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智能诊断

项目背景：随着OEM打造SOA新架构和软件复杂度极速的提升，未知的异常和偶发故障大量增加，在缺少专家经验的情形下需要依懒大量高精、高质量的数据进行未知故障分析和探索；

- 目前的远程诊断以DTC为主，实现预先定义的故障监控和报警, 采集到的冻结帧数据维度少、采样频率低，无法支撑未知故障相关性分析和故

  障溯源，无法支撑智能诊断能力建设；

- 已发生的诊断故障中，重复故障占比达到70-80%，售后部门存在大量重复造车轮问题，严重影响售后诊断效率。

智协慧同智能诊断方案：

- 数据自动化采集与查询：能够自动获取和查询车辆的日志或总线数据，省去手动操作的繁琐步骤，提高数据获取的效率和准确性。

- 高效故障诊断：利用高级数据分析技术和机器学习算法，对采集到的数据进行快速分析，准确识别出故障原因，显著缩短故障诊断时间，

大幅减少流转到售后部门的异常数量。

- 自动解决方案生成：根据诊断出的故障类型，系统能自动生成对应的解决方案，提供给技术人员或直接向客户建议，进一步提高处理效

率。

- 学习与反馈机制：系统具备学习能力，能根据历史故障处理的反馈和结果，不断优化故障诊断的准确性和解决方案的有效性。

灵活数仓

项目背景：

在智能汽车领域，数据多样性是一个关键挑战。数据源包括传感器数据、车辆诊断数据、GPS位置数据以及用户体验数据等。这种多样性要求数据仓库能够有效整合、分析和利用这些不同类型的数据，以提升汽车的安全性和智能化程度。

此外，智能汽车需要在实时或准实时下做出决策，因此数据仓库必须支持实时或近实时的数据处理和分析，这意味着数据仓库需要具备快速的数据提取、转换和加载（ETL）能力。

同时，大数据处理也是不可或缺的，因为传感器数据、车内软件数据和车辆健康数据等需要高效处理和分析，以推动智能汽车的迭代升级。

vStudio和vAnalyze在智能汽车领域的协同应用可提供对数据仓库建设和维护的强大支持。首先，通过vStudio，用户能够配置数据提取、清洗和预处理步骤，选择要提取的数据源，并配置数据转换规则。这简化了数据整合和准备的过程，为进一步处理提供了清晰的数据基础。

接着，vAnalyze作为分布式计算工具，能够处理大规模数据集，用户可以将数据传递给vAnalyze集群，利用其并行计算能力来执行复杂的数据处理任务。这确保了数据仓库的高效性，特别适用于处理大数据。

智能底盘

项目背景： 车企在开发提升乘驾舒适性的新功能时，通过众包数据采集的方式采集减速带、砂石路等路面特征信息，并标记在地图上，未来车辆在通过这些特征路面的时候，可以主动调节悬架状态，提升乘驾舒适性。


  面临问题：

- 传统的减速带识别算法模型从开发到完成车端部署周期太长，需要18到24个月

- 路面识别需要对毫秒级信号进行采集，而在传统车联网数据采集模式下，数据质量不能保证，且数据成本高，功能实现十分困难


智协慧同EXCEEDDATA解决方案：采集特征路面信息，并将GPS与标签信息上传云端，云端迭代训练模型，验证后一键部署至车端，运行模型，将计算结果推送给控制器，改善体验。