隨著汽車科技的飛速進步，現代汽車制造業(yè)已經發(fā)生了劇烈的變化，影響著汽車產業(yè)鏈的各個方面：包括汽車零部件的芯片制造，零件的融合開發(fā)，到汽車軟件的研發(fā)，AI大模型的應用等待，汽車變化之迅速，為汽車整個相關企業(yè)提供了新的挑戰(zhàn)和機遇。

內卷和降本是現在汽車行業(yè)討論最多的關鍵字，一方面是現在車企相互競爭激烈，車企之間不斷比拼各種性能，指標數據的高低，另一方面，企業(yè)造車的成本難以下降，車賣的越多卻賺的越少，車企陷入了進一步降本的困局。降本考慮最多的可能是在車輛的制造研發(fā)領域，但其實在售后服務領域同樣也面臨著降本的需要。隨著車企研發(fā)周期縮短，車輛結構的日益復雜，軟件的故障越來越多，故障診斷的難度也越來越大，傳統通過一些售后故障診斷儀，臨時抓取一些數據，很難定位和解決問題，售后維修的效率難以提升，如何實現面向智能汽車的智能診斷服務，是每家車企都必須思考的問題。

愛瑟福作為一家提供汽車軟件服務的高科技企業(yè)，剛在成立之時，重點布局于汽車OTA業(yè)務，面向汽車汽車化，軟件化的趨勢，打造標準化，安全化的車聯網eSync服務平臺，隨著合作車企的逐漸深入，公司發(fā)現，僅憑借OTA的技術能力，并不能給車企帶來整體數字化運營管理效能的提升，也就是OTA只能是解決問題的途徑，但如何定位問題，分析問題是OTA無法解決的。需要一項重要的技術，智能診斷技術，通過智能診斷技術將汽車的各種數據進行按需的采集，持續(xù)性的采集來發(fā)現問題，定位問題，并解決問題。

引用麥肯錫的報告，2030年能為汽車行業(yè)帶來增效和降本的兩大技術，OTA更新排名第二，而排名第一的是預測式維修。

圖片來源于麥肯錫《2022年汽車車聯網服務分析報告》

那么什么是汽車智能診斷技術，智能診斷又需要什么作為基礎，根據愛瑟福公司的分析，目前汽車行業(yè)遠程診斷技術總體分為5個階段：基礎故障報警，故障數據分析，預見性診斷，機器智能學習，模型的生態(tài)交易。

大部分車企都完成了第一階段及第二階段的基礎系統的搭建，也就是說通過搭建TSP或遠程診斷平臺，讓車輛具備了遠程診斷的能力，可以按需實現車輛的遠程在線診斷和實施數據采集。采集信息的載體可以有多種形式，可以傳統的UDS診斷所包括的零件故障碼，數據流信息，也可以是軟件系統的一些日志文件，音頻或視頻等，這些能力的實現有助于車輛故障分析的精準分析。有了實時性或持續(xù)性的數據收集能力之后，我們需要為車企的各個模塊創(chuàng)建一個一個的失效故障模型，這個模型不應該只從后期數據的逆向建模處理，也需要進行正向設計的分析，這有利于提供故障模型的準確度。通過構建數據模型來準確描述車輛的特定零件或車輛的整體行為，通過獲取精準數據，并與故障模型的數據進行比對，從而確保汽車零件的安全性與可靠性，隨著故障模型的成熟度提升，往往可以為車企帶來精準的預見性服務體驗，模型的開發(fā)在后期應該依靠于人工智能的技術進行簡化，通過多個模型的融合計算來定位更為復雜的軟件系統故障。當這些數據模型構建較為成熟后，可以從另一方便來為后續(xù)的零部件研發(fā)和汽車制造提供指導。從而實現模型的反哺零部件供應商。

以愛瑟福公司合作過的某車企為例，通過遠程診斷平臺采集的特定零部件的數據，完成預見性服務的訓練，開發(fā)，將每輛車的潛在故障問題及時準確的推送到用戶車主的APP手機上，從而獲得讓車主滿意的售后體驗。而這一變化，同樣也體現在商用車領域，商用車用戶如果能夠通過遠程診斷服務，獲知車輛情況，并對重要零部件部件如變速器、懸架及底盤系統等做預防性檢修和保養(yǎng)，就可以有效降低停工風險以及其他損失，通過有預見性、有計劃的提前保養(yǎng)，將故障的可能性降至最低。

通過預見性服務的方式，車企可以為車主提供全面的服務。通過車輛檢查或現場服務，確保用戶車主能夠享受VIP式的服務體驗。同樣通過智能診斷技術，車企可以在海外快速部署維修網點，通過智能診斷平臺的使用，降低對維修技師的依賴，這也是很多車企在面向海外市場時，重點實現的途徑。愛瑟福目前合作某商用車客戶，后續(xù)將通過遠程智能診斷技術重點解決海外維修售后的快速能力搭建。

目前已經有眾多車企和零部件供應商紛紛進行智能診斷技術的應用，如寶馬和ZF，已經進行智能診斷的技術的研發(fā)，與合作伙伴一起去探索發(fā)現新的協作方式，包括數字協作。通過各個合作伙伴分享數據，分享工作方式，充分利用數字技術帶來的種種便利，新的售后生態(tài)系統就有望建立起來。

愛瑟福目前已經在和多家主機廠合作實施智能診斷的項目，目前智能診斷的市場需求逐步提升，圍繞著智能維修，快速維修，愛瑟福提供整套解決方案，更好的服務于車廠。

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