新能源汽车是我国实现“双碳”战略目标的重要抓手，习近平总书记多次强调，要加快发展新能源汽车，将其作为国家战略的核心内容统筹推进。随着我国新能源汽车保有量持续攀升，用户在实际使用过程中暴露出“补能提醒不精准”等共性问题，已成为制约用户体验和服务质量的关键短板。面对这一行业痛点，如何提升补能提醒的个性化、智能化水平，已成为推动产业高质量发展的关键突破口。

针对上述问题，我院大数据专业社会服务团队联合上海肯雀汽车科技公司，聚焦新能源汽车应用场景中的“智慧补能提醒”关键需求，深入开展实践与系统研发工作。团队依托企业提供的海量真实驾驶行为数据，稳步推进需求调研、数据分析、模型开发、系统实现与部署测试等核心任务，构建了用户驾驶画像，并实现了动态补能阈值预测模型与多级智慧提醒系统，支撑个性化补能阈值预测、风险等级提醒、路径联动推荐等关键功能。

图1企业研讨交流

图2车机端系统界面效果

目前，项目已经在企业测试车辆场景中完成部署验证，核心性能指标达预期，为企业构建面向新能源车企的智能补能技术体系提供了有力支撑，有效提升了其服务精度与运营效率。

图3现场部署测试

图4现场部署测试

未来，我院将持续深化产学研协同路径，鼓励更多师生走进产业一线、服务企业发展，围绕绿色出行、智慧交通等重点领域，开展多维度实战研究与社会服务，不断推动数智技术与产业应用深度融合。