眾所周知，車輛保養的體驗仍有改善空間。我們相信，透過運用AI 進行車輛保養，將能為車主及汽車產業帶來更優質的體驗。
現代汽車擁有權所面臨的挑戰
如今的車輛正變得越來越複雜。駕駛人可能難以理解自己的車輛；事實上，在培訓服務技術人員以應對當今車輛日益增加的複雜性方面，也面臨著日益嚴峻的挑戰。即使是擁有專業技師且具備卓越專業知識的小型維修廠，面對現代複雜的車輛時，仍可能面臨挑戰。維修廠老闆該如何利用現有數據提升營運效率，同時提高客戶滿意度呢？
適時的維護可以避免昂貴的維修費用，但許多使用者僅進行被動式維護。我們能否運用AI 的診斷工具來改善維護策略，並為所有人提供更好的體驗？
Sonatus AI 技術人員：提供適用於特定車型的AI 診斷工具
Sonatus AI Technician透過部署客製化的「AI 」技術人員，協助原始設備製造商（OEM）大幅提升客戶體驗，簡化保養、車輛診斷及維修流程，從而提升客戶忠誠度並增加服務營收。
透過採用AI 的演算法，AI 的技術人員能提供強大的診斷工具，以嶄新的方式分析數據，藉此降低維修成本，並準確判斷車輛何時需要立即維修。
AI 的技術人員是如何工作的？
善用大型語言模型
AI 診斷工具善用數項重要技術的匯聚，而這些技術正同時趨於成熟。 尖端的大型語言模型（Large Language Models）與檢索增強生成技術（Retrieval-Augmented Generation），可用於建構專為分析特定車型數據而量身打造的機器學習模型。透過利用來自使用手冊、原廠服務文件、保養紀錄及歷史數據等廣泛資料來源來訓練人工智慧模型，AI 的技術人員便能產生精準的診斷結果，不僅能主動識別車輛問題，還能針對關鍵部件提供保養策略。
結合來自車輛的即時資料
AI 除非能取得即時數據，否則模型對車輛問題的判斷能力終究有限。Sonatus 資料擷取器AI提供強大且可自訂的即時監控功能，能協助AI 模型快速識別潛在故障及其可能成因，從而避免意外停機。車輛問題屬複雜議題，而傳統的資料擷取方式要麼成本高昂，要麼無法提供足夠資訊來識別潛在故障。Sonatus 資料擷取器AI 透過動態更新的車輛問題資料，能提升安全性並預防故障發生。 大多數診斷系統僅限於錯誤代碼，但這可能無法捕捉複雜的問題或涉及多個子系統的問題。透過機器學習，當識別出潛在問題時，AI 能調整所擷取的數據，以精準鎖定潛在問題，並提升診斷的整體運作效率。
AI 技術人員為整個汽車產業帶來益處
將機器學習演算法應用於診斷領域，不僅能造福某個群體，更具有廣泛的效益。
- 車主可獲得針對其車輛的個人化回饋，並能享受更貼合需求的服務體驗，讓問題一次解決。
- 服務技術人員和維修廠負責人能夠更快速地重現問題、預先訂購零件以縮短維修週期，並提升營收
- OEM 診斷工程師能夠掌握整個車隊的運作洞察，藉此提升品質、減少整個車隊的停機時間，並避免耗資巨大的車輛召回
請參閱我們關於AI 驅動工具的解決方案簡報，以了解更多資訊
若您想進一步了解此主題，Sonatus 最近發表了一份解決方案簡報， 《透過 SDV 技術轉型車輛擁有體驗》以及AI。在這份簡報中，我們深入探討了這些議題，並重點闡述由AI 驅動的預測性維護所帶來的契機——這不僅能提升車主體驗，同時也能提升維修廠經營者乃至整個汽車產業的聲譽。
也歡迎收聽這集《Driving Innovation 》播客。我與產品總監 Sanjay Khatri 共同探討，AI Technician 如何協助原始設備製造商（OEM）高效部署AI 解決方案，從而提升服務營運效率、客戶滿意度及售後收益。
