售后服务
AI 关于 Smart Diagnostics
：更快解决问题并降低服务成本
借助AI ，随着每辆在用车辆的运行数据不断积累，系统将日益智能，从而实现更快速的诊断、降低保修成本并避免服务召回。
解决方案概述
Fastlane Insight 通过将车辆遥测数据、诊断信息、服务运营及工程知识整合到统一的智能工作流中，帮助整车制造商更快地解决车辆问题并降低服务成本。车辆AI 可帮助团队找出根本原因、检测车队中出现的质量问题，并持续提升车辆可靠性、服务效率及车主体验。
- 借助AI 辅助诊断功能，更快解决问题
- 减少工程问题上报和维护工作量
- 更早地发现整个车队范围内的质量问题
- 降低保修和召回成本
- 提升车辆可靠性及车主体验
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常见问题解答
传统的车辆维修方法通常依赖于故障诊断代码（DTC）以及在车辆触发DTC时启动的数据采集。遗憾的是，DTC仅涵盖了可能故障场景中的一部分，导致许多其他故障被遗漏。此外，众所周知，DTC存在诸多局限性和不准确之处，这使其无法作为所有诊断问题的充分解决方案。 最后，当出现新的、此前未知的故障时，在许多情况下，针对该故障的 DTC 可能尚未建立，或者根本原因尚不明确。在所有这些情况下，Fastlane 平台提供了一种更优的解决方案：该方案不仅涵盖与 DTC 相关的故障和数据，还会进一步深入分析，从而提升诊断精度，并更快地查明根本原因并采取纠正措施。
当然，Fastlane Insight 可在任何您首选的云服务提供商（无论是公有云还是私有云）之间实现迁移。我们现有的客户项目已成功将我们的技术部署在多种云解决方案上，包括公有云和私有云。
原始设备制造商（OEM）完全掌控该解决方案的部署和使用方式，包括哪些角色有权访问该工具。部分OEM可能会选择使用Fastlane Insight 进行诊断分析，并仅向维修人员展示分析结论和建议的纠正措施；而其他OEM则可能选择更广泛地开放Fastlane Insight ，以便在维修过程中进行进一步查询和跟进。OEM完全掌控该工具的使用方式，以及向哪些对象开放何种程度的信息。
在传统方法中，通常仅针对某辆车检测到的故障模式进行孤立维修，而实际上这些故障可能是影响其他车辆问题的早期征兆。 Fastlane Insight 提供的“AI ”分析的一大优势在于，能够从多辆车辆中检测出故障模式，这些模式可能预示着超出单辆车辆范围的问题。此外，Fastlane Insight 还是一种极其有价值的工具，可更快速地确定可能受特定故障模式影响的车辆范围，从而有助于提高响应速度和效率，并显著降低潜在召回情景相关的成本。
鉴于车辆软件复杂性日益增加，整车制造商（OEM）面临的一个常见问题是：维修技师无法充分诊断和修复车辆中的软件故障，这往往导致更换实际上并未出现故障的硬件模块。Fastlane Insight 不仅能作为强大的工具来诊断问题并推荐高效的解决方案，还能就“哪些情况不属于故障”提供指导。 Fastlane Insight 分析报告不仅会就故障的可能来源提供详细指导，还会针对应避免的浪费性步骤给出具体建议，例如诊断或更换那些不太可能是故障根源的部件。