9月12日下午，由中国互联网协会主办，信息化观察网、国润互联信息技术研究院联合承办的2026中国国际服务贸易交易会雄安新区AI+创新应用生态论坛成功举办。同期举行的2026 AI+行业创新应用成果发布环节，一批在AI技术创新、行业应用、生态建设等方面具有代表性和示范性的创新成果集中亮相。其中，神州问学与某新能源创新车企联合打造的“AI智能诊断平台”成功入选《2026 AI+创新应用成果展示册》。
诊断之困：软故障查不出，老经验留不住
随着汽车电动化、智能化、网联化快速推进，售后诊断面临三大挑战：
一是故障复杂性激增：智能汽车各子系统交互复杂，多系统耦合故障需要跨系统分析能力；软件Bug、配置错误、版本冲突等“软故障”增多；间歇性故障难以在车间复现，传统“听、看、摸”方法失效，技师反复试车、多次换件仍无法解决。
二是效率瓶颈突出：技师依靠个人经验和直觉排查，诊断仪虽能读取故障码和数据流，但信息有限，结合维修手册仍难快速定位；主机厂技术支持资源有限，疑难故障远程诊断效率不高。
三是人才断层加剧：技师知识结构老化，面对新能源与智能网联新型故障存在短板；资深技师离职后经验随之流失，新技师只能从零摸索；新能源高压系统安全门槛高，未经专业培训的诊断存在安全风险。
“全科医生”上线：VIN级预诊断，7×24在线
基于此，神州问学联合某新能源创新车企打造的“AI智能诊断平台”正式上线。该平台如同为每辆车配备了一位全天候在线的“全科医生”，搭建数据、模型、知识和应用架构，覆盖店端与厂端，服务维修技师、服务人员、客服、在线技术支持和售后管理五类用户。
值得一提的是，平台提供VIN级单车预诊断。平台基于VIN自动拉取车辆配置信息、完整维修历史、已知兼容性问题、同款车型TSB通报与共性故障；车辆未到店时，通过TSP远程读取现存DTC及冻结帧、关键传感器参数和各ECU运行日志等，自动标记异常并关联知识图谱分析。平台根据综合信息生成预诊断报告，包含初步故障定位（含置信度）、推荐检查项目与顺序、配件清单与库存状态、预估维修工时。技师到店后可直接基于预诊断结果开展工作，跳过传统信息收集与初步排查。
平台形成增量知识自闭环，诊断后自动记录、工单自动结构化、知识自动融合，盲区自动推送专家补充，增量知识自动微调上线；主流程无需人工干预，专家仅关键节点审核即可。
能力突破：一次建设、多域复用
平台检索召回率与问答准确率均达90%，故障图谱构建实现T+1自动化，支持7×24小时在线诊断，新人上手周期缩短60%。平台汇聚六类数据源、覆盖五类用户，并扩展至智能客服问答、销售话术赋能、技师培训教练、质量分析洞察、运维单据处理五大业务场景，实现“一次建设、多域复用”。
在能力底座方面，平台以自研硬编码RAG为核心，融合NLP、知识推理与大语言模型，实现RAG全链路自主可控、知识图谱自定义、诊断模型自主迭代，核心能力不受制于第三方。知识库汇聚案例、手册、工单、TSB全量数据，形成汽车诊修核心数据资产。
业务价值方面，平台助力企业实现四项变革：技师赋能，初级技师具备中级诊断能力，降低对高级技师的依赖；主动服务，VIN预诊断推动从被动维修走向预测维护；数据融合，打通TSP车联网数据，持续分析CAN信号提升诊断准确性；知识复用，经验沉淀为数字资产，人员流动而知识不流失。
随着新能源汽车竞争从产品端延伸至服务端，售后诊断智能化升级已成为车企精细化运营的关键。该平台将资深技师经验转化为可复用数字资产，未来，神州问学将继续以神州数码AI for Process方法论为指引，通过AI原生的流程操作系统，让核心经验穿越人才周期、留在系统、持续进化。
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