隨著汽車科技的飛速進步，現代汽車制造業正在經歷劇烈變革，尤其在新能源汽車領域，這種變化更加顯著。當前，新能源汽車產業鏈的各個方面都在發生深刻的變化，從汽車零部件的芯片制造、零件的融合開發，到汽車軟件的研發，AI大模型的應用等，都顯示出汽車產業正在向著更加智能化、數字化的方向發展。內卷和降本成為當前汽車行業最熱門的話題，一方面，車企之間競爭異常激烈，不斷比拼各種性能和指標數據；另一方面，盡管汽車銷量增加，但成本難以降低，導致利潤空間被壓縮，車企面臨降本的壓力。

在此背景下，售后服務領域的降本需求也日益凸顯。隨著新能源汽車研發周期的縮短以及車輛結構的日益復雜，軟件故障頻發，故障診斷難度加大，傳統的售后故障診斷儀已難以滿足高效診斷的需求。因此，如何實現面向智能汽車的智能診斷服務成為各車企亟待解決的問題。預測式維修作為未來汽車行業的關鍵技術之一，其重要性已被廣泛認可，據麥肯錫報告顯示，預測式維修將成為2030年為汽車行業帶來最大增效和降本的技術。

針對這一趨勢，愛瑟福公司作為一家專注于汽車軟件服務的高科技企業，早期主要致力于汽車OTA業務的發展，以適應汽車電氣化、軟件化的趨勢，打造標準化、安全化的車聯網eSync服務平臺。然而，在與多家車企的合作過程中，公司意識到，僅依靠OTA技術難以實現整體數字化運營管理效能的提升。因此，愛瑟福開始關注智能診斷技術，通過智能診斷技術對汽車的各種數據進行按需采集和持續性采集，以提高故障診斷的準確性。

目前，遠程診斷技術在汽車行業中大致可分為五個階段：基礎故障報警、故障數據分析、預見性診斷、機器智能學習以及模型的生態交易。多數車企已完成前兩個階段的基礎系統建設，即通過建立TSP或遠程診斷平臺，使車輛具備遠程診斷能力，能夠實現車輛遠程在線診斷和實時數據采集。此外，還需為車企的各個模塊創建失效故障模型，通過構建數據模型來準確描述車輛的特定零件或整體行為，從而確保汽車零件的安全性和可靠性。隨著故障模型的成熟度提升，可為車企提供精準的預見性服務體驗，進而指導后續零部件研發和汽車制造，實現模型的反哺。

以愛瑟福公司合作的一家車企為例，通過遠程診斷平臺采集特定零部件的數據，完成預見性服務的訓練與開發，將每輛車的潛在故障問題及時準確地推送給車主，從而提升售后體驗。此外，這一變化也適用于商用車領域，商用車用戶可通過遠程診斷服務，提前了解車輛狀況，并對重要零部件進行預防性檢修和保養，有效降低停工風險和其他損失。通過預見性服務，車企能夠為車主提供全面的服務，確保用戶享受到VIP式的售后體驗。同時，智能診斷技術也有助于車企在海外快速部署維修網點，減少對維修技師的依賴，為海外市場的拓展提供支持。

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