TeslaMate完整实战部署:打造你的专属特斯拉数据监控中心
TeslaMate是一款功能强大的开源项目,专门用于特斯拉车辆数据的全面监控与分析。通过这个专业工具,车主可以深度追踪驾驶行为、充电效率、电池健康等关键指标,构建个性化的车辆数据中心。
🚀 快速搭建TeslaMate环境
系统环境检查清单
- 确保Docker已安装并运行
- 确认系统内存至少1GB可用
- 检查端口4000和3000未被占用
获取项目源码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tes/teslamate
cd teslamate
核心配置文件准备
在项目根目录创建docker-compose.yml文件,配置四个核心服务:
- TeslaMate主应用:负责与特斯拉API通信
- PostgreSQL数据库:存储所有车辆历史数据
- Grafana可视化平台:提供专业级数据仪表板
- MQTT消息代理:支持智能家居系统集成
📊 可视化配置技巧与数据监控
TeslaMate通过直观的仪表盘界面,让车主轻松掌握车辆的各项关键数据。
驾驶数据深度分析
TeslaMate的驾驶仪表盘提供了深度驾驶数据追踪能力,通过多维度可视化直观呈现车辆能耗与行驶状态。例如,这张截图展示了单次81.45 km行程中,海拔起伏达1228 m(净降616 m)的地形对能耗的影响(单位能耗171 Wh/km),并通过速度分布条形图揭示19%的时间处于60 - 70 km/h高效段(最高占比),帮助车主优化驾驶策略。地图轨迹与高程图的结合,不仅还原了行驶路径,更能让用户通过"地形-能耗-速度"的关联,理解不同驾驶场景下的能量消耗逻辑,实现续航最大化与驾驶习惯的精细化管理。
电池健康监控
TeslaMate仪表盘通过深色主题与模块化布局,将特斯拉电池健康与使用数据可视化、场景化呈现。核心功能涵盖:
- 健康量化:通过'可用容量衰减'(从78.9 kWh降至75.5 kWh)、'4.4%衰减率'等数据,精准追踪电池老化速度;
- 续航衰减预警:对比全新329.1英里与当前315.0英里的续航数据,'14.0英里损失'直观警示电池性能下降;
- 能量流向管理:饼图与数值结合,清晰区分AC/DC充电占比(76.82% vs 23.18%),帮助用户优化充电成本与效率;
- 长期趋势追踪:底部'里程-容量曲线'记录电池随行驶里程的衰减轨迹,为车主制定'电池维护周期'提供数据支撑。
🔧 智能家居集成配置
MQTT协议集成 通过MQTT消息代理,TeslaMate可以与主流智能家居平台无缝对接:
- Home Assistant自动化控制
- Node-RED流程编排
- 自定义智能场景触发
充电统计仪表板
TeslaMate的充电统计界面以数据驱动的方式,为特斯拉Model 3车主构建了一幅"充电全景图"。界面核心围绕充电总量、类型、时长、成本四大维度展开:89次充电累计消耗1.882 MWh电量,耗时4天6小时,总成本110.96,清晰勾勒出车辆的能源使用轨迹。
📈 数据洞察与优化建议
核心监控指标
- 实时车辆位置和状态更新
- 充电进度和效率分析
- 驾驶习惯和能耗统计
- 电池健康长期追踪
性能优化配置
- 定期检查数据库存储使用情况
- 监控系统资源消耗状态
- 优化网络连接稳定性
💡 实用功能亮点
数据导入与导出 支持多种数据格式导入,包括TeslaFi导出文件、第三方应用数据等,确保历史数据不丢失。
多语言支持 项目内置多语言资源文件,支持中文、英文、日文等多种语言界面,满足不同地区用户需求。
🔒 安全配置要点
数据加密设置
- 配置强密码用于数据库访问
- 设置安全加密密钥保护敏感信息
- 定期备份关键数据文件
🎯 系统启动与访问
服务启动命令
docker compose up -d
访问地址配置
- TeslaMate主界面:http://localhost:4000
- Grafana仪表板:http://localhost:3000
首次登录Grafana后,系统会要求立即修改默认密码,确保数据安全。
总结:开启你的数据驱动之旅
通过TeslaMate的完整部署,你现在拥有了一个功能强大的特斯拉数据监控平台。这个开源项目不仅能够帮你深入了解车辆的使用状况,还能通过专业的数据分析功能,为你的驾驶习惯优化和车辆维护提供有力支持。
从驾驶数据分析到电池健康监控,从充电效率优化到智能家居集成,TeslaMate为特斯拉车主提供了一个全方位的解决方案。现在就开始探索你的车辆数据世界,让每一次驾驶都更加智能高效!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00