中关村科金汽车行业实践入选2025年工业人工智能典型应用场景案例
近日，中国工业AI大会暨中国机电一体化技术应用协会2025年会隆重召开。大会积极响应国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中关于“推进工业全要素智能化发展，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用"的部署要求，邀请国内外专家学者、央国企负责人等各界人士共同探讨人工智能与制造业深度融合的路径与未来，为推进新型工业化进程注入强劲的智慧力量。
为全方位彰显工业 AI 技术的落地成效与实践价值，大会重磅发布“2025年度工业人工智能典型应用场景案例”，中关村科金自主研发的“新能源汽车远程故障智能诊断平台”从众多申报案例中脱颖而出，成功入选。该平台聚焦新能源汽车运维服务核心环节，以技术创新破解行业痛点，为产业智能化升级提供了可复制、可推广的实践方案，其技术实力与应用价值获权威认可。
新能源汽车诊断陷入“四大困境”
当前，我国新能源汽车产业已进入高速发展期，市场规模连续十年稳居全球第一，保有量增长势头持续向好。但与此同时，传统人工故障诊断模式却逐渐“失灵”，难以应对产业发展新需求，主要面临四大核心困境：
经验断层难突破
相较于传统汽车行业数十年积累的诊断维修数据与经验，新能源汽车作为新兴产业，故障知识沉淀严重不足，维修人员面对复杂故障时常“无据可依”，诊断难度显著高于传统车辆；
系统复杂难驾驭
新能源汽车集成了传统车辆3倍以上的高性能芯片，软件代码行数超千万行，系统复杂性与部件耦合度大幅提升，故障模式从单一化转向多样化、复杂化，传统诊断方法难以覆盖；
跨模块故障难溯源
电池、电机、电控等核心部件多由不同供应商提供，度量标准与接口协议不统一，加之模块化、微服务架构设计，导致跨模块、跨系统故障频发，却难以定位根因；
机理黑盒难破解
故障涉及电气、软件等多领域，且可能在子系统间传递扩散，关键部件内部机理复杂、控制算法“黑盒化”，缺乏统一诊断标准与开发接口，传统逻辑推理无法实现精准溯源。
针对这些行业共性难题，中关村科金与汽车行业头部企业携手，打造出“新能源汽车远程故障智能诊断平台”，以“标准化、模块化、网联化、可扩展”为核心，构建起覆盖故障全生命周期的智能运维体系。
“端边云协同+三级诊断”破解三电系统难题
作为领先的大模型技术与应用服务商，中关村科金依托已通过网信办算法、服务双备案的“得助大模型平台”底座与AI全栈自研能力，为“新能源汽车远程故障智能诊断平台”带来两大创新：
一是“端-边-云”协同架构，实现数据全链路智能流转
智能诊断平台融合通信、大数据、云计算与AI技术，构建起“车载终端-边缘节点-云端平台”三级协同架构：
终端实时采数
车载终端24小时采集车辆运行数据，包括电池电压、电机转速、电控系统状态等关键指标，确保数据实时性与完整性；
边缘预处理
采集数据经加密通信传输至边缘节点，完成数据清洗、降噪与初步分析，减少无效数据对云端计算的压力；
云端深度诊断
云端平台整合多维度数据，通过大数据分析与AI模型，实现故障提前预警、远程告警、精准定位与诊断，形成“监测-分析-诊断-反馈”的闭环服务。
同时，平台采用模块化设计，可根据车企需求灵活组合故障诊断、设备监控、故障预测等智能体；支持与车厂ERP、MES、SCADA等第三方系统无缝对接，实现跨系统数据互通，适配多场景应用需求。
智能诊断平台架构图
二是“三级AI远程智能诊断体系”，三电系统诊断准确率达98.1%
针对新能源汽车核心的三电系统，平台自研“故障分诊-故障初诊-故障确诊”三级诊断体系，通过多数据源交叉验证，将诊断准确率提升至98.1%：
故障分诊
基于故障告警编码（DTC），结合汽车行业数千名工程师的分类决策经验，通过故障模式分类算法，快速聚焦三电系统故障，大幅缩减后续诊断范围，同时减少初诊阶段知识图谱规模，提升效率；
故障初诊
依托历史故障诊断工单中的DTC数据，及工程师标注的DTC衍生逻辑，构建“数据+知识”双驱动的级联故障诊断图谱。该图谱清晰呈现故障传递路径，简化知识推理难度，确保故障根因范围100%覆盖真实问题；
故障确诊
建立信号异常分析体系，结合细颗粒度故障根因信号模板，锁定用户状态、故障严重程度、是否虚假报警等关键信息——先通过初诊信号缩小范围，再用细颗粒度信号精准定位，最终确定故障根因，且针对不同故障模式定制信号分析方法，确保可操作、可落地。
此外，平台还引入批量数据导入、根因搜寻、信号分析等前沿算法，结合知识图谱构建、NL2SQL对话式分析功能，实现故障关联分析；平台支持运维人员通过自然语言查询运营数据，无需代码即可获取分析结果，大幅提升工作效率。
成效看得见：经济与社会效益“双丰收”
目前，“新能源汽车远程故障智能诊断平台”已在多家知名汽车厂商落地应用，凭借精准诊断能力带来显著价值：
减少维修成本
通过实时监测与精准诊断，工程师故障排查时间平均缩短60%，维修工时成本降低40%以上；同时提前预测零部件故障，合理规划备件库存，避免突发故障导致的紧急采购与高额费用；
提升用户粘性
帮助车企快速响应车主故障需求，售后单位可提前备好备件，车主到店维修时间缩短50%，用户满意度提升35%，助力车企增强品牌竞争力。
保障道路安全
平台可提前识别电池过热、电机异常等潜在安全隐患，通过远程告警提醒车主与车企，有效避免故障引发的交通事故，已协助排查安全隐患超千起；
助力绿色发展
通过持续监测车辆运行状态，优化电池充放电效率与电机能耗，确保新能源汽车保持最佳环保性能，降低车辆平均能耗，为“双碳”目标落地提供支撑。
同时，平台构建了全维度安全保障体系：网络层面实行角色化访问控制、边界防火墙防护，定期开展漏洞扫描；数据层面采用加密存储、脱敏处理，按全生命周期管理策略清理超期数据，确保车辆数据与用户隐私安全。
当前，新能源汽车保有量持续攀升，同时汽车行业的营销和售后服务也迎来新发展。除远程故障智能诊断平台外，中关村科金还通过高拟人化智能外呼提升售前线索转化效率，借助大模型洞察质检平台实现销售服务全流程合规管控与客户意向深度挖掘，为车企构建“售前-售中-售后”的全链路智能化能力。
面向未来，中关村科金将继续深耕AI大模型技术与汽车产业的融合，不断拓展应用场景的深度与广度，以切实可行的解决方案，助力汽车行业提升效率、优化体验，稳步迈向智能化新阶段。
