深藍汽車的數(shù)據(jù)采集方式多樣。

在電壓數(shù)據(jù)采集方面，其方法包括：先初始化，采樣目標數(shù)據(jù)被賦值為預設(shè)值；然后在預設(shè)時間段內(nèi)共采集 a 次電壓數(shù)據(jù)；接著基于采集順序和電壓值大小對電壓數(shù)據(jù)進行篩選；再判斷篩選后的電壓數(shù)據(jù)數(shù)量是否符合要求，不符合就清除保存的數(shù)據(jù)并重新采集，符合則基于通過篩選的電壓數(shù)據(jù)計算第一平均值，計算第一平均值與采樣目標數(shù)據(jù)的第一差值，以第一平均值為賦值更新采樣目標數(shù)據(jù)的賦值；最后基于第一差值小于第一閾值的連續(xù)發(fā)生次數(shù)確定是否輸出采樣目標數(shù)據(jù)。這種采樣濾波方法能保證采集的電壓數(shù)據(jù)可靠穩(wěn)定。

在電池管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方面，獲取單體電池的電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過單體監(jiān)控單元采集并生成初始循環(huán)冗余校驗碼，附加到電池狀態(tài)數(shù)據(jù)尾部得到待發(fā)送數(shù)據(jù)，發(fā)送至電池管理單元，電池管理單元接收并校驗，根據(jù)校驗結(jié)果生成控制指令，實現(xiàn)單體監(jiān)控單元和電池管理單元之間及時可靠傳輸。

在電池 SOC 和 SOH 估算方面，獲取訓練好的基于支持向量機算法構(gòu)建估算模型，輸入為電池運行參數(shù)特征數(shù)據(jù)集，輸出為電池 SOC 和 SOH；采集電池在當前循環(huán)階段的運行參數(shù)，進行數(shù)據(jù)預處理、歸一化，輸入到估算模型中，得到估算結(jié)果，提高了估算的準確度。

在智能駕駛輔助方面，硬件方面如激光雷達或前視攝像頭采集車前路面信息，包括物體色彩、形狀和動態(tài)趨勢等。軟件方面，車載視覺芯片通過算法識別收集的車輛、行人和道路線等信息，進行數(shù)據(jù)分析，最后發(fā)出指令。深藍 S07 采用類似特斯拉的主視覺方案，不帶激光雷達，目前只支持高速的 NCA 智駕領(lǐng)航輔助，操作上更進了一步，給人老司機開車的感覺。