Hyper Flow丨凌云平台：让诊断更实时更智能

驾驶员发现仪表盘某个不知名故障灯亮起时，无从下手！

联系客服远程诊断时，双方沟通全靠“猜”，

司机一句“发动机老响”，

客服答一句“能描述一下响声吗”，

最后变成了“啥啥啥”的无奈循环。

··应用案例：如何在车端实现车辆预诊断？··

以用户遇到空调故障为例：

用户通过车机中的“车辆健康助手Agent启动一次车辆体检”。当发现空调制冷效果不佳时，他只需告知Agent出现的问题，Agent在获得用户授权后便开始工作：

1. 它首先从车端读取 DTC 故障码，作为诊断第一步；

2. 然后结合车辆当前状态下的传感器数据（例如空调风速、压缩机电流、温度传感器）以及云端配置下发的 AI 诊断模型，分析故障可能性；

3. 基于模型输出的可疑部件，Agent自动查阅车企的维修知识库，筛选出与该故障相关的维修建议，并通过车机屏幕推送给用户；

4. 用户可选择“线上预约维修”、“发送报告”或“继续观察”等后续动作，整个流程自动化、可解释、具备闭环能力。

用户不再需要在“故障灯亮起→搜论坛→猜问题→等客服”这一套路径中反复循环，而是可以直接获得专业建议，从而提升诊断效率与使用体验。

随着车端芯片算力的不断增强和AI模型轻量化技术的成熟，基于数据+智能体场景解决方案的模式将成为标配。

未来，车凌科技将不断迭代车云数据一体化技术及垂域模型的平台化效应，助力主机厂在汽车+AI时代实现更多场景体验，让每一段里程更有价值。