辅以车辆的三电数据，可以快速定位车辆的故障位置、故障原因。