本月行业报告传递新变化,双指探洞：一场奇妙的探险之旅

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近日技术小组通报核心进展,昨日行业报告更新行业新动向,双指探洞：一场奇妙的探险之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化监督平台，智能优化服务质量

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本月官方渠道传达政策动向,今日官方传递最新研究成果,双指探洞：一场奇妙的探险之旅，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电在线客服系统，实时沟通维修需求

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本周数据平台本月监管部门通报最新动态:本周研究机构披露新政策,双指探洞：一场奇妙的探险之旅

在广袤的大地上，隐藏着无数神秘莫测的洞穴。这些洞穴，如同大自然的秘密花园，吸引着无数探险者前来一探究竟。而我，也有幸成为其中的一员，体验了一次双指探洞的奇妙之旅。 那天，阳光明媚，我和几位好友相约来到了这片神秘的山林。我们带着探险的激情，开始了这场未知的旅程。走进山林，我们仿佛进入了一个幽深的迷宫，四周的树木遮天蔽日，鸟语花香，让人陶醉。 经过一番跋涉，我们终于来到了洞穴的入口。洞穴口不大，却显得深邃莫测。我们小心翼翼地迈入洞穴，一股凉意扑面而来，令人精神一振。洞穴内昏暗潮湿，空气中弥漫着泥土的芬芳。 为了更好地探索洞穴，我们决定采用双指探洞的方式。这种方法既可以保持身体平衡，又能让我们更好地观察周围的环境。我们用右手的中指和无名指紧紧抓住洞壁，左手则用来保持平衡。在洞穴中，每一步都显得小心翼翼，生怕一不小心就会滑倒。 随着深入，洞穴的景象愈发奇特。洞壁上布满了钟乳石，形态各异，仿佛是大自然精心雕琢的艺术品。有些钟乳石晶莹剔透，如同水晶一般，令人陶醉。而有些则粗犷豪放，仿佛在诉说着千年的故事。 在探险的过程中，我们遇到了许多险阻。有时，洞壁过于陡峭，我们只能依靠双指的力量攀爬；有时，地面湿滑，我们不得不小心翼翼地前行。然而，这些困难并没有阻挡我们的脚步，反而让我们更加珍惜这次探险之旅。 在洞穴深处，我们发现了一片宽敞的洞穴大厅。大厅内，钟乳石林立，宛如一座地下宫殿。我们不禁感叹大自然的神奇，同时也为能亲身体验这份奇妙而感到自豪。 然而，探险并非一帆风顺。在返回的路上，我们遇到了一处险峻的峭壁。峭壁上布满了尖锐的岩石，稍有不慎就会受伤。我们用双指紧紧抓住岩石，小心翼翼地通过了这一险关。 经过一天的探险，我们终于走出了洞穴。回首望去，那片神秘的洞穴仿佛在向我们挥手告别。我们带着满满的收获和喜悦，离开了这片神奇的土地。 这次双指探洞的旅程，让我深刻体会到了探险的乐趣。在探险的过程中，我们不仅领略了大自然的神奇，还锻炼了意志，增进了友谊。我相信，这次经历将成为我一生中难忘的回忆。

随着汽车行业智能化浪潮的推进，软件定义汽车（SDV）正成为创新核心，尤其在人工智能（AI）技术的融合下，为车辆使用体验和制造商运营带来革命性变革。SONATUS 作为一家专业的汽车软件供应商，凭借其在车内和云端软件的端到端解决方案，致力于通过 AI 赋能的 SDV 平台解决行业痛点，推动更高效、更灵活的创新模式，提升用户满意度和主机厂竞争力。此外，该公司在上月刚刚实现了 500 万台汽车软件的量产交付，标志着其研发能力与市场规模进入新的里程碑。2025 年 9 月 10 日，SONATUS 中国区总经理任松涛在 2025 第五届未来汽车 AI 计算大会上表示，AI 赋能的软件定义汽车正成为推动行业创新的关键平台，能够通过智能诊断、动态数据管理和自动化工作流，显著优化车辆使用体验，并为主机厂客户（OEM）及其车主用户创造更大价值，同时解决当前因车辆复杂度带来的诸多挑战。任松涛 | SONATUS 中国区总经理车辆复杂度带来的挑战随着汽车智能化程度的不断提升，软件在车辆中的核心作用日益凸显，却意外引发了用户体验的显著下滑。主机厂在故障排查和系统优化环节投入大量人力资源，依赖传统的诊断故障码分析及工程师经验积累，却仍面临每日涌现的新问题难以快速解决的困境，这种低效的应对方式导致运维成本居高不下。对于车主而言，当车辆在行驶中突现引擎故障等警告时，仅能通过晦涩难懂的用户手册寻求帮助或匆忙前往服务中心，而事实上多数用户手册长期处于无人阅读状态，即便查阅也常因信息脱节无法提供有效解决方案，最终致使用户满意度持续走低。 图源：演讲嘉宾素材行业亟需通过智能化工具破解当前困局，在保障车辆可靠性的同时提升用户便捷性。SONATUS 提出的软件定义汽车与 AI 技术融合方案，通过构建车辆专属 AI   Technician 等创新工具，能精准诊断故障并提供实时维修指导；其核心机制基于生成式 AI 和大型语言模型技术，分两步实现：第一步整合车厂数据库如车辆设计文档、历史故障数据和用户手册，不限格式导入系统，与大型模型交互训练构建专属知识库；第二步借助边缘智能处理车端实时信号，包括诊断故障码、日志文件或 CAN 总线数据，实现即时分析。例如在 CES 展展示案例中，车主遭遇引擎故障时，通过手机应用提问，系统结合实时数据和知识库迅速生成驾驶建议，并通过 DMS 系统自动预约维修服务，同时应对主机厂对准确率的质疑，强调性能依赖知识库丰富度和 MCP 协议的双向安全交互以持续提升可靠性，这从根本上解决传统服务链路的响应迟滞问题，为制造商降低运维成本，为用户缩短处理周期，创造双重价值。AI Technician 的解决方案针对上述挑战，SONATUS 创新性地推出了 AI Technician 软件产品，该产品利用生成式 AI 和大型语言模型技术，通过构建一个桥梁式的智能系统，整合车辆设计文档、历史故障记录、工厂生产数据和用户手册等多源信息，形成专属知识库，并结合车端实时数据收集工具实现信号动态连接。其核心逻辑分为两步：首先，将车厂多源数据库导入 AI Technician 系统，由该系统作为桥梁与大型语言模型进行交互和训练，构建车辆专属知识库；其次借助边缘智能处理车端数据如诊断故障码、日志文件或 CAN 总线信号，实现即时分析。例如，在 CES 展会上展示的案例中，车主遭遇引擎故障警告时，通过手机应用向 AI Technician 提问，系统基于实时信号和知识库迅速诊断问题根源，给出 " 能否继续驾驶 " 的专业建议，并自动通过 DMS 系统预约维修时间，大幅缩短服务响应周期。这一解决方案显著提升了用户满意度和服务效率，同时为 4S 店及主机厂工程师提供精准支持，降低了对资深经验的依赖，使得初级人员也能高效处理复杂问题。AI Technician 的性能高度依赖知识库的丰富度和持续迭代，通过 MCP 协议实现安全双向交互与自我学习，确保诊断准确率随数据积累不断提升，但需长期训练优化以应对行业挑战。 实现 AI 创新的三大基础要素在此基础上，SONATUS 强调有效应用 AI 于汽车领域需三大核心要素：灵活的基础架构、动态数据收集和深度汽车 AI 集成。其中，高度可配置的电子电气架构涵盖软件定义网络（SDN）实现集中式总线管理以灵活调整功能，软件定义数据与存储（SDDS）通过时序数据库优化高效存储与成本控制，以及软件定义计算（SDC）利用容器化技术平衡算力分配，确保系统安全可靠和连接性。动态精准的数据收集机制借助智能算法实现按需传输，避免大块数据传输的低效与高成本，支持边缘处理加速创新开发。深度汽车 AI 集成确保实时访问车辆上下文信号，提升生成式 AI 和大型语言模型的应用效果，支持辅助驾驶等功能，实现更相关和准确的操作。SONATUS 的 AI 产品组合SONATUS 提供的模块化 AI 产品组合全面赋能软件定义汽车创新，其基础产品专注于部署高度可配置的电子电气架构，确保系统灵活性与可靠性；Collector AI 通过智能算法实现精准动态数据收集，优化数据传输成本与效率；AI Director 作为近期在德国 IAA 展上发布的端到端 MLOps 工具链，专用于扩展车内边缘智能处理能力，支持机器学习模型的高效部署与维护；AI Technician 聚焦车辆专属智能诊断，通过融合设计文档和历史故障数据构建知识库，为工程师提供即时问题解决方案；Automator AI 则利用无代码方式定义工作流自动化编排，简化复杂任务处理。此外，其全车 xOTA 更新解决方案，支持车厂进行远程升级。这些产品可依据主机厂需求自由组合应用，例如 AI Technician 搭配 Collector AI 提升诊断响应速度，或 Automator AI 与 AI Director 结合优化自动化流程，并通过时序数据库等云端车端架构实现全车 OTA 更新，所有模块均非强绑定模式，支持定制化创新，无需强制集成，显著提升主机厂运营灵活性与用户服务体验。未来展望与挑战尽管 AI 在汽车领域展现出变革潜力，其实际应用仍面临准确性与可靠性双重挑战，系统性能高度依赖多源数据融合与持续训练优化。SONATUS 将持续深化软件定义汽车与 AI 技术的协同创新，通过扩展车辆设计文档、工厂记录和用户手册等知识库维度，并依托 MCP 协议安全交互机制增强自学习能力，同时结合 RAG 大模型的检索增强生成内容，助力主机厂降低运维成本并提升用户服务响应速度，推动行业建立更灵活可靠的智能车辆生态系统，在应对数据隐私合规性与跨车型适配性挑战的过程中实现技术迭代。（以上内容来自于 SONATUS 中国区总经理任松涛于 2025 年 9 月 10 日在 2025 第五届未来汽车 AI 计算大会上进行的发表的《以 AI 赋能的软件定义汽车为创新平台》主题演讲。）