行业技术难题 - 异响定位是整个汽车行业面临的技术难题 [2] - 超过200种零部件都可能成为异响源，声音特征千差万别，包括高频啸叫、低频共振等 [3] - 车辆运行时的环境干扰（如轮胎摩擦、风噪、电机运转声）使特定异响信号的分离和识别极为困难 [3] - 大多数异响为间歇性出现，增加了动态诊断的难度 [3] - 传统方法下，一个异响问题可能需要3名技师花费3-5天时间仍可能无法定位源头 [2] 技术解决方案 - 公司算法团队采用AI技术替代依赖技师经验和听觉的传统方法 [3] - 第一步通过傅立叶变换等信号处理技术将声波解析为时频图，形成独特的“波形指纹” [4] - 第二步通过自主研发的阶次分析NVH模型，将电驱专家数十年的诊断经验转化为算法模型 [5] - 模型部署到车端后能够实时分析并不断自我优化 [5] - 第三步利用边缘计算技术，使车载芯片能在1分钟内完成实时故障诊断 [6] - 系统可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 [6] 应用成效 - 模型部署后通过工况库技术聚合数据，每月帮助识别超过30个隐患故障 [7] - 诊断精确率达到100% [7] - 一年累计为企业节省超过300万元索赔成本 [7] - NVH诊断模型节省了售后技术支持人员解决异响问题99%的时间成本 [7] - 技术帮助企业快速定位问题，提升了客户售后体验 [7]