以下文章来源于理想连山 ，作者连小山 理想连山 . 连山数据科学协作平台 异响定位是整个行业的技术难题。 200多种零部件隐藏在车的各个角落，每一个都可能是异响的源 头，这让异响定位成为整个行业的技术难题。 一个异响，3名技师，3-5天时间，仍未找到源头是完 全有可能的。 异响定位为什么难？ 三大核心挑战： 理想连山算法团队选择不再依赖技师的经验和听觉，而是让AI学会听声辨故障 。 第一步：声音数字化 通过傅立叶变换等信号处理技术，将杂乱无章的声波解析成清晰的时频图，让每种异响都有自己独 特的"波形指纹 " 。 第二步：海量数据训练 真正的突破来自于自主研发的阶次分析NVH模型。理想连山算法工程师与电驱专家团队深度合作， 将他们数十年的诊断经验转化为算法模型。这套模型部署到车端后，能够实时分析并不断自我优 化，相当于每辆车都配备了一位经验丰富的AI技师 。 第三步：实时故障诊断 这套系统在车端实时运行。通过边缘计算技术，车载芯片的算力能在1分钟内完成诊断。并且，系统 能同时监测多个部件状态，不仅能发现当前故障，还能根据声音，预测潜在问题，真正做到防患于 未然。 零部件复杂性 ： 从电机轴承到减速器齿轮，超过2 ...