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行业领域

电子信息技术,微电子技术,计算机及网络技术

需求背景

随着新能源汽车的发展和普及，当前新能源汽车诊断模式依托传统车辆维护体系，已无法满足新能源汽车快速推广的现实，主要体现在客户需求多样化、维保人员缺少、设备单一、车辆功能恢复时效性高等方面。

    新能源汽车智能诊断系统需基于云服务平台对新能源汽车进行智能识别，实现远程识别车辆状态，通过云平台对影响车辆当前功能失效的因素进行干预，向维护人员反馈功能失效原因及解决方案；实现对车辆性能进行远程评估，包含整车及零部件性能数据的存储/调取/分析，达到车辆后期性能衰减实时掌握。该系统具有自主更新功能，形成诊断经验库可供使用者查看和编辑，此项目要求该系统能够准确截取整车数据进行解析，要求服务器能满足500用户同时在线使用。

    新能源汽车智能诊断系统具备车辆用户使用权限，用户通过该平台可实时了解车辆状态，对车辆状态进行自行评价。

需解决的主要技术难题

新能源汽车智能云诊断系统需要解决的技术难题包括：

1. 数据采集和传输：新能源汽车智能云诊断系统需要能够实时采集车辆各个部件的数据，并将这些数据传输到云端进行分析和处理。这涉及到数据的采集、传输和存储等技术问题。

2. 数据分析和处理：云端需要能够对采集到的数据进行分析和处理，提取出有用的信息，并进行故障诊断和预测。这需要使用机器学习、数据挖掘等技术来建立模型和算法，以实现对车辆状态的准确判断。

3. 故障诊断和预测：新能源汽车智能云诊断系统需要能够准确地诊断车辆的故障，并预测出可能发生的故障。这需要建立起一套完善的故障诊断和预测模型，能够根据车辆的数据和历史信息来进行判断和预测。

4. 安全性和隐私保护：新能源汽车智能云诊断系统需要保证数据的安全性和隐私保护。车辆的数据在传输和存储过程中需要进行加密和权限控制，以防止数据泄露和被非法使用。

5. 系统的实时性和可靠性：新能源汽车智能云诊断系统需要能够实时地对车辆进行诊断和监控，并及时发出警报和建议。同时，系统需要具备高可靠性，能够在各种复杂环境下正常运行，以确保车辆的安全和稳定性。

6. 跨平台兼容性：新能源汽车智能云诊断系统需要能够与不同厂家和型号的车辆进行兼容，以适应市场上各种不同的车辆。这需要解决不同车辆之间的通信和数据格式的兼容性问题。

期望实现的主要技术目标

新能源汽车智能诊断系统基于某品牌新能源车辆市场维保终端进行应用推广，作为车辆维保的基础工具，维保人员可以通过该系统对该品牌车辆进行远程诊断/故障处理等。

    新能源汽车智能诊断系统更能匹配未来新能源车辆快速普及对后端车辆应用维护的需求，突破原有传统车辆的维护模式，形成一种新的更人性化、智能化的车辆维护体系，为新能源汽车维保行业拓展了新的发展模式。该系统对维护人员更友好，对车辆功能维护更具时效性，对车辆性能评估更准确，同时能够突破车辆诊断设备垄断，实现新能源车辆市场应用维保的自主掌控。

    新能源汽车智能诊断系统更好的提升新能源车用户的体验感，完善了新能源售后体系，能够更好的促进新能源汽车行业的发展。

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