隨著汽車科技的飛速進步，現(xiàn)代汽車制造業(yè)正在經(jīng)歷劇烈變革，尤其在新能源汽車領(lǐng)域，這種變化更加顯著。當前，新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈的各個方面都在發(fā)生深刻的變化，從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，都顯示出汽車產(chǎn)業(yè)正在向著更加智能化、數(shù)字化的方向發(fā)展。內(nèi)卷和降本成為當前汽車行業(yè)最熱門的話題，一方面，車企之間競爭異常激烈，不斷比拼各種性能和指標數(shù)據(jù)；另一方面，盡管汽車銷量增加，但成本難以降低，導致利潤空間被壓縮，車企面臨降本的壓力。

在此背景下，售后服務領(lǐng)域的降本需求也日益凸顯。隨著新能源汽車研發(fā)周期的縮短以及車輛結(jié)構(gòu)的日益復雜，軟件故障頻發(fā)，故障診斷難度加大，傳統(tǒng)的售后故障診斷儀已難以滿足高效診斷的需求。因此，如何實現(xiàn)面向智能汽車的智能診斷服務成為各車企亟待解決的問題。預測式維修作為未來汽車行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一，其重要性已被廣泛認可，據(jù)麥肯錫報告顯示，預測式維修將成為2030年為汽車行業(yè)帶來最大增效和降本的技術(shù)。

針對這一趨勢，愛瑟福公司作為一家專注于汽車軟件服務的高科技企業(yè)，早期主要致力于汽車OTA業(yè)務的發(fā)展，以適應汽車電氣化、軟件化的趨勢，打造標準化、安全化的車聯(lián)網(wǎng)eSync服務平臺。然而，在與多家車企的合作過程中，公司意識到，僅依靠OTA技術(shù)難以實現(xiàn)整體數(shù)字化運營管理效能的提升。因此，愛瑟福開始關(guān)注智能診斷技術(shù)，通過智能診斷技術(shù)對汽車的各種數(shù)據(jù)進行按需采集和持續(xù)性采集，以提高故障診斷的準確性。

目前，遠程診斷技術(shù)在汽車行業(yè)中大致可分為五個階段：基礎故障報警、故障數(shù)據(jù)分析、預見性診斷、機器智能學習以及模型的生態(tài)交易。多數(shù)車企已完成前兩個階段的基礎系統(tǒng)建設，即通過建立TSP或遠程診斷平臺，使車輛具備遠程診斷能力，能夠?qū)崿F(xiàn)車輛遠程在線診斷和實時數(shù)據(jù)采集。此外，還需為車企的各個模塊創(chuàng)建失效故障模型，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)模型來準確描述車輛的特定零件或整體行為，從而確保汽車零件的安全性和可靠性。隨著故障模型的成熟度提升，可為車企提供精準的預見性服務體驗，進而指導后續(xù)零部件研發(fā)和汽車制造，實現(xiàn)模型的反哺。

以愛瑟福公司合作的一家車企為例，通過遠程診斷平臺采集特定零部件的數(shù)據(jù)，完成預見性服務的訓練與開發(fā)，將每輛車的潛在故障問題及時準確地推送給車主，從而提升售后體驗。此外，這一變化也適用于商用車領(lǐng)域，商用車用戶可通過遠程診斷服務，提前了解車輛狀況，并對重要零部件進行預防性檢修和保養(yǎng)，有效降低停工風險和其他損失。通過預見性服務，車企能夠為車主提供全面的服務，確保用戶享受到VIP式的售后體驗。同時，智能診斷技術(shù)也有助于車企在海外快速部署維修網(wǎng)點，減少對維修技師的依賴，為海外市場的拓展提供支持。

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