自動駕駛汽車未來能夠進行自我診斷和維修嗎？

【摘要】在大數據和物聯網等新興技術的幫助下，汽車進行自我診斷和維修的能力會被大幅增強。

騰訊數碼訊（Eskimo）汽車的智能性和自動化正在不斷提升，但你或許並不知道，汽車在好幾十年前就能夠進行自我診斷了，甚至是某種程度的自我維修。診斷和維修故障其實很簡單——這取決於故障本身——但隨著整個汽車行業開始被軟體的驅動，大數據也讓這個過程變得更加簡單和高效。

診斷的程度

最早的燃料噴射（FI）系統能夠監測許多感測器和變數。隨著技術的進步，它允許FI系統去適應某些參數，這絕對是一種自我診斷的形式，甚至可能是「解決」問題的一個要素。

這當中的難點不在於判斷汽車是否具備相關的技術，而是要確定什麼可以歸類為自我維修。適應可以被看作是解決問題的方式，而非製造問題。

隨著汽車行業的發展變化，我們也需要考慮內燃機的計劃淘汰問題。即使是一輛基礎型汽車也裝有大約30台電子控制器，一些更豪華的汽車製造商還會把這個數字提高到100個左右，這可是在我們進入自行駕駛，電動或混合動力汽車時代之前的事。

計算機和控制器

隨著電子控制器數量呈指數級增長，如今智能汽車的控制器當中散布著大約1億行計算機代碼。它會對汽車的所有功能進行監控和調整，從剎車、照明、安全系統，到發動機性能、乘客舒適度、甚至內部空間。因此，我們更傾向於尋求基於大數據的解決方案，而非著眼於機械層面。

當然，一些機械故障總是會變得很嚴重，多麼巧妙的技術也不能維修它們——比如水管爆裂。但有人認為，管理系統可以通過提供一個臨時性維修措施的方式來解決問題。

另一種觀點認為，隨著技術的增強，重要部件發生故障的風險會隨之減小 ——感測器在發生故障之前就會將其識別，並且不會讓災難性故障發生——我們現在已經看到類似功能的出現了。

預測技術可以成為解決辦法

這就是大數據大顯身手的地方了。

工程師們都知道，汽車部件的使用壽命是有限的，從曲軸到傳動軸在內的所有部件都有一個生命周期。而通過使用從數百萬英里測試那裡獲得的數據，這個生命周期可以被精準地預測出來。

數據預測所呈現出的簡化信息可讓工程師了解到有多大比例的用戶會加錯油，使用充氣輪胎，或者根本不在乎他們的汽車是如何被對待的。它還可以讓工程師們了解到有關組件會在何時失效，哪些情況會導致早期故障，甚至售出汽車當中出現故障的百分比是多少。

一個問題，一百個答案

自動駕駛汽車能夠診斷和修理自己嗎？可以也不可以，這完全取決於你對修理的定義。

毫無疑問，未來的汽車將能夠診斷出比以往更多的故障和問題。物聯網技術會對這項功能產生重大影響，軟體控制的硬體在壽命上也會大幅度延長。這雖然不能讓車輛自我修理成為最常見、最受信任的修理方式，但的確會加速這個目標的實現。

因此我們的問題應該是，這種技術是否會讓車輛的使用壽命被無限延長？答案基本上是肯定的。

來源：TheNextWeb

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