在人工智慧與數位技術深度融合的浪潮下，汽車產業正經歷從“機械驅動“向“智慧驅動“的深刻變革。從去年的ChatGPT到今年的DeepSeek，AI技術持續推動產業升級。

今年政府工作報告也明確提出要持續推進“人工智慧+”行動，將數位技術與製造優勢、市場優勢更好結合起來，支援大模型廣泛應用，大力發展智慧網聯新能源汽車、人工智慧手機和電腦、智慧型機器人等新一代智慧終端機以及智慧製造裝備。

從自動駕駛到智慧座艙，從演算法驅動到資料賦能，AI正以顛覆性技術重構汽車產業的底層邏輯。這場變革不僅催生了智慧駕駛晶片、高精地圖等千億級市場，更以AI為紐帶，將汽車全產業鏈、智慧城市與數位交通系統編織成一張立體化的未來出行網路。

然而，AI技術的深度應用在重塑汽車產業的同時，也催生出前所未有的安全挑戰與技術悖論。傳統機械系統的失效模式被疊加了演算法黑箱、資料污染、多模態感知衝突等新型風險，當車載系統大量通過OTA即時更新時，軟體漏洞的遠端攻擊面也呈指數級擴大。

正如科絡達聯合創始人、首席技術官、中國區總經理章鑫傑在接受蓋世汽車採訪時所說的：“大模型時代，汽車正面臨著全新形態的威脅。”

科絡達聯合創始人&首席技術官&中國區總經理 章鑫杰

在此背景下，連接車輛健康與用戶安全的核心紐帶，汽車診斷模式和技術也正在做出適應性的變化。隨著智慧化與網聯化的加速，汽車診斷的角色已成為汽車產業可持續發展的關鍵支柱。

智慧遠端診斷成為剛需

診斷技術正與人工智慧、大資料深度融合，以應對更複雜的車輛系統和使用者需求。

傳統汽車診斷系統建立在機械時代與初級電子化階段的工程邏輯之上，其核心是實體信號監測+預設故障碼庫的雙層架構。

當車輛出現問題，車主需要將車召回工廠，一根根資料線如同聽診器般連接著車輛的OBD介面與診斷儀器，技師在有限的故障代碼中解碼車輛的“病因”。

這種傳統模式如同一位“事後醫生”，只能在故障發生後才介入。這一過程往往伴隨著漫長的等待：故障發生後的回應延遲、配件調撥的時間消耗、複雜問題的反復排查，甚至還有因資訊不全導致的誤判風險。診斷內容也僅限於DTC，無法揭示汽車更深層的“健康狀態”。

然而，在智慧化與軟體定義汽車的浪潮下，傳統基於OBD介面和故障代碼解析的機械式診斷模式，正面臨電子電氣架構重構帶來的系統性失效。

當汽車從分散式ECU向網域控制站、中央計算平臺跨越時，故障的觸發源從單一硬體節點演變為“感測器-演算法-執行器“的跨域耦合，甚至可能源于雲端更新引發的軟體邏輯衝突。

更進一步，汽車逐漸發展為“帶輪子的超級電腦“，故障形態從實體層穿透至數位孿生世界。例如，某品牌車型的智駕系統曾被曝出因視覺識別演算法將月亮誤判為黃燈，觸發不必要的緊急制動。此類故障無法通過DTC代碼庫捕捉，傳統診斷儀甚至無法讀取神經網路中間層啟動值。

而針對新能源汽車三電系統的問題，例如某些車型的續航驟降事件，傳統檢測手段僅能發現“電池電壓異常“，卻無法追蹤軟體交互層面的邏輯鎖死。

此外還有網路安全壓力的驟升和智慧汽車產生的大量資料洪流等，傳統診斷工具已無法應對。特別隨著汽車功能逐漸從硬體固化轉向軟體定義乃至AI定義汽車，代碼級故障呈隱形化，以及OTA引發的版本混沌，不同ECU的軟體版本相容性故障率飆升等問題凸顯，傳統診斷的根基逐漸被瓦解。

當故障從“看得見的齒輪斷裂“演變為“看不見的演算法偏執“，唯有構建新範式，才能讓診斷技術跟上汽車進化的速度。

智慧遠端診斷的發展，徹底改寫了這一規則，其是汽車產業適應技術反覆運算與用戶需求升級的必然選擇。隨著車輛從孤立機械單元演變為即時資料節點，遠端診斷能高效利用這些資料實現精准故障預判與修復，大幅降低傳統線下排查的時間與經濟。

通過無線通訊技術，雲端平臺能夠隨時接收車輛上傳的多維度數據——不僅是故障代碼，更包括電機轉速的細微波動、電池電芯的電壓平衡、急加速時的扭矩負載，甚至充電樁交互中的異常記錄等。

這些資料在AI能力的支撐下，構建出車輛健康的“全息畫像”，車輛也不再是等待救援的個體，而是化身為即時聯網的智慧終端機。

同時，消費者對即時性、透明化服務的期待，倒逼行業從“被動維修”轉向“主動健康管理”。

而從產業生態視角看，智慧遠端診斷也是智慧汽車時代的基礎設施之一。其助力車企優化產品設計、減少召回風險，還推動後市場服務革新，賦能保險公司、二手車平臺等衍生業態挖掘資料價值。政策層面，全球嚴苛的環保法規與自動駕駛安全標準亦依賴遠端診斷實現即時排放監控與系統可靠性驗證。

站在技術革命的交匯點，智慧遠端診斷不僅是一種工具升級，更是汽車產業價值重構的縮影。

在這其中，科絡達正在發揮重要力量。

基於多年技術積累和對產業的深刻洞察，科絡達在診斷領域已成為引領行業發展的中堅力量之一。

傳統車輛診斷 VS 科絡達智慧遠程診斷

具體來看，科絡達智慧遠端診斷支持任何地點遠端操作，通過無線通訊即時執行，發現問題即刻通知，診斷內容涵蓋DTC、駕駛狀態、系統負載及異常事件等多維度數據，核心目標為預防潛在問題發生。

與傳統車輛診斷相比，科絡達智慧遠端診斷系統依託無線通訊模組，打破距離桎梏，診斷內容從單一故障代碼擴展到多維資料融合，診斷時效性的加強也十分明顯。其技術差異和優勢體現在執行場景、通訊方式、時效性、資料廣度及問題處理邏輯等多個維度。

大模型重塑診斷範式

科絡達能做到這些絕非易事，其智慧遠端診斷，是通過大模型理念，賦能汽車診斷系統智慧化升級，打造完整閉環解決方案，對汽車製造商搭建智慧化產業平臺提供了無限可能。

當下，智慧診斷大模型正成為診斷技術進化的中樞，通過融合車輛運行資料、維修案例庫、零部件圖譜等多源資訊，實現故障根因推理與維修方案生成。

科絡達聯合創始人、首席技術官、中國區總經理章鑫傑在接受蓋世汽車採訪時指出，當前階段，大模型在即時車輛控制領域仍存在可靠性瓶頸，短期內難以直接承擔行駛決策職能。相較之下，在汽車智慧診斷領域，大模型已展現出快速落地的技術可行性和商業價值，核心突破體現在資料處理與人機交互兩大維度。

早期行業探索機器學習應用于故障診斷時，面臨結構化資料匱乏的制約。中國汽車後市場長期存在大量非結構化資料資產，包括維修工單中的自然語言描述、技師手寫檢修記錄、語音溝通日誌等，這些資訊因格式混亂、語義模糊難以被傳統演算法有效利用。

大模型通過自然語言處理和知識圖譜等技術，實現了對非標資料的結構化解析，並與車輛實際工況資料進行多模態關聯分析。

在人機交互層面，大模型驅動的診斷系統突破了傳統代碼交互的局限性。系統可支援多輪自然語言對話，準確理解口語化描述。在輸出端，系統將專業診斷結論轉化為分步驟指導方案，並採用更人性化的回饋模式。

科絡達搭建的大模型智慧診斷平臺，形成車輛上電自檢（車端）→匯總故障碼及故障資料進行根因分析（遠端診斷系統）→發佈修復方案（軟體固件更新&OTA任務下發）全流程框架。構建了一套覆蓋“車端資料獲取-雲端智慧分析-用戶端交互執行”的閉環體系。

科絡達通過遠端診斷技術與OTA技術相結合，打造完整閉環解決方案。實現了從故障監測到修復的全程追蹤，重新定義了智慧汽車時代的診斷邏輯。

同時，智慧診斷大模型在走向落地的過程中，邊緣計算憑藉靠近資料來源的優勢，成為大模型向智慧終端機、智慧閘道拓展從而觸達更廣大用戶的重要載體 。

科絡達以高算力、端側推理能力、AI硬體加速引擎及模型壓縮支援為前提，通過大模型邊緣計算，實現車輛即時健康監測、車內多模態感知、駕駛行為識別、車載智慧AI助手以及方案定制個性化推薦。打造軟硬體結合的智慧生態圈。

科絡達大模型智慧診斷平臺框架

具體來看，該架構的核心競爭力體現在多個維度：資料閉環能力實現診斷準確率的持續進化；OTA與診斷系統的深度耦合，大幅提升軟體損毀修復效率；模組化設計支持靈活擴展，可快速適配不同車企的電子電氣架構等。

當5G網路讓資料流程動擺脫延遲的枷鎖，邊緣計算賦予車輛自主診斷的“神經反射”，大模型演算法在雲端不斷進化出更敏銳的“醫學直覺”，未來的汽車將真正成為一個有生命力的智慧體。

單點突破到生態重構

現今，汽車診斷系統的變革正在重構汽車後市場生態。在研發端，AI驅動的模擬測試成為主流。在製造端，工業大模型實現預測性維護。而在服務端，大模型等方面的應用，逐漸實現“語音描述故障現象-系統自檢-預約維修”的全流程自動化。

隨著汽車進化為“移動智慧體”，診斷系統將像神經中樞般滲透至研發、製造、服務的全生命週期。

更具顛覆性的是，診斷資料成為車企核心競爭力之一，也成為驅動汽車生態進化的“數位血液”，諸如保險公司借此定制更精准的UBI車險，二手車平臺依靠完整的健康檔案實現殘值評估，車企則從海量資料中捕捉下一代產品的改進方向。這些資料資產不僅優化產品設計，更催生訂閱制診斷服務等新商業模式。

多年以來，科絡達持續為整車廠、物聯網智慧設備製造商提供OTA運營訂閱、遠端診斷方案，憑藉深厚的生態佈局，科絡達已構建起可持續的競爭優勢。作為橫跨汽車原廠與後市場的全球化技術服務商，其業務覆蓋車輛全生命週期：從量產前的供應商協同管理、產線端的高效OTA更新，到售後市場的遠端診斷與持續功能優化，形成“資料-服務-價值”的閉環。

依託全球超過3.2億台智慧設備、數百萬輛汽車的服務積累，科絡達的技術和資料池已具備顯著的規模效應。

這種生態協同能力在技術反覆運算中持續強化競爭力。對於2025年汽車診斷的發展，章鑫傑認為邊緣計算是一大重點，其將推動車端即時診斷能力升級，此外大模型的應用也將得到更多體現。

行業正經歷深度洗牌，技術門檻提升將加速低競爭力企業淘汰。“我們希望在這個淘汰賽的過程中，修煉好內功，找到新的增長點，實現更好的跨越。”章鑫傑說到。

機遇總是伴生著荊棘，但當汽車產業駛向軟體定義、AI驅動的深水區，科絡達的探索揭示了一個根本邏輯：未來的車輛健康管理絕非孤立的技術升級，而是基於資料流程動的生態系統重構。

這場變革的終局還遠未到來。