智能化技术在新能源汽车故障诊断中的应用

引言：

客观看待新能源汽车故障诊断领域的智能化技术应用情况，目前，智能化技术应用在成本优化、效率提高以及安全性增强方面是一骑绝尘的，在降低事故率、缩短故障识别时间等方面，表现出极强优势。但智能化技术在带来便利的同时，也产生了许多新的问题，如数据安全风险、跨品牌兼容性问题等，导致其在新能源汽车故障诊断领域的引用还存在许多有形或无形的障碍，影响着行业整体的进步，也导致许多壁垒甚至制约了新能源汽车的市场扩展。因此，围绕新能源汽车故障诊断进行分析，实际上是选择一个最切合实际市场需求、让智能化技术回归实际的“ 小切口” ，从该点切入能够真正剖析和探索出未来新能源汽车的发展方向。

一、智能化技术在新能源汽车故障诊断中的应用现状分析

（一）已实现诸多故障诊断场景的技术突破

从目前新能源汽车的故障诊断市场情况来分析，智能化技术的引用已经在电控系统故障诊断、充电系统故障诊断等领域有了较大突破，准确率大大提高，误报率大大减少。以电池健康评估与衰退预测为例，宁德时代目前基于机器学习算法的电池健康管理系统已经能够实现电池故障预警提前30 天推送，依托2 万组以上充放电数据的衰退模型，预警准确率 >95%_o 而在电机与电控系统的故障诊断方面，基于导通压降、开关频率等参数的模型建立与核心部件寿命预测，可实现非计划停机时间减少 40% 。

（二）整体技术架构全面升级

多家大型车企内卷的市场格局下，带来的是技术迭代升级的迅猛变化。蔚来的车辆数字镜像、华为MDC 810、特斯拉车云协同诊断模块等，让新能源汽车的故障诊断迈向智能化，技术架构全面升级。以边缘计算与本地化决策为例，搭载边缘计算芯片的新能源汽车通过体高算力，摄像头以及CAN 总线接入，让故障响应时间控制在 10ms 内。而在车云协同诊断方面，安装该模块的车辆可实现数据实时上传至云端分析，故障解决效率和客户投诉率都有显著改善。

（三）商业模式已经基本形成

在新能源汽车下乡政策以及保险市场、科技市场等的助推，新能源汽车的故障诊断市场规模不断扩大，而在车企智能化科技手段迭代的驱动下，相关故障诊断领域的智能化市场应用也在持续扩张，其已经基本形成了商业模式雏形。比如，在预测性维护方面，基于车辆运行大数据、AI 算法已经能够实现提前30 天发出电池衰退预警、刹车片磨损预警，减少意外停机，降低维修成本。

二、智能化技术在新能源汽车故障诊断中的基础应用研究

（一）AI 诊断系统

现阶段的AI 诊断系统已经比较成熟，基于深度学习模型、大数据分析的AI 诊断系统可实现对电机故障、电池故障实现类型、位置的精准识别，甚至自动生成俄国修复建议，诊断时间缩短至分钟级。并且，该系统还支持人机交互，维修人员可通过向助手提供故障现象的方式，获得系统自动生成的维修方案，操作门槛大大降低。

（二）远程诊断技术（DOIP）

目前小鹏、特斯拉等车企的远程诊断技术已经比较成熟，其 DOIP 协议等基于互联网的诊断协议可远程访问车辆控制单元，故障诊断以及软件更新等工作只需要工作人员远程操控即可，极大提高了诊断效率和便捷性。最关键的是，加密、认证等等安全机制使用能有效确保数据安全与加密，防止出现未经授权的访问，保证用户隐私。

（三）电池健康监测与预警

电池是否健康直接决定车辆运行安全系数，目前实时数据监测以及热失控预警技术已经相对完善，能够根据电池的充放电数据以及温度等参数进行故障预测，提前推送建议，有效延长电池寿命。基于AI 的电池安全管控还能基于对电池电压、压力等的分析，提前发出热失控预警，准确率较高。

（四）电机故障诊断

在故障分类方面，LSTM（长短期记忆网络）、CNN（卷积神经网络）目前已经广泛应用，实现深度学习算法在电机故障类型识别方面的作用，能够区别不同的电机故障，准确定位故障。

（五）预测性维护

基于故障的维护模式已经被淘汰，智能化技术时代背景下已经变成了基于数据驱动的维护模型，车辆的各类运行数据、设备数据等都能够被采集起来，在大数据分析和大模型预测的基础上，实现寿命预测、维护预警、建议推送等。尤其是推送检修建议，能极大提高故障诊断的时效性与准确性，也能为保障行车安全加一层保障。

三、智能化技术在新能源汽车故障诊断中的未来应用发展趋势分析

（一）深度学习与大数据融合

AI 技术是目前新能源汽车故障诊断的重点研发方向，许多新技术也已经有了应用尝试，其利用卷积神经网络或循环神经网络等的深度学习算法能够实现数据分析与智能预测，故障诊断能够早期预警，且精准定位。甚至，一些车企已经在投入研发自主的诊断模型，覆盖更多的车辆故障场景，在应用中持续学习和优化，诊断准确性、可靠性将会继续提高。

（二）智能人机交互优化

新能源汽车的一大亮点就是人机交互，利用自然语言处理以及多模态交互支持，为终端用户提供智能语音助手，各类故障建议、描述、检修方案获取等均能由智能语音助手完成。甚至拍照提交车辆外观损伤图片，图像识别技术能够实现故障自动诊断，效率高，结果快。

（三）跨领域技术协同创新

特斯拉在数字孪生技术方面非常具有代表性，在实体车辆的基础上，又建立了一套车辆数字孪生模型，“ 虚拟分身” 能够实时模拟车辆的各类状态。故障诊断时，只需要比对实体车辆数据与数字孪生模型数据，即可快速形成诊断结果，甚至进行虚拟维修模拟，验证维修方案的准确性以及效果。

（四）预防性维护与主动服务

智能化技术最大的变革就是维护前置，借助各类模型预测、数据分析，实现“ 一车一计划” ，车辆的各类历史故障数据、运行状态、维修记录等全部实现智能监管，并据此制定个性化、针对性的预防性维护计划，按照车辆计划自动提供提醒服务、预警服务，有效降低故障发生概率。部分车企也在探索主动服务，借助智能化诊断系统主动发现问题并主动上门提供维护服务，能有效提升客户体验，对车企、用户以及未来等行业市场而言都是向好趋势。

四、结束语

总而言之，随着科技发展，AI 深度渗透、大数据分析以及 5G+ 车联网是未来新能源汽车的重点发展方向，相关“ 故障秒级定位 ⋅+ 分钟级修复”“ 基于深度学习的故障诊断模型识别” 等已经不是科技概念，而是能够真正应用到故障诊断工作中的，其模式也将从“ 被动维修” 变成“ 主动预防” ，打造一个“ 设备+数据 ^⋅+ 服务” 的完整闭环，新能源汽车也将迈入“ 智能预测、精准维修、生态协同” 局面。因此，相关车企以及维修单位都应积极学习参考智能化技术，融合科技赋能手段，协力提升新能源汽车的故障诊断和维修水平，共同向着未来智能化大格局前进。

参考文献：

[1]朱英明.智能化技术在新能源汽车故障诊断中的应用[J].集成电路应用， 2024， 41（1）：222-223.

[2]兰天.智能化技术在新能源汽车故障诊断与排除中的应用[J].汽车测试报告， 2024（19）：56-58.

[3]李宣葙，李翔，李思颖.新能源汽车故障中电子诊断技术的应用[J].大众汽车， 2023（12）：0125-0127.