智协慧同：以创新技术引领汽车数据变革，驱动业务全面升级
在智能汽车发展浪潮中，智协慧同凭借自创的时序数据库和车云一体计算框架，为行业带来数据驱动的智能诊断与健康管理服务。目前，其创新技术已在 20 多个量产车型中成功应用，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 鲍鹏分享了公司在服务汽车量产交付过程中的经验。面对诸多非标准化问题导致的工程实施难题，智协慧同通过不断尝试，积累了深厚的工程能力。为提升效率，公司开发自动化测试台架，将手工测试转变为自动化，大幅降低人力成本。同时，为客户构建模型跨车云运行的运营和运维能力，从云端软件环境初步测试，到物理台架验证，再到小范围部署，形成完整流程，有效提升产品测试与迭代效率。
技术创新：打造汽车数据核心组件
智协慧同专注于研发汽车数据核心产品。其汽车时序数据库具有开创性，2020 年申请专利，现已获美国、日本授权。该数据库打破传统，把汽车视作计算系统，让数据在车内就能高效查询与存储，改变以往先上传云端再进数据库的模式，极大提升数据处理效率与响应速度。
受 IT 行业 “Serverless” 理念启发，智协慧同推出车云计算框架。考虑到汽车工程师处理数据的复杂需求，既要兼顾车上嵌入式环境数据，又要涉及云端数据，公司将云上算子化引擎创新性地移植到车上。尽管车上采用 C++ 编写，云端使用 Spark 封装，但在这两套算子之上，业务人员开发逻辑统一，只需专注业务，无需担忧不同环境的数据处理差异，为汽车数据计算带来极大便利。
在量产实践中，智协慧同持续技术迭代。在云端，实现流批一体，支持实时计算;原创 VSW 文件格式及 MVW 合并格式，经客户验证，相比开源格式，显著提升查询性能、降低存储成本，车企客户转换格式后，查询性能提升百分之七八十，存储成本也大幅节约;支持 SQL 跨车云查询，可将 SQL 任务推到车上计算。在车端，实现变频上云，按业务需求变换采样频率上传数据;分层存储，根据客户需求管理不同信号存储时长;进行资源监控，当 CPU 资源超限自动删除，保障车端计算资源不影响其他系统;利用闲时计算，在车辆充电时处理云上任务，提升性能、节约成本。此外，还实现计算优先级调度、大模型支持、多模态存储、AI 向量数据库支持、日志压缩检索等技术更新。
实践成果：助力汽车业务在线化转型
智协慧同技术创新成果显著，帮助客户实现工具在线化。过去汽车工程师用外接盒子采集数据，下载至本地回放分析，操作繁琐、效率低。智协慧同的灵活素材项目改变这一现状，量产车设备可在线采集、回放、分析数据，将单机离线工具转变为在线工具，大幅提升生产效率。
例如在解决新能源车小电瓶亏电问题上，智协慧同通过分析车辆数据相关性，找出车辆半夜上电原因是部分车主充电后未拔充电宝，充电宝反冲导致车辆唤醒。客户据此及时上线告警功能，通过 OTA 修复软件漏洞，体现数据在线化分析解决汽车问题的强大能力。
随着汽车向控制系统与计算系统融合转变，传统故障诊断工具面临挑战。智协慧同捕捉到这一市场需求，提出售后业务水平关键指标，如售后故障远程定律、一级故障拦截率和主动巡检等，并于 2024 年推出 VDM(Vehicle Diagnostic Management)系统。VDM 提供数据接入、可视化、风险告警、故障诊断等工具和服务，打通 800 客服、传统诊断系统、远程诊断系统、工单系统，构建在线运营体系。通过丰富可扩展规则算子构建故障模型，实时监测 4 大类、几万个车辆参数，拦截 80% 潜在舆情危机。在线获取、分析数据，即时排查故障，沉淀维修知识，构建整车告警模型和故障诊断体系，且可跨车型迁移，有力支持汽车售后业务智能化转型。未来，该模型体系有望发展成知识库，接入向量数据库，结合大模型实现智能问答，打通业务系统，提升服务体验。
未来展望：拓展数据应用场景
智协慧同提出 “1 + 3 + X” 发展模式，“1” 为数据底座，“3” 是公司自主探索的数据底座上 3 个价值场景，“X” 代表与合作伙伴挖掘的多元应用场景。在汽车保险领域，与客户合作开发微碰撞算法，通过样本数据训练识别小事故剐蹭，为主机厂提供主动服务。在电池热管理方面，与客户合作优化算法，挖掘传统电池升温策略改进空间，节省电量、增加续航。
截至目前，智协慧同已完成 25 个以上量产车型交付，合作客户包括极氪、岚图、长城、广汽、一汽等知名车企，产品应用于多种硬件平台，兼容 QNX、Linux、安卓等操作系统。早期合作集中在数据底座和数采项目，如今已拓展至云端应用场景。未来，公司将深化与现有客户合作，拓展新伙伴，挖掘汽车数据潜在价值，构建完整数据资产生态，推动智能汽车行业可持续发展。智协慧同凭借持续技术创新、丰富实践成果和广泛商业合作，正改变汽车行业数据应用格局，为智能汽车发展注入新活力，为行业未来指明方向。
