《AI 车辆诊断入门》及《AI 》技术人员
车辆诊断和故障排除过程是一个关键领域，通过基于AI 的优化可从中获益匪浅。现代车辆的复杂程度已达到前所未有的水平，部分车型甚至配备多达1,400颗计算机芯片，因此，在量产前阶段赋能车辆工程师，并在量产后阶段赋能汽车维修服务技师，将能为汽车制造商和消费者带来显著益处。 在车辆诊断中应用AI 工具已不再是未来主义的概念，而是能够为原始设备制造商（OEM）及其经销商带来切实价值的实践。尽管随着AI 系统的集成，车辆诊断技术已取得长足进步，能够更快、更准确地识别车辆问题，但这一领域仍处于发展初期。
在本文中，我们将探讨AI 模型如何帮助整车制造商（OEM）打造“AI 技术人员”或“AI 车辆诊断系统”。这些系统将与人类工程师和维修技师协同工作，共同推动汽车行业的变革，提供更智能的诊断、更快的周转速度、更优质的汽车服务以及更高的客户满意度。此外，该技术还有望实现预测性维护，在问题发生前就加以防范。未来几年，AI在该领域的潜力有望迅速增长。
传统诊断方法存在哪些局限性？
传统车辆诊断和故障排查方法存在明显的局限性。过去，汽车维修几乎是一门艺术，其中技师的专业知识至关重要。然而，现代车辆已变得日益复杂，不仅包含众多相互关联的电子控制单元，软件系统也日益庞大，传统的诊断方法往往已难以满足需求。要全面了解一辆现代车辆所需的技术手册数量，加之复杂的维修记录，导致诊断时间比以往任何时候都更长、难度也更大。 过去曾是资深技师标志的直觉，如今往往会出错或作用有限。汽车维修成本激增，导致维修过程效率低下，且常因通过试错法来排查实际故障及确定正确修复方法，而导致不必要的维修。
传统诊断方法在许多方面可能存在局限性：
- 仅依靠只能对故障诊断代码进行有限分析的基本代码阅读器或扫描工具来排查“发动机故障灯”故障，不仅耗时，而且容易出错。
- 仅凭“直觉”的经验主义做法可能会 更换那些 尚未损坏的部件，这 不仅无法解决问题，还会增加保修成本。
- 被动维护。传统 方法往往侧重于被动维护，即只有在故障指示灯亮起后才处理问题，而不是进行主动诊断。
- 培训服务技术人员以应对现代车辆的复杂性所面临的困难。
相反，为了更深入地探究车辆系统的复杂性，我们需要致力于实现预测性维护和更快速的车辆诊断，同时要超越车载诊断系统（OBD）接口上基本故障代码分析器的功能。
AI 如何提升车辆诊断能力，并助力AI 技术人员？
协助人类，而非取代人类
传统方法的局限性促使人们开发出基于人工智能的诊断工具，这些工具能够分析复杂的车辆数据并提供更准确的诊断结果。技术人员无需成为数据科学家就能有效使用AI 工具；事实上，维修中心甚至可能选择不让AI 技术人员直接接触这些数据。现实情况是，AI 系统能够对状况进行主动分析，并以通俗易懂的语言提供明确的建议和诊断指导。
AI 诊断助手并非要取代人类，而是能够帮助提升技术人员的专业能力，为技术人员提供一款强大的工具，以优化维修流程并节省宝贵的时间。让我们详细探讨这些优势，以展示AI 如何缩短诊断时间并提供更优质的维修流程。
更全面的知识库
AI 系统的一大关键优势在于，它不仅能分析基础故障代码，还能处理来自多种来源的车辆数据，包括复杂的技术手册、传感器读数以及全车队数据，从而提供主动式诊断并加快根本原因分析。AI 系统能在几秒钟内处理海量的车辆数据，识别出那些人类需要花费指数级更长时间才能发现的规律和关联性。
AI 这些工具可解析故障代码（即DTC），并将其与其他数据源结合，从而推断出可能的根本原因，为技术人员提供按优先级排序的维修方案列表。因此，AI 诊断系统通过向技术人员提供最可能的根本原因和维修建议，同时帮助他们避免检查车辆中没有问题的部位，从而提高首次修复率。
更丰富的车辆数据和整个车队的规律
AI 通过分析历史维修数据和车辆性能（甚至包括车队中其他车辆的数据），该系统可帮助技术人员更准确地诊断问题。与过去那些内容固定或更新不频繁的维修手册不同，AI 系统能够持续学习和更新，适应新兴的车辆技术并不断优化其模型。 联网汽车平台有望在数百万辆汽车之间共享数据，使单辆汽车能够受益于整个全球车队积累的解决方案。随着在其他车辆中检测到诊断模式，建议方案可迅速得到优化；而机器学习技术则能确保：在某辆车修复的问题，可在其他车辆出现故障或警示灯亮起之前，预先主动地改善其车辆健康状况。
AI 的技术人员如何为车辆投产前工作提供支持？
在车辆的预生产阶段，产品上市时间至关重要，且开发成本高昂。优化这些流程并整合这些资源，将产生巨大的影响。在预生产阶段，车辆系统尚不完善，也未经过全面调试。这给诊断过程带来了额外的复杂性，因为可能有多个相互作用的系统同时引发问题。
预生产车辆开发的典型方法是将车辆送至配备了存储设备的测试赛道，以采集特定车辆子系统或待测功能的测试数据。 随后，这些数据会被采集并处理，工程师通过审查结果来了解故障的根源。这一过程对数据量要求极高，需要整合来自多个来源的数据。此外，其他未参与测试的非最终子系统出现的故障可能会导致测试结果出现干扰，从而影响对被测问题的诊断能力。
AI 可有效解决所有这些问题。基于AI 的诊断工具能够分析复杂的车辆数据，包括传感器读数和故障诊断代码，从而提供准确的诊断结果。AI 在识别模式方面也表现出色，包括指导哪些问题 并非 故障根源。诊断时间的缩短以及避免走弯路，这些优势极具吸引力。这些技术的早期采用者，例如日产欧洲技术中心，正致力于将系统调试时间从两周缩短至两天，削减幅度达90%。
AI 技术人员在投产前实现的成本节约
AI 技术人员可以通过多种方式为原始设备制造商（OEM）的投产前设计周期提供帮助，这些方式均可为OEM带来显著的成本节约：
- 测试车辆数量减少。与量产车不同，预生产测试车辆的制造成本高达量产车的10倍，因为它们既缺乏量产所需的制造自动化，也无法享受规模经济带来的效益。借助AI 工具，开发工程师能够更有效地利用测试车辆，并有望减少所需制造的数量。
- 优化工程师的工作时间。车辆 设计和测试工程师技术娴熟，但如今由于测试车辆产生的数据量巨大且复杂，他们的工作时间往往未能得到高效利用。AI 的技术人员能够为工程师节省时间，从而提高这一宝贵资源的生产效率，同时可能也能让工程师的工作体验更加愉悦。
- 缩短投产时间（SOP）。整车制造商（OEM） 始终面临着尽快将新车型推向市场、缩短新车型或改款车型设计周期的压力。AI 的技术人员可协助更快地识别和解决问题，从而加快投产进程。
AI 的技术人员如何为车辆的产后维护提供帮助？
AI 解决方案的优势一直延续到售后阶段，有助于减少车辆停机时间、提高客户满意度，并提升维修流程的效率。 例如，OEM厂商可选择部署AI 作为预约前检查工具，以更好地引导车辆接收和诊断流程。AI 工具能够主动为技师提供关于复杂问题的通俗易懂的解释，使他们能够更好地与客户沟通并提供更有效的维修服务。AI 诊断解决方案可根据各维修店和技师的具体需求进行定制，无论是在整个维修店范围内部署，还是专门针对特定类别的故障问题。
对于维修中心而言，车辆软件的复杂性正日益成为一个问题，其中包括间歇性故障、黑屏、OTA更新失败等情况。 保修成本（新车保修费用由整车制造商支付给经销商服务中心）因这一日益增多的问题类别而受到重大影响。面对问题的不确定性，技师可能会更换实际上并未出现故障的硬件部件。这些“故障”部件不仅给整车制造商造成高昂成本，还会延长维修时间，给车主带来不便。
相反，AI 的诊断解决方案能够提高诊断流程的效率和准确性，从而减少车辆停机时间并提升客户满意度。即使技术人员并非专家，系统也能检测出软件问题并推荐解决方案。基于AI 的诊断功能还能深入分析车辆数据和日志，找出问题的真正根源，避免让技术人员在诊断过程中走入歧途。
AI 技术人员在后期制作中实现的成本节约
AI 技术人员可以通过多种方式为原始设备制造商（OEM）的生产后设计周期提供支持，所有这些方式都能为OEM带来显著的成本节约：
- 缩短维修时间。通过对车辆故障进行AI 分析，技术人员在查找故障根源时所浪费的时间更少。
- 更快的解决时间。通过 不断改进诊断流程并更深入地了解根本原因，可以更快地解决问题，并且更有可能一次就解决。
- 减少不必要的硬件更换。 AI 还可以指导哪些部件 并非 问题所在，从而避免更换没有故障的硬件。这不仅降低了保修成本、缩短了维修时间，还提高了客户满意度。
- 增强人类技术人员的专业能力。尽管人类的专业能力依然宝贵，但AI 能提供互补性的分析，更轻松地跨多个系统进行分析。
AI 车辆诊断系统提供的主动维护与预测性分析
AI 乘用车工具的优势
除了提升生产前和生产后的诊断能力外，AI 还为更先进的预测性维护开辟了道路。AI 的诊断功能能够更有效地在潜在问题发生前将其检测出来，从而实现主动维护，并在“检查发动机”警示灯亮起之前降低突发故障的风险，减少车辆停机时间，并避免更昂贵的维修费用。AI 驱动的诊断功能能够检测诸如制动器磨损和发动机性能问题等复杂故障，并在这些问题演变成重大隐患之前加以解决。 汽车制造商（OEM）可基于实时数据分析提供增值服务，这不仅能为其带来直接收入，还能提升客户满意度。
AI 商用车诊断系统的优势
在维护需求更为复杂的商用场景中，可以利用机器学习模型来识别规律并预测潜在问题。基于AI 的诊断技术能够为车辆健康状况提供有价值的洞察，从而帮助车队运营商和商用车辆运营商优化维护计划并降低成本。在商用车辆领域，停机时间会导致本可创造可观收益的设备无法运行，而这些工具能够轻松带来可观的投资回报。一些运营商通过使用基于AI 的诊断技术，已将车队可用率提升至93%。
展望：汽车诊断的未来与AI 技术人员
汽车诊断的未来显然将由AI 驱动，通过运用机器学习模型和人工智能来分析复杂的车辆数据，并提供主动式诊断。将AI 融入汽车诊断领域，使得在设计阶段和生产后都能开发出更高效、更有效的诊断流程，从而节省成本、减少车辆停机时间并提升客户满意度。未来，汽车诊断将以更广泛地应用AI 驱动的诊断工具为特征，从而实现更准确、更高效的诊断。
