在汽车后市场不断迈向数字化、智能化的浪潮中，“效率”与“精准”已成为核心竞争力。

今天，汽车大师重磅发布「数据飞轮2.0」方案，以数据为核心驱动力，打造从数据整合到应用的完整闭环，引领汽修服务全面升级！

第一环：多元异构数据，打造智能源泉

在汽修场景中，数据来源极其复杂：

1、维修手册

涵盖车辆全生命周期的核心技术文档，包括详细的车辆维修指南（如各系统拆卸与组装流程）、零部件规格说明（材质、尺寸、公差范围）、技术标准（符合的行业规范与认证要求），还包含装配图纸（精确到零件安装位置与角度）、电路图集（各组件电气连接逻辑）、保养周期表（针对不同工况的维护建议）、电子系统初始化设置参数（如 ECU 初始配置代码）等。这些文档是车辆设计制造的 “基因图谱”，为精准诊治提供理论与标准依据。

2、多年累积的维修工单

记录车辆从首次使用到多次维修的全流程信息，除维修历史、故障现象、处理方案外，还包括每次维修的具体时间、车辆行驶里程数、维修技师操作记录（如扭矩扳手使用力度数据）、更换零部件的批次与序列号、客户对维修效果的详细反馈（如异响是否完全消除、动力提升感知度）等。这些数据是车辆 “病历”，蕴含大量实操场景下的故障演变规律与维修优化线索。

3、多源异构、结构不一的历史资料……

• 传感器实时采集数据：如发动机转速、油温、胎压、电池电压、电机绕组温度等动态参数，以毫秒级频率生成时序数据，实时反映车辆运行健康状态。

• 用户反馈记录：包含用户对车辆异常现象的文字描述（如 “加速时有顿挫感”）、语音反馈（口述故障发生场景）、甚至拍摄的故障现象视频（如底盘异响时的车身振动画面），从主观体验角度补充数据维度。

• 第三方评测报告：涵盖专业机构的碰撞测试结果（各部位形变数据、安全气囊弹出时间）、燃油经济性评测（不同路况下的油耗曲线）、舒适性评估（噪音分贝值、座椅支撑性分析）、环保排放检测数据等，以独立视角提供车辆性能评价。数据形式除文本、图像、表格外，还包含音频（用户语音咨询记录）、视频（故障现场录像）、二进制传感器数据等，通过多模态融合全面刻画车辆使用场景与状态，为后续深度分析提供丰富素材。

这些信息过去如同“信息孤岛”，难以统一管理、调取繁琐，极大限制了智能化的发挥。

而现在，数据飞轮2.0通过智能整合与清洗，将这些宝贵数据统一纳入体系，为整个智能系统注入“源头活水”。

手册、工单、图纸、历史案例…… 我们融合来自主机厂、维修场景、工单积累等多维异构数据，构建行业最大规模的智能数据底座。每一份数据都经过深度清洗和处理，成为助力维修诊断的“燃料”。

第二环：AutoMaster数据引擎：让数据真正“转起来”

只有收集还不够，真正的核心价值来自“数据驱动智能”。

我们构建了三大引擎系统，激活沉睡数据价值：

1、向量引擎（AutoMaster-Embedding v1.5）

将汽修数据转化为多维向量，实现精准匹配与快速检索，为维修诊断提供“秒级”智能推荐。

2、汽车OCR 2.0 文档解析引擎(AutoMaster-DocParser)

基于行业领先的OCR技术，精准解析维修手册、纸质文档、工单等，结构化提取关键信息，让非结构数据也能流动起来。

AutoMaster Layout模型效果对比：基于维修手册深度优化的版面识别模型AutoMasterLayout，在关键的title、plain text 、caption、figuer_caption 等字段上相比开源的SoTA模型 PP-DocLayout 在维修手册数据上，准确率提升了30%

3、专业汽车诊修知识图谱引擎(AutoMaster-KGEngine)

通过智能建模，构建覆盖维修知识的知识图谱网络，打通“人-车-零部件-问题-方案”的逻辑关系，为自动诊断与知识推理提供基础。

第三环：数据结构化，构建智能知识中枢

经过引擎加工，原始数据被深度结构化，沉淀为三大核心知识库：

1、零部件库：

标准化记录零件型号、规格、材质、适配车型范围及替换件信息，实现精准匹配与快速检索。

2、故障码库：

涵盖各类故障代码（如 OBD 故障码）、对应故障原因、影响程度及修复优先级，支持智能诊断推理。

3、电路图库：

可视化呈现全车电路拓扑，标注元件参数、线路走向及接口定义，辅助电路故障高效排查。

4、维修案例库：

整合历史维修场景，记录故障现象细节、诊断思路、维修步骤及效果反馈，形成经验复用体系。

5、技术文档库：

归集维修手册、技术白皮书、原厂指导文件等，提供权威理论支撑与操作规范。

6、保养标准库：

定义各车型保养周期、项目（如三滤更换、火花塞检查）、工艺要求及配件规格，助力预防性维护。

7、车型配置库：

记录不同年份、版本车型的详细配置，包括发动机型号、变速器类型、车身结构、电子系统版本等。

8、供应商信息库：

存储零部件供应商资质、联系方式、供货周期、质量评级及合作历史，优化供应链管理。

9、新能源特库（电池 / 电机库）：

针对新能源汽车，记录电池类型（三元锂 / 磷酸铁锂）、容量、充放电特性，电机功率、扭矩曲线等关键参数。

10、电子元件库：

收录传感器、控制器、执行器等元件的型号、功能描述、安装位置图及通讯协议，支撑电子系统诊断。

11、汽车油品库：

规范机油、冷却液、制动液等油品的规格、标号、适用温度范围及推荐品牌，确保养护材料适配。

12、安全标准库：

整合各国 / 地区安全法规（如碰撞标准、排放法规）、行业认证要求，确保维修改造符合合规性。

13、工具库：

汇总专用维修工具（如汽车解码仪、举升机）的型号、操作指南、校准周期及适用场景，提升维修作业规范性。

混乱的数据，变得井然有序、可调用、可学习！

第四环：数据落库，沉淀为长期资产

所有经过AutoMaster数据引擎深度加工和结构化的数据，最终会智慧地汇聚到两大核心数据库中：

• 向量数据库：这里不再是简单的信息堆砌，而是构建了一个可深度检索、能智能推荐的“维修大脑”。它让每一次故障诊断和维修决策，都能迅速匹配到最相关的历史经验和解决方案，实现“秒级响应”的精准推荐。

• 诊修知识图谱：我们将海量的维修经验、专业知识和逻辑关系进行系统化梳理与整合，形成一张庞大而精密的知识网络。这不仅是数据的存储，更是门店和技师团队智慧的积累与复用，确保知识的永久留存与持续迭代。

通过这种方式，汽车大师「数据飞轮2.0」确保每一次维修作业都能站在“前人经验结合智能算法”的肩膀上，让知识沉淀为企业最宝贵、最具复用价值的长期资产

第五环：智能应用，赋能一线技师与门店运营 ✅

数据飞轮的强大价值，最终体现在其智能应用的“临门一脚”上。我们通过API接口、系统集成和智能助手等多种形式，将“数据飞轮”所蕴含的巨大能力，无缝落地到汽修服务的每一个具体场景中：

• AI诊断助手：当车辆出现疑难杂症，技师只需简单输入症状描述，系统便能立刻提供故障码、推荐维修方案及所需零部件清单。这大大缩短了诊断时间，提升了维修效率和准确性。

• 维修工单辅助系统：在创建和执行工单时，系统会实时调用专业汽车诊修知识图谱，根据车辆信息和故障详情，智能生成个性化检修建议、标准操作流程和注意事项，确保维修作业的规范性与一致性。

• 门店运营数据平台：告别传统的“数据仓库”，我们提供可视化数据看板，让门店管理者一目了然地掌握运营状况。更进一步，我们通过智能预测功能，分析客户需求、维修趋势和库存状况，帮助门店优化资源配置，提升运营决策的科学性与效率。

• 移动端轻量工具：考虑到一线技师的实际工作需求，我们提供了便捷的移动应用。技师可以随时随地进行维修查询、知识调用，获取专业的技术支持和指导，让智慧的力量触手可及。

从“数据仓库”到“智能引擎”，从“知识沉淀”到“即时应用”——汽车大师「数据飞轮2.0」正在引领汽修行业真正迈入“人机协同”的智能时代，让每一次维修都充满效率与智慧。

📣 结语：与智能同行，与效率共舞

汽车大师数据飞轮2.0，以其完整闭环的运作，构建起强大的汽修知识中枢。这不仅为维修技师提供了智能支持，更驱动门店实现运营效率和服务质量的全面提升。

数据飞轮2.0并非一套简单的工具，它是一种创新的能力体系。其核心目标是使汽车维修工作达到前所未有的高效与精准，助力每一位汽修人把握行业未来。

此刻，选择汽车大师数据飞轮2.0，即是选择以智能武装每一次维修作业，让数据真正成为您身边最可靠、最强大的“超级助手”。