— Внедрение ИИ-технологий для оценки неисправностей ТС в настоящее время действительно выглядит как перспективное подспорье для автовладельцев, — соглашаются в пресс-службе ГК «Автодом». — Но сегодня для станций технического обслуживания это больше маркетинговая история, нежели реальная помощь в диагностике проблем.
В свою очередь, эксперт агентства LikeVR Юрий Слатин утверждает, что идея диагностики автомобиля по звуку и вибрации вполне реалистична, но вряд ли поможет определить точную причину поломки и конкретную степень износа деталей. Это, скорее, хороший инструмент, который поможет заметить отклонения на ранней стадии и подсказать, куда смотреть дальше.
— Работает это так: в базу данных нейросети вносятся звуки и вибрации, которые издают системы как исправного, так и неисправного автомобиля, — рассказывает специалист. — Например, звуки при изношенном подшипнике, проблеме с ремнем или неравномерной работе цилиндра, детонации и других неприятностях. Нейросеть сравнивает запись с базой известных состояний и ищет похожие признаки. Точность повышается, если добавить к этому данные по модели авто, пробегу, истории обслуживания и OBD-ошибкам...
ИИ-ассистенты способны сигнализировать о возможной поломке, что поможет обладателю машины спланировать визит на СТО в профилактических целях, соглашаются в «Автодоме». Но нейросеть может распознать неисправность с ошибкой или не определить вовсе, что приведет к более серьезным поломкам ТС.
Как уточняет Слатин, тут важно учитывать, что смартфон, на который записывается звук, это не лабораторный датчик. На точность записи могут повлиять много факторов: конкретное местоположение телефона в момент записи, параметры его микрофона, а также открыт ли капот, насколько сильны посторонние шумы, прогрет ли двигатель, какие обороты, какое топливо и прочие нюансы.
— Поэтому пока нейросеть вряд ли заменит живого мастера автосервиса, — делает вывод эксперт. — При этом она может быть полезной для предварительной диагностики. Например, клиент присылает запись в сервис заранее, и мастер уже знает, на чем фокусироваться. Или дилер накапливает цифровой профиль конкретного автомобиля: как он звучал год назад, как звучит сейчас, какие изменения появились. Вот это уже ближе к настоящему цифровому двойнику — не абстрактная модель «среднего двигателя», а история конкретной машины.
То есть ИИ-диагностику можно использовать как предварительный фильтр, чтобы понимать, с чем ехать в автосервис. Сотрудникам СТО и дилерам новая технология сокращает время первичного осмотра, помогает выстроить историю состояния машины и может заранее подсвечивать проблемы, которые человек на слух еще не всегда воспринимает. А вот принимать решение о ремонте по результатам такой предварительной диагностики не стоит, — указывает Слатин.
При выборе конкретного приложения собеседник портала «АвтоВзгляд» рекомендует оценивать три момента. Первый — использует ли сервис только звук или совмещает его с данными бортового компьютера (OBD2), VIN, пробегом и историей обслуживания. Второй — показывает ли он вероятность и несколько возможных причин, а не ставит один категоричный диагноз. Третий — есть ли понятные рекомендации: что проверить, насколько срочно, можно ли ехать дальше.
Из открытых решений эксперт рекомендует попробовать DriveVerse, CarEchoID, AI Mechanic, Pulscar — они делают акцент именно на анализе звука. Для связки с данными бортового компьютера есть AI4Car и Bosch Mobile Scan. Но Bosch в этом сегменте больше ориентирован на классическую диагностику через адаптер и коды ошибок, а не на определение неисправностей по звуку двигателя. Также есть приложения вроде AcceloVibe, которые больше анализируют вибрации двигателя.
