AI驱动下的汽车诊断模式变革，科络达重塑汽车“数字免疫系统”

在人工智能与数字技术深度融合的浪潮下，汽车产业正经历从“机械驱动“向“智能驱动“的深刻变革。从去年的ChatGPT到今年的DeepSeek，AI技术持续推动产业升级。

今年政府工作报告也明确提出要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。

从自动驾驶到智能座舱，从算法驱动到数据赋能，AI正以颠覆性技术重构汽车产业的底层逻辑。这场变革不仅催生了智能驾驶芯片、高精地图等千亿级市场，更以AI为纽带，将汽车全产业链、智慧城市与数字交通系统编织成一张立体化的未来出行网络。

然而，AI技术的深度应用在重塑汽车产业的同时，也催生出前所未有的安全挑战与技术悖论。传统机械系统的失效模式被叠加了算法黑箱、数据污染、多模态感知冲突等新型风险，当车载系统大量通过OTA实时更新时，软件漏洞的远程攻击面也呈指数级扩大。

正如科络达联合创始人、首席技术官、中国区总经理章鑫杰在接受盖世汽车采访时所说的：“大模型时代，汽车正面临着全新形态的威胁。”

科络达联合创始人&首席技术官&中国区总经理 章鑫杰；图片来源：科络达

在此背景下，连接车辆健康与用户安全的核心纽带，汽车诊断模式和技术也正在做出适应性的变化。随着智能化与网联化的加速，汽车诊断的角色已成为汽车产业可持续发展的关键支柱。

智慧远程诊断成为刚需

诊断技术正与人工智能、大数据深度融合，以应对更复杂的车辆系统和用户需求。

传统汽车诊断系统建立在机械时代与初级电子化阶段的工程逻辑之上，其核心是物理信号监测+预设故障码库的双层架构。

当车辆出现问题，车主需要将车召回工厂，一根根数据线如同听诊器般连接着车辆的OBD接口与诊断仪器，技师在有限的故障代码中解码车辆的“病因”。

这种传统模式如同一位“事后医生”，只能在故障发生后才介入。这一过程往往伴随着漫长的等待：故障发生后的响应延迟、配件调拨的时间消耗、复杂问题的反复排查，甚至还有因信息不全导致的误判风险。诊断内容也仅限于DTC，无法揭示汽车更深层的“健康状态”。

然而，在智能化与软件定义汽车的浪潮下，传统基于OBD接口和故障代码解析的机械式诊断模式，正面临电子电气架构重构带来的系统性失效。

当汽车从分布式ECU向域控制器、中央计算平台跨越时，故障的触发源从单一硬件节点演变为“传感器-算法-执行器“的跨域耦合，甚至可能源于云端更新引发的软件逻辑冲突。

更进一步，汽车逐渐发展为“带轮子的超级计算机“，故障形态从物理层穿透至数字孪生世界。例如，某品牌车型的智驾系统曾被曝出因视觉识别算法将月亮误判为黄灯，触发不必要的紧急制动。此类故障无法通过DTC代码库捕捉，传统诊断仪甚至无法读取神经网络中间层激活值。

而针对新能源汽车三电系统的问题，例如某些车型的续航骤降事件，传统检测手段仅能发现“电池电压异常“，却无法追踪软件交互层面的逻辑死锁。

此外还有网络安全压力的骤升和智能汽车产生的大量数据洪流等，传统诊断工具已无法应对。特别随着汽车功能逐渐从硬件固化转向软件定义乃至AI定义汽车，代码级故障呈隐形化，以及OTA引发的版本混沌，不同ECU的软件版本兼容性故障率飙升等问题凸显，传统诊断的根基逐渐被瓦解。

当故障从“看得见的齿轮断裂“演变为“看不见的算法偏执“，唯有构建新范式，才能让诊断技术跟上汽车进化的速度。

智慧远程诊断的发展，彻底改写了这一规则，其是汽车产业适应技术迭代与用户需求升级的必然选择。随着车辆从孤立机械单元演变为实时数据节点，远程诊断能高效利用这些数据实现精准故障预判与修复，大幅降低传统线下排查的时间与经济。

通过无线通信技术，云端平台能够随时接收车辆上传的多维度数据——不仅是故障代码，更包括电机转速的细微波动、电池电芯的电压平衡、急加速时的扭矩负载，甚至充电桩交互中的异常记录等。

这些数据在AI能力的支撑下，构建出车辆健康的“全息画像”，车辆也不再是等待救援的个体，而是化身为实时联网的智能终端。

同时，消费者对即时性、透明化服务的期待，倒逼行业从“被动维修”转向“主动健康管理”。

而从产业生态视角看，智慧远程诊断也是智能汽车时代的基础设施之一。其助力车企优化产品设计、减少召回风险，还推动后市场服务革新，赋能保险公司、二手车平台等衍生业态挖掘数据价值。政策层面，全球严苛的环保法规与自动驾驶安全标准亦依赖远程诊断实现实时排放监控与系统可靠性验证。

站在技术革命的交汇点，智慧远程诊断不仅是一种工具升级，更是汽车产业价值重构的缩影。

在这其中，科络达正在发挥重要力量。

基于多年技术积累和对产业的深刻洞察，科络达在诊断领域已成为引领行业发展的中坚力量之一。

传统车辆诊断VS科络达智慧远程诊断；图源：科络达

具体来看，科络达智慧远程诊断支持任何地点远程操作，通过无线通讯实时执行，发现问题即刻通知，诊断内容涵盖DTC、驾驶状态、系统负载及异常事件等多维度数据，核心目标为预防潜在问题发生。

与传统车辆诊断相比，科络达智慧远程诊断系统依托无线通信模块，打破距离桎梏，诊断内容从单一故障代码扩展到多维数据融合，诊断时效性的加强也十分明显。其技术差异和优势体现在执行场景、通讯方式、时效性、数据广度及问题处理逻辑等多个维度。

大模型重塑诊断范式

科络达能做到这些绝非易事，其智慧远程诊断，是通过大模型理念，赋能汽车诊断系统智能化升级，打造完整闭环解决方案，对汽车制造商搭建智能化产业平台提供了无限可能。

当下，智能诊断大模型正成为诊断技术进化的中枢，通过融合车辆运行数据、维修案例库、零部件图谱等多源信息，实现故障根因推理与维修方案生成。

科络达联合创始人&首席技术官&中国区总经理章鑫杰在接受盖世汽车采访时指出，当前阶段，大模型在实时车辆控制领域仍存在可靠性瓶颈，短期内难以直接承担行驶决策职能。相较之下，在汽车智能诊断领域，大模型已展现出快速落地的技术可行性和商业价值，核心突破体现在数据处理与人机交互两大维度。

早期行业探索机器学习应用于故障诊断时，面临结构化数据匮乏的制约。中国汽车后市场长期存在大量非结构化数据资产，包括维修工单中的自然语言描述、技师手写检修记录、语音沟通日志等，这些信息因格式混乱、语义模糊难以被传统算法有效利用。

大模型通过自然语言处理和知识图谱等技术，实现了对非标数据的结构化解析，并与车辆实际工况数据进行多模态关联分析。

在人机交互层面，大模型驱动的诊断系统突破了传统代码交互的局限性。系统可支持多轮自然语言对话，准确理解口语化描述。在输出端，系统将专业诊断结论转化为分步骤指导方案，并采用更人性化的反馈模式。

科络达搭建的大模型智能诊断平台，形成车辆上电自检（车端）→汇总故障码及故障数据进行根因分析（远程诊断系统）→发布修复方案（软件固件更新&OTA任务下发）全流程框架。构建了一套覆盖“车端数据采集-云端智能分析-用户端交互执行”的闭环体系。

科络达通过远程诊断技术与OTA技术相结合，打造完整闭环解决方案。实现了从故障监测到修复的全程追踪，重新定义了智能汽车时代的诊断逻辑。

同时，智能诊断大模型在走向落地的过程中，边缘计算凭借靠近数据源的优势，成为大模型向智能终端、智能网关拓展从而触达更广大用户的重要载体 。

科络达以高算力、端侧推理能力、AI硬件加速引擎及模型压缩支持为前提，通过大模型边缘计算，实现车辆实时健康监测、车内多模态感知、驾驶行为识别、车载智能AI助手以及方案定制个性化推荐。打造软硬件结合的智慧生态圈。

科络达大模型智能诊断平台框架；图源：科络达

具体来看，该架构的核心竞争力体现在多个维度：数据闭环能力实现诊断准确率的持续进化；OTA与诊断系统的深度耦合，大幅提升软件故障修复效率；模块化设计支持灵活扩展，可快速适配不同车企的电子电气架构等。

当5G网络让数据流动摆脱延迟的枷锁，边缘计算赋予车辆自主诊断的“神经反射”，大模型算法在云端不断进化出更敏锐的“医学直觉”，未来的汽车将真正成为一个有生命力的智能体。

单点突破到生态重构

现今，汽车诊断系统的变革正在重构汽车后市场生态。在研发端，AI驱动的仿真测试成为主流。在制造端，工业大模型实现预测性维护。而在服务端，大模型等方面的应用，逐渐实现“语音描述故障现象-系统自检-预约维修”的全流程自动化。

随着汽车进化为“移动智能体”，诊断系统将像神经中枢般渗透至研发、制造、服务的全生命周期。

更具颠覆性的是，诊断数据成为车企核心竞争力之一，也成为驱动汽车生态进化的“数字血液”，诸如保险公司借此定制更精准的UBI车险，二手车平台依靠完整的健康档案实现残值评估，车企则从海量数据中捕捉下一代产品的改进方向。这些数据资产不仅优化产品设计，更催生订阅制诊断服务等新商业模式。

多年以来，科络达持续为整车厂、物联网智能设备制造商提供OTA运营订阅、远程诊断方案，凭借深厚的生态布局，科络达已构建起可持续的竞争优势。作为横跨汽车原厂与后市场的全球化技术服务商，其业务覆盖车辆全生命周期：从量产前的供应商协同管理、产线端的高效OTA更新，到售后市场的远程诊断与持续功能优化，形成“数据-服务-价值”的闭环。

依托全球超过3.2亿台智能设备、数百万辆汽车的服务积累，科络达的技术和数据池已具备显著的规模效应。

这种生态协同能力在技术迭代中持续强化竞争力。对于2025年汽车诊断的发展，章鑫杰认为边缘计算是一大重点，其将推动车端实时诊断能力升级，此外大模型的应用也将得到更多体现。

行业正经历深度洗牌，技术门槛提升将加速低竞争力企业淘汰。“我们希望在这个淘汰赛的过程中，修炼好内功，找到新的增长点，实现更好的跨越。”章鑫杰说到。

机遇总是伴生着荆棘，但当汽车产业驶向软件定义、AI驱动的深水区，科络达的探索揭示了一个根本逻辑：未来的车辆健康管理绝非孤立的技术升级，而是基于数据流动的生态系统重构。

这场变革的终局还远未到来。