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

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

　　從自動(dòng)駕駛到智能座艙，從算法驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)賦能，AI正以顛覆性技術(shù)重構(gòu)汽車產(chǎn)業(yè)的底層邏輯。這場(chǎng)變革不僅催生了智能駕駛芯片、高精地圖等千億級(jí)市場(chǎng)，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(lái)出行網(wǎng)絡(luò)。

　　然而，AI技術(shù)的深度應(yīng)用在重塑汽車產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，也催生出前所未有的安全挑戰(zhàn)與技術(shù)悖論。傳統(tǒng)機(jī)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(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)車載系統(tǒng)大量通過(guò)OTA實(shí)時(shí)更新時(shí)，軟件漏洞的遠(yuǎn)程攻擊面也呈指數(shù)級(jí)擴(kuò)大。

　　正如科絡(luò)達(dá)聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理章鑫杰在接受蓋世汽車采訪時(shí)所說(shuō)的：“大模型時(shí)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(shù)也正在做出適應(yīng)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(guān)鍵支柱。

　　智慧遠(yuǎn)程診斷成為剛需

　　診斷技術(shù)正與人工智能、大數(shù)據(jù)深度融合，以應(yīng)對(duì)更復(fù)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(jī)械時(shí)代與初級(jí)電子化階段的工程邏輯之上，其核心是物理信號(hào)監(jiān)測(cè)+預(yù)設(shè)故障碼庫(kù)的雙層架構(gòu)。

　　當(dāng)車輛出現(xiàn)問(wèn)題，車主需要將車召回工廠，一根根數(shù)據(jù)線如同聽(tīng)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(guò)程往往伴隨著漫長(zhǎng)的等待：故障發(fā)生后的響應(yīng)延遲、配件調(diào)撥的時(shí)間消耗、復(fù)雜問(wèn)題的反復(fù)排查，甚至還有因信息不全導(dǎo)致的誤判風(fēng)險(xiǎn)。診斷內(nèi)容也僅限于DTC，無(wú)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(jī)械式診斷模式，正面臨電子電氣架構(gòu)重構(gòu)帶來(lái)的系統(tǒng)性失效。

　　當(dāng)汽車從分布式ECU向域控制器、中央計(jì)算平臺(tái)跨越時(shí)，故障的觸發(fā)源從單一硬件節(jié)點(diǎn)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(jìn)一步，汽車逐漸發(fā)展為“帶輪子的超級(jí)計(jì)算機(jī)“，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(jué)識(shí)別算法將月亮誤判為黃燈，觸發(fā)不必要的緊急制動(dòng)。此類故障無(wú)法通過(guò)DTC代碼庫(kù)捕捉，傳統(tǒng)診斷儀甚至無(wú)法讀取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層激活值。

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

　　此外還有網(wǎng)絡(luò)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(wú)法應(yīng)對(duì)。特別隨著汽車功能逐漸從硬件固化轉(zhuǎn)向軟件定義乃至AI定義汽車，代碼級(jí)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(wèn)題凸顯，傳統(tǒng)診斷的根基逐漸被瓦解。

　　當(dāng)故障從“看得見(jiàn)的齒輪斷裂“演變?yōu)椤翱床灰?jiàn)的算法偏執(zhí)“，唯有構(gòu)建新范式，才能讓診斷技術(shù)跟上汽車進(jìn)化的速度。

　　智慧遠(yuǎn)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(yīng)技術(shù)迭代與用戶需求升級(jí)的必然選擇。隨著車輛從孤立機(jī)械單元演變?yōu)閷?shí)時(shí)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，遠(yuǎn)程診斷能高效利用這些數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)故障預(yù)判與修復(fù)，大幅降低傳統(tǒng)線下排查的時(shí)間與經(jīng)濟(jì)。

　　通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)，云端平臺(tái)能夠隨時(shí)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(jī)轉(zhuǎn)速的細(xì)微波動(dòng)、電池電芯的電壓平衡、急加速時(shí)的扭矩負(fù)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(gòu)建出車輛健康的“全息畫像”，車輛也不再是等待救援的個(gè)體，而是化身為實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)的智能終端。

　　同時(shí)，消費(fèi)者對(duì)即時(shí)性、透明化服務(wù)的期待，倒逼行業(yè)從“被動(dòng)維修”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)健康管理”。

　　而從產(chǎn)業(yè)生態(tài)視角看，智慧遠(yuǎn)程診斷也是智能汽車時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施之一。其助力車企優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、減少召回風(fēng)險(xiǎn)，還推動(dòng)后市場(chǎng)服務(wù)革新，賦能保險(xiǎn)公司、二手車平臺(tái)等衍生業(yè)態(tài)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。政策層面，全球嚴(yán)苛的環(huán)保法規(guī)與自動(dòng)駕駛安全標(biāo)準(zhǔn)亦依賴遠(yuǎn)程診斷實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)排放監(jiān)控與系統(tǒng)可靠性驗(yàn)證。

　　站在技術(shù)革命的交匯點(diǎn)，智慧遠(yuǎn)程診斷不僅是一種工具升級(jí)，更是汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)的縮影。

　　在這其中，科絡(luò)達(dá)正在發(fā)揮重要力量。

　　基于多年技術(shù)積累和對(duì)產(chǎn)業(yè)的深刻洞察，科絡(luò)達(dá)在診斷領(lǐng)域已成為引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的中堅(jiān)力量之一。

　　具體來(lái)看，科絡(luò)達(dá)智慧遠(yuǎn)程診斷支持任何地點(diǎn)遠(yuǎn)程操作，通過(guò)無(wú)線通訊實(shí)時(shí)執(zhí)行，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題即刻通知，診斷內(nèi)容涵蓋DTC、駕駛狀態(tài)、系統(tǒng)負(fù)載及異常事件等多維度數(shù)據(jù)，核心目標(biāo)為預(yù)防潛在問(wèn)題發(fā)生。

　　與傳統(tǒng)車輛診斷相比，科絡(luò)達(dá)智慧遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)依托無(wú)線通信模塊，打破距離桎梏，診斷內(nèi)容從單一故障代碼擴(kuò)展到多維數(shù)據(jù)融合，診斷時(shí)效性的加強(qiáng)也十分明顯。其技術(shù)差異和優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在執(zhí)行場(chǎng)景、通訊方式、時(shí)效性、數(shù)據(jù)廣度及問(wèn)題處理邏輯等多個(gè)維度。

　　大模型重塑診斷范式

　　科絡(luò)達(dá)能做到這些絕非易事，其智慧遠(yuǎn)程診斷，是通過(guò)大模型理念，賦能汽車診斷系統(tǒng)智能化升級(jí)，打造完整閉環(huán)解決方案，對(duì)汽車制造商搭建智能化產(chǎn)業(yè)平臺(tái)提供了無(wú)限可能。

　　當(dāng)下，智能診斷大模型正成為診斷技術(shù)進(jìn)化的中樞，通過(guò)融合車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)、維修案例庫(kù)、零部件圖譜等多源信息，實(shí)現(xiàn)故障根因推理與維修方案生成。

　　科絡(luò)達(dá)聯(lián)合創(chuàng)始人&首席技術(shù)官&中國(guó)區(qū)總經(jīng)理章鑫杰在接受蓋世汽車采訪時(shí)指出，當(dāng)前階段，大模型在實(shí)時(shí)車輛控制領(lǐng)域仍存在可靠性瓶頸，短期內(nèi)難以直接承擔(dān)行駛決策職能。相較之下，在汽車智能診斷領(lǐng)域，大模型已展現(xiàn)出快速落地的技術(shù)可行性和商業(yè)價(jià)值，核心突破體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理與人機(jī)交互兩大維度。

　　早期行業(yè)探索機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于故障診斷時(shí)，面臨結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匱乏的制約。中國(guó)汽車后市場(chǎng)長(zhǎng)期存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括維修工單中的自然語(yǔ)言描述、技師手寫檢修記錄、語(yǔ)音溝通日志等，這些信息因格式混亂、語(yǔ)義模糊難以被傳統(tǒng)算法有效利用。

　　大模型通過(guò)自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)非標(biāo)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化解析，并與車輛實(shí)際工況數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)關(guān)聯(lián)分析。

　　在人機(jī)交互層面，大模型驅(qū)動(dòng)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(yǔ)言對(duì)話，準(zhǔn)確理解口語(yǔ)化描述。在輸出端，系統(tǒng)將專業(yè)診斷結(jié)論轉(zhuǎn)化為分步驟指導(dǎo)方案，并采用更人性化的反饋模式。

　　科絡(luò)達(dá)搭建的大模型智能診斷平臺(tái)，形成車輛上電自檢（車端）→匯總故障碼及故障數(shù)據(jù)進(jìn)行根因分析（遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)）→發(fā)布修復(fù)方案（軟件固件更新&OTA任務(wù)下發(fā)）全流程框架。構(gòu)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(luò)達(dá)通過(guò)遠(yuǎn)程診斷技術(shù)與OTA技術(shù)相結(jié)合，打造完整閉環(huán)解決方案。實(shí)現(xiàn)了從故障監(jiān)測(cè)到修復(fù)的全程追蹤，重新定義了智能汽車時(shí)代的診斷邏輯。

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

　　科絡(luò)達(dá)以高算力、端側(cè)推理能力、AI硬件加速引擎及模型壓縮支持為前提，通過(guò)大模型邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)車輛實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)、車內(nèi)多模態(tài)感知、駕駛行為識(shí)別、車載智能AI助手以及方案定制個(gè)性化推薦。打造軟硬件結(jié)合的智慧生態(tài)圈。

　　具體來(lái)看，該架構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)在多個(gè)維度：數(shù)據(jù)閉環(huán)能力實(shí)現(xiàn)診斷準(zhǔn)確率的持續(xù)進(jìn)化；OTA與診斷系統(tǒng)的深度耦合，大幅提升軟件故障修復(fù)效率；模塊化設(shè)計(jì)支持靈活擴(kuò)展，可快速適配不同車企的電子電氣架構(gòu)等。

　　當(dāng)5G網(wǎng)絡(luò)讓數(shù)據(jù)流動(dòng)擺脫延遲的枷鎖，邊緣計(jì)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(jìn)化出更敏銳的“醫(yī)學(xué)直覺(jué)”，未來(lái)的汽車將真正成為一個(gè)有生命力的智能體。

　　單點(diǎn)突破到生態(tài)重構(gòu)

　　現(xiàn)今，汽車診斷系統(tǒng)的變革正在重構(gòu)汽車后市場(chǎng)生態(tài)。在研發(fā)端，AI驅(qū)動(dòng)的仿真測(cè)試成為主流。在制造端，工業(yè)大模型實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。而在服務(wù)端，大模型等方面的應(yīng)用，逐漸實(shí)現(xiàn)“語(yǔ)音描述故障現(xiàn)象-系統(tǒng)自檢-預(yù)約維修”的全流程自動(dòng)化。

　　隨著汽車進(jìn)化為“移動(dòng)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(wù)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(jìng)爭(zhēng)力之一，也成為驅(qū)動(dòng)汽車生態(tài)進(jìn)化的“數(shù)字血液”，諸如保險(xiǎn)公司借此定制更精準(zhǔn)的UBI車險(xiǎn)，二手車平臺(tái)依靠完整的健康檔案實(shí)現(xiàn)殘值評(píng)估，車企則從海量數(shù)據(jù)中捕捉下一代產(chǎn)品的改進(jìn)方向。這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，更催生訂閱制診斷服務(wù)等新商業(yè)模式。

　　多年以來(lái)，科絡(luò)達(dá)持續(xù)為整車廠、物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備制造商提供OTA運(yùn)營(yíng)訂閱、遠(yuǎn)程診斷方案，憑借深厚的生態(tài)布局，科絡(luò)達(dá)已構(gòu)建起可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。作為橫跨汽車原廠與后市場(chǎng)的全球化技術(shù)服務(wù)商，其業(yè)務(wù)覆蓋車輛全生命周期：從量產(chǎn)前的供應(yīng)商協(xié)同管理、產(chǎn)線端的高效OTA更新，到售后市場(chǎng)的遠(yuǎn)程診斷與持續(xù)功能優(yōu)化，形成“數(shù)據(jù)-服務(wù)-價(jià)值”的閉環(huán)。

　　依托全球超過(guò)3.2億臺(tái)智能設(shè)備、數(shù)百萬(wàn)輛汽車的服務(wù)積累，科絡(luò)達(dá)的技術(shù)和數(shù)據(jù)池已具備顯著的規(guī)模效應(yīng)。

　　這種生態(tài)協(xié)同能力在技術(shù)迭代中持續(xù)強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于2025年汽車診斷的發(fā)展，章鑫杰認(rèn)為邊緣計(jì)算是一大重點(diǎn)，其將推動(dòng)車端實(shí)時(shí)診斷能力升級(jí)，此外大模型的應(yīng)用也將得到更多體現(xiàn)。

　　行業(yè)正經(jīng)歷深度洗牌，技術(shù)門檻提升將加速低競(jìng)爭(zhēng)力企業(yè)淘汰。“我們希望在這個(gè)淘汰賽的過(guò)程中，修煉好內(nèi)功，找到新的增長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)更好的跨越?！闭脉谓苷f(shuō)到。

　　機(jī)遇總是伴生著荊棘，但當(dāng)汽車產(chǎn)業(yè)駛向軟件定義、AI驅(qū)動(dòng)的深水區(qū)，科絡(luò)達(dá)的探索揭示了一個(gè)根本邏輯：未來(lái)的車輛健康管理絕非孤立的技術(shù)升級(jí)，而是基于數(shù)據(jù)流動(dòng)的生態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)。

　　這場(chǎng)變革的終局還遠(yuǎn)未到來(lái)。