引擎盖下传来嘎吱声或异常声响，通常会让人心头一紧——这时候多半已经晚了，只能眼睁睁看着汽车冒烟，最终停在高速公路边。英国汽车维修公司Kwik-fit的一项调查显示，故障维修的平均成本大约350英镑，某些情况下甚至超过1500英镑。其实，很多需要大修的故障在出现前就已经有征兆，只不过乘客座上不可能一直坐着一位机械师。那有没有办法提前发现并处理这些问题？答案已经很清楚：人工智能。

AI不仅仅限于驾驶辅助功能

从超级巡航系统到自动驾驶，先进驾驶辅助系统和全自动驾驶领域已经成为汽车行业的支柱。最新、最前沿的AI系统已经大量搭载在高端车型上。但AI能做的远不止让车辆保持在车道内、轻松倒车入库或带你找到最爱的咖啡店。它更擅长的是从简单的传感器数据中识别模式、预测结果——那些数据可能细微到人类感官根本无法察觉。这正是捕捉异常声响的理想工具，能把小麻烦扼杀在摇篮里，避免它演变成让人心疼的大开销。

要让AI高效工作，离不开高质量的训练数据。幸运的是，车辆的故障、维修和保养都有详细记录；机械师记录的故障，以及交通部门执行的年度测试，都能提供大量车辆运行的实证数据。把这些数据输入机器学习算法，就能建立起一个高效的预测模型——它可以根据从尾气排放到刹车衰减不均匀等各种数据点，提前判断可能发生的故障。

在此之前，我们已经在云端拥有了一个“无所不知的机械师”，但接下来需要把这套智能化能力部署到车辆边缘端。具体来说，就是将一套非常基础的神经网络翻跟斗（比如NNA）连接到车辆的引擎管理计算机，以及车上现有的其他传感器（如胎压和温度传感器）。再额外增加几个能测量异常振动等情况的传感器，AI就完全有可能在潜在故障真正发生之前发现它。

这样一来，当AI检测到某个可能很快就会变成故障的情况时，会主动提醒驾驶员——它侦测到了什么，并建议尽快找机械师做一次快速、便宜的维修，而不是放任不管，最后只能停在路边等拖车。系统还能把感知到的故障详细信息直接发给机械师，让诊断过程更省时省力，也有更多精力完成高质量的修理。

从最豪华的车型到最基本的城市通勤车，把“AI机械师”装进每一辆车，听起来似乎投入不小。但要知道，一旦真的发生故障，受损的可不只是车主的钱&包。

将故障的花费降至最低

故障带来的最常见两种情绪是沮丧和愤怒——有些是对故障本身，但更多是对车辆以及它的制造商。除了几百英镑的维修费，如果驾驶员一气之下决定换车，甚至发誓再也不碰这个品牌，那对制造商来说就是一笔更大的隐形损失。

还有一个问题：到底谁在支付故障维修费？如今车辆所有权模式发生了很大变化，越来越多的人选择租赁、融资或贷款购车。这些模式通常包含广泛的质保和维修计划，有些甚至覆盖10万英里和10年之久。在消费者眼里，长期质保意味着一切都会得到妥善处理；一旦出问题，他们天然认为修理费该由经销商或制造商承担。

借助AI系统监测数百万辆汽车的状态和故障可能性，制造商就能在潜在系统问题演变为更大问题之前主动干预，把麻烦消解于无形。

快节奏的生活

没有人喜欢出问题，汽车故障也不例外——不管是对个人车主，还是为车队停工而焦虑的管理者。通过部署简单、低成本的神经网络翻跟斗和其他计算设备，很多令人头疼的麻烦可以在发生前就解决。汽车故障产生的烟雾和驾驶员的愤怒，将变成一次轻松开进车库的旅程——只需要在质保期内做一次简单维修，就能让客户继续正常行驶，保持对品牌的信任。