智协慧同通过自创的时序数据库和车云一体计算框架，为智能汽车提供数据驱动的智能诊断与健康管理服务。当前公司的创新技术已经应用于20多个量产车型，实现了毫秒级精度的数据采集与处理。
2025年3月18日，在第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上，智协慧同联合创始人兼CEO鲍鹏分享道，在服务汽车量产交付过程中，遇到许多非标准化问题，导致工程实施难度大。通过不断试错，智协慧同积累了丰富的工程能力。为提高效率，公司开发了自动化测试台架，将手工测试转变为自动化测试，显著降低了人力成本。此外，还为客户构建了模型跨车云运行的运营和运维能力，包括在云端软件环境进行初步测试，再到物理台架验证，最后小范围部署的完整流程，有效提升了产品测试和迭代效率。
公司在云计算技术保持持续迭代和升级，包括从云上的批计算迭代到批流一体，以及在云端存储方面原创VSW文件格式以及MVW合并格式，显著提升了查询性能，并降低了云上存储成本。此外，公司还推出了支持跨车云查询系统，并在车载数据处理方面实现了变频数据上传和分层存储，以及资源监控和闲时计算功能，以优化资源利用以降低成本。这些技术升级和创新旨在满足客户对数据处理效率和成本控制的需求。
智协慧同联合创始人兼CEO
以下为演讲内容整理:
技术创新:打造汽车数据核心组件
智协慧同致力于为智能汽车打造数据核心产品，其研发的汽车时序数据库在行业内具有开创性意义。2020年，公司申请相关专利，目前已获得美国、日本授权。该数据库突破了传统认知，将汽车视为计算系统，使数据在车内即可实现高效查询与存储，改变了以往数据需上传至云端再进入数据库的模式，极大地提升了数据处理效率和响应速度。
公司的另一核心产品是车云计算框架。受IT行业“Serverless”理念启发，智协慧同将云端低代码计算工具的经验应用于汽车领域。考虑到汽车工程师分析数据的复杂需求，既要处理车上嵌入式环境的数据，又要兼顾云端数据，公司创新性地将云上算子化引擎移植到车上。尽管底层基础不同，车上采用C++编写，云端使用Spark封装，但在这两套算子之上，业务人员的开发逻辑是统一的，只需专注于业务逻辑，无需担忧在不同环境进行数据处理的差异，为汽车数据计算提供了极大便利。
在量产实践过程中，智协慧同不断对产品进行技术迭代和升级。在云端:
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云端流批一体 - 实时流计算:在客户的需求推动下，在云上实现批流一体，既可支持 batch 计算，也可做实时计算。
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云端存储降本 - MVW合并格式:智协慧同原创的文件格式 VSW及其合并格式MVW在云端经过大范围客户验证，相较于开源格式，有巨大的成本节约和查询性能的提升。车企客户在技术上不需做任何升级，只要转成这个格式，查询性能就会有百分之七八十的提升，同时存储成本还有很大节约。
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车云SQL 1.0 - SQL 自动拆解、车云协同计算:支持 SQL 的跨车云查询，可以把SQL 的任务直接推到车上进行计算。
图源:智协慧同
在车端，公司也进行了诸多技术改进:
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变频上云:在客户的要求下，在车端实现支持变频，即毫秒级精度的数据存在车端，上云时可以按照业务的不同需要，变换不同采样频率上云。
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分层存储:从之前所有信号都存在车里，到现在根据客户需求实现部分信号存 30 天，部分存 10 天，可按照不同的层次来管理时长。
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资源监控:在车里面做资源监控，并设监控机制，当CPU 资源超过界限，会自行删除，以保证在量产项目中，对车端计算资源进行管控，不影响别的系统。
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闲时计算:一台车上的算力可能一天20个小时都是空闲的，在充电的时候把云上的一些任务在车端进行计算，算完后把结果传回云端。当车企在百万台车的规模上进行查询故障和工况，都可以通过闲时计算来实现性能的提升和成本的节约。
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此外还有计算优先级调度、大模型、支持多模态存储、支持AI 向量数据库、日志的压缩检索，等技术功能的更新。
实践成果:助力汽车业务在线化转型
智协慧同的技术创新在实际应用中取得了显著成果，其中之一便是帮助客户实现了工具在线化。传统汽车工程师常需使用外接盒子采集车辆数据，再将数据下载至本地进行回放和分析计算，操作繁琐且效率低下。智协慧同的灵活素材项目改变了这一现状，量产车上的设备可灵活采集数据并在线回放、分析，将过去单机离线的工具转变为在线工具，极大地提升了生产效率。
这一转变不仅提高了工作效率，还带来了新的业务价值。例如，在解决新能源车小电瓶亏电问题时，智协慧同通过对车辆数据的相关性分析，迅速找出车辆半夜上电的原因是部分车主在车内充电后未拔掉充电宝，充电宝的反冲导致车辆唤醒。基于此，客户及时上线告警功能，并通过OTA修复软件漏洞。这一案例充分展示了数据在线化分析在发现和解决汽车问题方面的强大能力，也体现了智协慧同技术对汽车业务优化的重要作用。
图源:智协慧同
随着汽车从单纯的控制系统向控制系统与计算系统融合转变，传统的故障诊断工具和方法面临挑战。许多软件故障难以通过传统的故障诊断码识别，导致售后维修效率低下，成本高昂。智协慧同敏锐地捕捉到这一市场需求，智协慧同提出了一系列衡量售后业务水平的关键指标，如售后故障远程定律、一级故障拦截率和主动巡检等，并迅速投入研发，在2024年推出了VDM(Vehicle Diagnostic Management)系统。
VDM提供一整套数据接入、可视化、风险告警、故障诊断等工具和服务能力，通过打通800客服、传统诊断系统、远程诊断系统、工单系统，构建起一整套在线运营体系，使得许多业务可以在线化和主动化。基于丰富可扩展的规则算子，可以拖-拉-拽构建故障模型，形成预警雷达网络，实时监测4大类、几万个车辆参数，可拦截80%潜在舆情危机。
通过在线获取数据、分析问题，针对新问题即时在线分析并部署模型，实现一键排查故障，在故障排查过程中还能沉淀维修知识，逐步构建起从局部功能点到整车的完整告警模型和故障诊断体系，甚至可以跨车型迁移，为汽车售后业务的智能化转型提供了有力支持。
并且可以预见的是，未来这个模型体系将进一步发展成一个知识库，接入向量数据库，并结合大模型，实现智能问答。这样不仅能让售后团队快速获取精准答案，还能打通各个业务系统，会有更多的服务体验的能力涌出。
未来展望
智协慧同在汽车数据领域的布局不仅局限于当前的业务，还积极拓展数据应用场景。公司提出了“1 + 3 + X”的发展模式，其中“1”代表数据底座，“3”表示公司自主探索f在数据底座上能落地的3个价值场景，“X”则代表与更多合作伙伴共同挖掘的多元化应用场景。
在汽车保险领域，智协慧同与客户合作开发微碰撞算法。通过采集足够的样本数据进行训练和识别，实现对小事故剐蹭的精准判断，帮助主机厂提供主动服务，提升客户体验。在电池热管理方面，公司与客户深入合作优化算法，挖掘传统电池升温策略的改进空间，节省电量，增加续航里程，为汽车性能提升提供了新的思路和方法。
截至目前，智协慧同已在商业化方面取得了显著成绩。公司完成了25个以上量产车型的交付，合作客户涵盖极氪、岚图、长城、广汽、一汽等众多知名车企。公司的产品在多种硬件平台上均有应用，同时兼容QNX、Linux、安卓等多种操作系统。
图源:智协慧同
早期，智协慧同与客户的合作主要集中在数据底座和数采项目，如今已逐步拓展至云端应用场景，如热管理、微碰撞算法识别、智能诊断等领域。未来，公司将继续深化与现有客户的合作，不断拓展新的合作伙伴，共同挖掘汽车数据的潜在价值，构建完整的数据资产生态，推动智能汽车行业的可持续发展。
智协慧同通过持续的技术创新、丰富的实践成果和广泛的商业合作，在汽车数据驱动变革的道路上不断前行。从打造核心数据组件到助力业务在线化转型，再到构建数据资产生态，智协慧同正逐步改变着汽车行业的数据应用格局，为智能汽车的发展注入新的活力，也为行业的未来发展提供了极具价值的借鉴和方向。
