智能诊断
车辆诊断全流程智能化升级,提高准确率和服务质量
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业务挑战
汽车后市场将向智能化变革
据中汽协会报告分析,未来体验类、智能化等高增长、高溢价业务将是中国汽车后市场的发展重点。在汽车维修领域,随着大数据、AI大模型等新技术对行业的加速变革,未来有望将从当前的AI故障识别,进一步实现智能化升级。
汽车维修市场业务难度加大
当前维修服务站存在维修师傅流失率大、人员缺乏经验、车辆维修信息定位错误率高等问题。尤其是在新能源汽车保有率增长的情况下,电池维修技术难度较高,给常规维修门店增加了业务难度。
传统车辆诊断业务陷入瓶颈
传统的车辆诊断业务过程定位复杂,存在数据散落、依赖人工排查效率低、手册内容多执行困难等问题。此外,故障判断逻辑、解决方案难以标准化沉淀,导致同一故障在不同门店重复排查,难以实现经验复用,制约了整体服务能力的提升。
方案优势
提高诊断运营效率,降本增效
通过模型训练、知识图谱等行业前沿的人工智能技术,贯穿车辆诊前、诊中、诊后全流程智能化升级,提高故障诊断准确率、维修服务效率,让维修过程更加透明,客户体验更加满意,实现企业降本增效、提高利润。
基于大模型的AI问诊
针对问诊逻辑,企业数据统一建模。让企业沉淀知识和常识完美融合,确保了推理过程的极限压缩及准确性。迅速定位车辆各级故障系统,并智能合并多个相关问题。
智能引导式预诊系统
基于先进的失效机理、大数据模型及机器学习,动态引导技师或个人根据系统实时计算推荐的排查步骤,快速精准锁定故障根因。
亮点功能
AI智能沟通,主动澄清问题
通过自然语言处理,能够根据不同的用户故障表述,智能生成下一轮询问。同时在表述不完整或有歧义的情况下,主动引导用户完善或澄清故障问题。
AI知识图谱,深入行业know-how
通过小样本标注,定点模拟需求数据,弥补数据质量低或数据不完整问题。同时扎根专业的售后知识,构建维修知识图谱,奠定坚实的AI知识库模型。
AI高效排故,精准定位故障问题
根据识别到的核心DTC故障码,可实时查看故障码排查步骤,及关联零部件拆装。同时具备灵活的配置能力,迅速响应特定车型及维修技术需求,排故更精准。