然而，销量的增长并未能掩盖随之而来的运维压力，这使得车企愈发感到焦虑。

挑战一 ｜数据困境：从采集到分析的全链路问题

在智能网联汽车的运维过程中，数据的重要性毋庸置疑。但是车企在数据处理和分析过程中面临着多重挑战。

车企在售后服务能力上的要求也在不断提高，维修技能和运维逻辑都亟待重构。

• 维修技能断层：新能源车的维修需要技师掌握三电系统、以太网通信、云端服务等跨领域知识。然而，行业现状是，能够从事新能源汽车维修的技能人员不足十万人，而在这些人员中，只有24.7%的人能够从事电池检测及维护工作，不到5%的技工对辅助或自动驾驶技术有所了解，但仍无法完成相关的维护工作。

• 运营模块分散：根据市场数据反馈，当一辆新能源车发生故障时，从车辆故障定位开始，店端定位问题平均需要2小时，市场质量定位需要24小时，再反馈到研发进行数据采集和故障定位则需要72小时。以此计算，解决问题的整体闭环时间超过15天，某些复杂问题甚至可达30天。

• 缺乏主动式服务设计：车企需重视如何利用大数据提升产品质量，提前识别潜在故障，以降低客户投诉，而不是等到客户的车辆出现故障后再进行处理。主动的服务设计可以通过大数据手段，监测车辆的状态，在故障发生前进行维护，减少对客户的打扰。

• 运营模式缺乏创新：现如今，售后服务的成本问题愈加突出。随着车辆全生命周期管理的逐渐深入，车企需要研究新的售后运营模式。通过对车辆在整个生命周期内的数据进行管理，车企可以将数据成本变成可为客户交付的价值，让客户在享受优质服务的同时，愿意承担后续的维护成本。

面对行业的数据困局，智协慧同（简称 EXD）与多家头部车企的实践揭示了一条清晰路径——将数据困局转化为先进生产力，通过"整车高精数据+车云一体计算架构+全栈数据驱动"的三角支撑，构建车云一体数据底座。

整车高精数据

高精可回溯数据的核心在于突破传统数据闭环的维度与精度局限，实现全域信号覆盖（包括诊断、总线、以太网日志、智驾点云/视频流等）与原始频率采集，确保业务场景灵活调用。通过车载数据记录机制，在断网环境下仍保障数据完整性，并支持视频流、雷达数据的拓展存储，形成可回溯的“数字黑匣子”。相较行业普遍的秒级采集，毫秒级精度可捕捉碰撞等瞬时状态变化细节，同时通过动态策略仅采集高价值工况数据（如 Corner Case），压缩比达 1:300，兼顾数据价值密度与成本效率。

车云一体计算架构

在此基础上搭建新一代的智能车辆诊断平台VDM，构建智能诊断中枢，推动智能汽车质量售后体系的革新。

首先要能够针对性地解决传统诊断在智能汽车时代所面临的痛点，例如软件故障定位难和电子系统复杂度高等问题。此外更重要的，要能够通过全生命周期的数据建模、实时数字孪生与AI诊断算法，以及无代码化故障预警，支持远程诊断和趋势分析，减少故障率，提升车辆维护效率，助力制造商和服务商实现智能化运维和精准服务，从而实现运维的降本增效，提升车主的体验和口碑。

• 车端与云端紧密配合，将本地实时处理与云端大规模分析灵活切换，结合海量数据和机器学习算法，提高诊断准确性和故障修复效率，同时通过故障预测与健康管理的领域知识形成算法，在车辆出现故障之前提前预警，防患于未然。

• 平台在服务客户过程中，通过将维修知识沉淀为可复用的数字资产，为车企提供可媲美“十年老师傅”的“两年经验技师+AI助手”的复合型能力，提升车辆维护效率和服务体验。

• 更深远的影响在于商业模式变革——当用户为“提前30天知晓电池衰减”的服务付费时，数据存储成本已悄然转化为客户留存价值。