智能化技术在车辆设备管理中的创新应用

引言

随着物联网、大数据、人工智能等智能化技术的出现和发展，为车辆设备管理的转型带来了新的技术和方案。智能化技术能够打破传统车辆设备管理模式的“信息孤岛”，实现车辆设备运行数据的实时采集、传输、分析和智能处理，实现从“被动应对”到“主动预防”、从“经验驱动”到“数据驱动”、从“分散管理”到“一体化管控”转变的车辆设备管理模式。

一、物联网技术：实现车辆设备状态的实时感知与数据采集

物联网技术是整个智能车辆设备管控系统的“感知层大脑”，通过对车辆核心部件（发动机、变速箱、刹车模块、轮胎、电池等）加装各类传感探头，如：温度传感器、压力传感器、振幅传感器、位移传感器、GPS 定位器、RFID 打标机、车载终端（OBD）等，构建整个车辆的感知层，实现车辆全方位感知。车辆传感探头将实时采集到的车辆状态信息（转速、油耗、气温、胎压、刹车片厚度、电池容量等）、车辆环境信息（车外路况、气温、雨水、阳光等）、车辆位置通过无线模块（4G/5G、LoRa、NB-IoT 等）传输到云平台中进行远程管理，实现车辆全方位感知。

二、大数据分析技术：驱动车辆设备运维决策的科学化与精准化

大数据分析技术是智能车辆设备管理的“信息大脑”，其通过对物联网技术搜集的大量车辆运行数据的清洗、融合、挖掘和分析，提炼出有效信息，为车辆设备的运维管理决策提供依据，在车辆设备管理中的应用主要体现在以下几个方面：

一是故障预测诊断。应用车辆设备故障预测模型，在历次故障数据、历史运行数据、环境数据的基础上对车辆设备的故障风险进行量化预测。例如，应用机器学习算法（例如决策树、随机森林、神经网络等）分析发动机的转速、油耗、振动等数据与故障类型之间的关系，系统检测数据异常可准确判断故障隐患发生位置、原因、概率等，及时预警，指导运维人员做预防性检修，防止故障扩大。美国通用汽车通过大数据分析技术建立发动机故障预测模型，通过分析车辆实时运行数据，可提前 30 天上预测发动机可能发生的故障，将故障修理成本下降 20% 以上。

二是优化车辆运维计划。传统的车辆维保计划，更多的是按照固定的维保周期，没有很强的针对性，大数据分析技术可以根据车辆运行的里程数，使用频率，车辆行驶路况、车辆零件损耗量等数据信息，做到按需维保。例如车辆经常行驶在拥堵路况，制动系统使用较多，制动片损耗较快；车辆经常行驶在高路况，车辆行驶路况较好，出行频率不高，可将维保周期加长，避免过度维保造成维保计划的浪费。京东物流借助大数据分析技术支持，优化了货运车辆的维保计划，车辆维保成本降低 15% ，车辆出勤率增加 10% 。

三是优化配置车辆调度计划。通过对车辆运行道路线路、装载量、油耗量、车辆故障情况等数据信息的优化调度，实现车辆调度计划的优化配置，例如在物流运输中，通过对货物运输分布、运输目的地、车辆位置和车辆状态信息，大数据分析技术就可以根据这些信息，实时规划出最佳运输线路，从而合理地调度车辆，减少空驶率，提高运输效率；在公交领域中，通过对客流数据、车辆运行数据的优化，调整公交线路、发车频次，提升公交出行效率。

三、人工智能技术：推动车辆设备管理的智能化与自动化

人工智能技术作为智能车设备管理的“大脑决策中枢”，在数据智能分析的基础上，把智能车设备管理决策和智能实施，落实应用在智能故障诊断、智能自动驾驶辅管、智能运维机器人场景之中。

在智能故障诊断领域，人工智能技术（主要是深度学习技术）可以处理复杂的、非线性的车辆数据信息，提升故障诊断效率和准确性，比如：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）图像识别技术，可以对车辆发动机缸磨损、轮胎裂纹图片进行自动识别判断，进而快速判断故障类型、程度；

自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）技术，可以处理车辆的维修记录、故障信息等数据，提取关键信息，辅助维修人员总结故障特点，提供维修方案等。宝马汽车利用深度学习技术，开发了车辆智能故障诊断系统，对车辆传感器数据、图片数据进行实时分析，故障诊断率超过 95% ，极大地降低了故障检测的时间。

在自动驾驶管理层面，人工智能可基于车载传感设备（摄像头、雷达、激光雷达等）以及地图数据实现对自动驾驶汽车设备的检测管理。例如，针对自动驾驶汽车的传感器故障、数据异常等问题，人工智能系统可对其进行实时检测并自动切换其余传感器或做出安全停车处理，以确保汽车行驶安全；人工智能系统可对自动驾驶汽车的行驶数据进行检测，优化自动驾驶系统内部的行驶算法，确保汽车运行安全、稳定。

在智能运维机器人领域，通过人工智能技术与机器人技术的融合，实现了车辆设备运维的自动化，例如在车辆的修理车间，智能运维机器人能够接收 AI系统的车辆维修指令，自动对车辆进行检测、拆卸、零件更换等操作，节约维修成本、降低人为失误；在停车场，智能巡检机器人可对停车场的车辆进行外观、轮胎、车窗关闭等检查，发现问题后进行上报，提升停车场的管理水平。

四、区块链技术：保障车辆设备管理数据的安全性与可信度

区块链有数据不可篡改及公开透明、可追溯等特性，可有效解决车辆设备管理数据安全问题。车辆设备管理数据有车辆出厂数据、行驶数据、维修数据、保养数据等，这些数据一般分散在车企、维修企业、车主等各企业主体，数据无法共享，数据易被人篡改、伪造。而区块链搭建分布式数据账本，将车辆设备管理所有数据，如传感器数据、修理记录、保养记录等，按顺序存储到区块链，每个节点都有一份账本，数据很难被篡改，数据真实可靠；区块链可实现数据共享，通过智能合约设置，车企、维修企业、保险公司等都能查询到相关数据，无需担心数据泄露或被篡改。

结语

智能化技术为实现汽车设备管理行业的创新转型提供了技术支持，其创新的汽车设备管理应用如车辆状态监测、故障预诊断、运维流程管理、资产管理等，可以全面提高汽车设备管理质量，降低汽车设备管理维修费用，保障行车安全，实现智能化、数字化、绿色化等目标。随着智能技术的日益发展和成熟，以及汽车设备管理行业标准的不断完善，智能技术在汽车设备管理中的应用将会越来越广泛，实现汽车设备管理的自动化、智能化，为交通运输业健康平稳发展保驾护航。

参考文献：

[1] 王 琨 , 卢 显 平 , and 马 腾 伟 . " 一 种 智 能 车 辆 管 理 系 统 .",CN111915784A. 2020.

[2] 刘吴义 . 大数据时代背景下的车辆设备管理及创新研究 [J]. 信息技术时代 , 2023(11).

[3] 吴丽琼等 . " 车辆智能管理系统 .", CN222263031U. 2024.