AI下的診斷模式 科絡達重塑汽數(shù)字免疫系統(tǒng)

　　在人工智能與數(shù)字技術深度融合的浪潮下，汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從“機械驅動“向“智能驅動“的深刻變革。從去年的ChatGPT到今年的DeepSeek，AI技術持續(xù)推動產(chǎn)業(yè)升級。

　　今年政府工作報告也明確提出要持續(xù)推進“人工智能+”行動，將數(shù)字技術與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用，大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。

　　從自動駕駛到智能座艙，從算法驅動到數(shù)據(jù)賦能，AI正以顛覆性技術重構汽車產(chǎn)業(yè)的底層邏輯。這場變革不僅催生了智能駕駛芯片、高精地圖等千億級市場，更以AI為紐帶，將汽車全產(chǎn)業(yè)鏈、智慧城市與數(shù)字交通系統(tǒng)編織成一張立體化的未來出行網(wǎng)絡。

　　然而，AI技術的深度應用在重塑汽車產(chǎn)業(yè)的同時，也催生出前所未有的安全挑戰(zhàn)與技術悖論。傳統(tǒng)機械系統(tǒng)的失效模式被疊加了算法黑箱、數(shù)據(jù)污染、多模態(tài)感知沖突等新型風險，當車載系統(tǒng)大量通過OTA實時更新時，軟件漏洞的遠程攻擊面也呈指數(shù)級擴大。

　　正如科絡達聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術官、中國區(qū)總經(jīng)理章鑫杰在接受蓋世汽車采訪時所說的：“大模型時代，汽車正面臨著全新形態(tài)的威脅?！?/P>

　　在此背景下，連接車輛健康與用戶安全的核心紐帶，汽車診斷模式和技術也正在做出適應性的變化。隨著智能化與網(wǎng)聯(lián)化的加速，汽車診斷的角色已成為汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵支柱。

　　智慧遠程診斷成為剛需

　　診斷技術正與人工智能、大數(shù)據(jù)深度融合，以應對更復雜的車輛系統(tǒng)和用戶需求。

　　傳統(tǒng)汽車診斷系統(tǒng)建立在機械時代與初級電子化階段的工程邏輯之上，其核心是物理信號監(jiān)測+預設故障碼庫的雙層架構。

　　當車輛出現(xiàn)問題，車主需要將車召回工廠，一根根數(shù)據(jù)線如同聽診器般連接著車輛的OBD接口與診斷儀器，技師在有限的故障代碼中解碼車輛的“病因”。

　　這種傳統(tǒng)模式如同一位“事后醫(yī)生”，只能在故障發(fā)生后才介入。這一過程往往伴隨著漫長的等待：故障發(fā)生后的響應延遲、配件調(diào)撥的時間消耗、復雜問題的反復排查，甚至還有因信息不全導致的誤判風險。診斷內(nèi)容也僅限于DTC，無法揭示汽車更深層的“健康狀態(tài)”。

　　然而，在智能化與軟件定義汽車的浪潮下，傳統(tǒng)基于OBD接口和故障代碼解析的機械式診斷模式，正面臨電子電氣架構重構帶來的系統(tǒng)性失效。

　　當汽車從分布式ECU向域控制器、中央計算平臺跨越時，故障的觸發(fā)源從單一硬件節(jié)點演變?yōu)椤皞鞲衅?算法-執(zhí)行器“的跨域耦合，甚至可能源于云端更新引發(fā)的軟件邏輯沖突。

　　更進一步，汽車逐漸發(fā)展為“帶輪子的超級計算機“，故障形態(tài)從物理層穿透至數(shù)字孿生世界。例如，某品牌車型的智駕系統(tǒng)曾被曝出因視覺識別算法將月亮誤判為黃燈，觸發(fā)不必要的緊急制動。此類故障無法通過DTC代碼庫捕捉，傳統(tǒng)診斷儀甚至無法讀取神經(jīng)網(wǎng)絡中間層激活值。

　　而針對新能源汽車三電系統(tǒng)的問題，例如某些車型的續(xù)航驟降事件，傳統(tǒng)檢測手段僅能發(fā)現(xiàn)“電池電壓異?！埃瑓s無法追蹤軟件交互層面的邏輯死鎖。

　　此外還有網(wǎng)絡安全壓力的驟升和智能汽車產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)洪流等，傳統(tǒng)診斷工具已無法應對。特別隨著汽車功能逐漸從硬件固化轉向軟件定義乃至AI定義汽車，代碼級故障呈隱形化，以及OTA引發(fā)的版本混沌，不同ECU的軟件版本兼容性故障率飆升等問題凸顯，傳統(tǒng)診斷的根基逐漸被瓦解。

　　當故障從“看得見的齒輪斷裂“演變?yōu)椤翱床灰姷乃惴ㄆ珗?zhí)“，唯有構建新范式，才能讓診斷技術跟上汽車進化的速度。

　　智慧遠程診斷的發(fā)展，徹底改寫了這一規(guī)則，其是汽車產(chǎn)業(yè)適應技術迭代與用戶需求升級的必然選擇。隨著車輛從孤立機械單元演變?yōu)閷崟r數(shù)據(jù)節(jié)點，遠程診斷能高效利用這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準故障預判與修復，大幅降低傳統(tǒng)線下排查的時間與經(jīng)濟。

　　通過無線通信技術，云端平臺能夠隨時接收車輛上傳的多維度數(shù)據(jù)——不僅是故障代碼，更包括電機轉速的細微波動、電池電芯的電壓平衡、急加速時的扭矩負載，甚至充電樁交互中的異常記錄等。

　　這些數(shù)據(jù)在AI能力的支撐下，構建出車輛健康的“全息畫像”，車輛也不再是等待救援的個體，而是化身為實時聯(lián)網(wǎng)的智能終端。

　　同時，消費者對即時性、透明化服務的期待，倒逼行業(yè)從“被動維修”轉向“主動健康管理”。

　　而從產(chǎn)業(yè)生態(tài)視角看，智慧遠程診斷也是智能汽車時代的基礎設施之一。其助力車企優(yōu)化產(chǎn)品設計、減少召回風險，還推動后市場服務革新，賦能保險公司、二手車平臺等衍生業(yè)態(tài)挖掘數(shù)據(jù)價值。政策層面，全球嚴苛的環(huán)保法規(guī)與自動駕駛安全標準亦依賴遠程診斷實現(xiàn)實時排放監(jiān)控與系統(tǒng)可靠性驗證。

　　站在技術革命的交匯點，智慧遠程診斷不僅是一種工具升級，更是汽車產(chǎn)業(yè)價值重構的縮影。

　　在這其中，科絡達正在發(fā)揮重要力量。

　　基于多年技術積累和對產(chǎn)業(yè)的深刻洞察，科絡達在診斷領域已成為引領行業(yè)發(fā)展的中堅力量之一。

　　具體來看，科絡達智慧遠程診斷支持任何地點遠程操作，通過無線通訊實時執(zhí)行，發(fā)現(xiàn)問題即刻通知，診斷內(nèi)容涵蓋DTC、駕駛狀態(tài)、系統(tǒng)負載及異常事件等多維度數(shù)據(jù)，核心目標為預防潛在問題發(fā)生。

　　與傳統(tǒng)車輛診斷相比，科絡達智慧遠程診斷系統(tǒng)依托無線通信模塊，打破距離桎梏，診斷內(nèi)容從單一故障代碼擴展到多維數(shù)據(jù)融合，診斷時效性的加強也十分明顯。其技術差異和優(yōu)勢體現(xiàn)在執(zhí)行場景、通訊方式、時效性、數(shù)據(jù)廣度及問題處理邏輯等多個維度。

　　大模型重塑診斷范式

　　科絡達能做到這些絕非易事，其智慧遠程診斷，是通過大模型理念，賦能汽車診斷系統(tǒng)智能化升級，打造完整閉環(huán)解決方案，對汽車制造商搭建智能化產(chǎn)業(yè)平臺提供了無限可能。

　　當下，智能診斷大模型正成為診斷技術進化的中樞，通過融合車輛運行數(shù)據(jù)、維修案例庫、零部件圖譜等多源信息，實現(xiàn)故障根因推理與維修方案生成。

　　科絡達聯(lián)合創(chuàng)始人&首席技術官&中國區(qū)總經(jīng)理章鑫杰在接受蓋世汽車采訪時指出，當前階段，大模型在實時車輛控制領域仍存在可靠性瓶頸，短期內(nèi)難以直接承擔行駛決策職能。相較之下，在汽車智能診斷領域，大模型已展現(xiàn)出快速落地的技術可行性和商業(yè)價值，核心突破體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理與人機交互兩大維度。

　　早期行業(yè)探索機器學習應用于故障診斷時，面臨結構化數(shù)據(jù)匱乏的制約。中國汽車后市場長期存在大量非結構化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括維修工單中的自然語言描述、技師手寫檢修記錄、語音溝通日志等，這些信息因格式混亂、語義模糊難以被傳統(tǒng)算法有效利用。

　　大模型通過自然語言處理和知識圖譜等技術，實現(xiàn)了對非標數(shù)據(jù)的結構化解析，并與車輛實際工況數(shù)據(jù)進行多模態(tài)關聯(lián)分析。

　　在人機交互層面，大模型驅動的診斷系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)代碼交互的局限性。系統(tǒng)可支持多輪自然語言對話，準確理解口語化描述。在輸出端，系統(tǒng)將專業(yè)診斷結論轉化為分步驟指導方案，并采用更人性化的反饋模式。

　　科絡達搭建的大模型智能診斷平臺，形成車輛上電自檢（車端）→匯總故障碼及故障數(shù)據(jù)進行根因分析（遠程診斷系統(tǒng)）→發(fā)布修復方案（軟件固件更新&OTA任務下發(fā)）全流程框架。構建了一套覆蓋“車端數(shù)據(jù)采集-云端智能分析-用戶端交互執(zhí)行”的閉環(huán)體系。

　　科絡達通過遠程診斷技術與OTA技術相結合，打造完整閉環(huán)解決方案。實現(xiàn)了從故障監(jiān)測到修復的全程追蹤，重新定義了智能汽車時代的診斷邏輯。

　　同時，智能診斷大模型在走向落地的過程中，邊緣計算憑借靠近數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，成為大模型向智能終端、智能網(wǎng)關拓展從而觸達更廣大用戶的重要載體 。

　　科絡達以高算力、端側推理能力、AI硬件加速引擎及模型壓縮支持為前提，通過大模型邊緣計算，實現(xiàn)車輛實時健康監(jiān)測、車內(nèi)多模態(tài)感知、駕駛行為識別、車載智能AI助手以及方案定制個性化推薦。打造軟硬件結合的智慧生態(tài)圈。

　　具體來看，該架構的核心競爭力體現(xiàn)在多個維度：數(shù)據(jù)閉環(huán)能力實現(xiàn)診斷準確率的持續(xù)進化；OTA與診斷系統(tǒng)的深度耦合，大幅提升軟件故障修復效率；模塊化設計支持靈活擴展，可快速適配不同車企的電子電氣架構等。

　　當5G網(wǎng)絡讓數(shù)據(jù)流動擺脫延遲的枷鎖，邊緣計算賦予車輛自主診斷的“神經(jīng)反射”，大模型算法在云端不斷進化出更敏銳的“醫(yī)學直覺”，未來的汽車將真正成為一個有生命力的智能體。

　　單點突破到生態(tài)重構

　　現(xiàn)今，汽車診斷系統(tǒng)的變革正在重構汽車后市場生態(tài)。在研發(fā)端，AI驅動的仿真測試成為主流。在制造端，工業(yè)大模型實現(xiàn)預測性維護。而在服務端，大模型等方面的應用，逐漸實現(xiàn)“語音描述故障現(xiàn)象-系統(tǒng)自檢-預約維修”的全流程自動化。

　　隨著汽車進化為“移動智能體”，診斷系統(tǒng)將像神經(jīng)中樞般滲透至研發(fā)、制造、服務的全生命周期。

　　更具顛覆性的是，診斷數(shù)據(jù)成為車企核心競爭力之一，也成為驅動汽車生態(tài)進化的“數(shù)字血液”，諸如保險公司借此定制更精準的UBI車險，二手車平臺依靠完整的健康檔案實現(xiàn)殘值評估，車企則從海量數(shù)據(jù)中捕捉下一代產(chǎn)品的改進方向。這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅優(yōu)化產(chǎn)品設計，更催生訂閱制診斷服務等新商業(yè)模式。

　　多年以來，科絡達持續(xù)為整車廠、物聯(lián)網(wǎng)智能設備制造商提供OTA運營訂閱、遠程診斷方案，憑借深厚的生態(tài)布局，科絡達已構建起可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。作為橫跨汽車原廠與后市場的全球化技術服務商，其業(yè)務覆蓋車輛全生命周期：從量產(chǎn)前的供應商協(xié)同管理、產(chǎn)線端的高效OTA更新，到售后市場的遠程診斷與持續(xù)功能優(yōu)化，形成“數(shù)據(jù)-服務-價值”的閉環(huán)。

　　依托全球超過3.2億臺智能設備、數(shù)百萬輛汽車的服務積累，科絡達的技術和數(shù)據(jù)池已具備顯著的規(guī)模效應。

　　這種生態(tài)協(xié)同能力在技術迭代中持續(xù)強化競爭力。對于2025年汽車診斷的發(fā)展，章鑫杰認為邊緣計算是一大重點，其將推動車端實時診斷能力升級，此外大模型的應用也將得到更多體現(xiàn)。

　　行業(yè)正經(jīng)歷深度洗牌，技術門檻提升將加速低競爭力企業(yè)淘汰。“我們希望在這個淘汰賽的過程中，修煉好內(nèi)功，找到新的增長點，實現(xiàn)更好的跨越。”章鑫杰說到。

　　機遇總是伴生著荊棘，但當汽車產(chǎn)業(yè)駛向軟件定義、AI驅動的深水區(qū)，科絡達的探索揭示了一個根本邏輯：未來的車輛健康管理絕非孤立的技術升級，而是基于數(shù)據(jù)流動的生態(tài)系統(tǒng)重構。

　　這場變革的終局還遠未到來。