智能诊断技术革新，助力车企降本增效迎接未来挑战

随着汽车科技的飞速进步，现代汽车制造业正在经历剧烈变革，尤其在新能源汽车领域，这种变化更加显著。当前，新能源汽车产业链的各个方面都在发生深刻的变化，从汽车零部件的芯片制造、零件的融合开发，到汽车软件的研发，AI大模型的应用等，都显示出汽车产业正在向着更加智能化、数字化的方向发展。内卷和降本成为当前汽车行业最热门的话题，一方面，车企之间竞争异常激烈，不断比拼各种性能和指标数据；另一方面，尽管汽车销量增加，但成本难以降低，导致利润空间被压缩，车企面临降本的压力。

在此背景下，售后服务领域的降本需求也日益凸显。随着新能源汽车研发周期的缩短以及车辆结构的日益复杂，软件故障频发，故障诊断难度加大，传统的售后故障诊断仪已难以满足高效诊断的需求。因此，如何实现面向智能汽车的智能诊断服务成为各车企亟待解决的问题。预测式维修作为未来汽车行业的关键技术之一，其重要性已被广泛认可，据麦肯锡报告显示，预测式维修将成为2030年为汽车行业带来最大增效和降本的技术。

针对这一趋势，爱瑟福公司作为一家专注于汽车软件服务的高科技企业，早期主要致力于汽车OTA业务的发展，以适应汽车电气化、软件化的趋势，打造标准化、安全化的车联网eSync服务平台。然而，在与多家车企的合作过程中，公司意识到，仅依靠OTA技术难以实现整体数字化运营管理效能的提升。因此，爱瑟福开始关注智能诊断技术，通过智能诊断技术对汽车的各种数据进行按需采集和持续性采集，以提高故障诊断的准确性。

目前，远程诊断技术在汽车行业中大致可分为五个阶段：基础故障报警、故障数据分析、预见性诊断、机器智能学习以及模型的生态交易。多数车企已完成前两个阶段的基础系统建设，即通过建立TSP或远程诊断平台，使车辆具备远程诊断能力，能够实现车辆远程在线诊断和实时数据采集。此外，还需为车企的各个模块创建失效故障模型，通过构建数据模型来准确描述车辆的特定零件或整体行为，从而确保汽车零件的安全性和可靠性。随着故障模型的成熟度提升，可为车企提供精准的预见性服务体验，进而指导后续零部件研发和汽车制造，实现模型的反哺。

以爱瑟福公司合作的一家车企为例，通过远程诊断平台采集特定零部件的数据，完成预见性服务的训练与开发，将每辆车的潜在故障问题及时准确地推送给车主，从而提升售后体验。此外，这一变化也适用于商用车领域，商用车用户可通过远程诊断服务，提前了解车辆状况，并对重要零部件进行预防性检修和保养，有效降低停工风险和其他损失。通过预见性服务，车企能够为车主提供全面的服务，确保用户享受到VIP式的售后体验。同时，智能诊断技术也有助于车企在海外快速部署维修网点，减少对维修技师的依赖，为海外市场的拓展提供支持。