2026年6月23日，火山引擎FORCE原动力大会在北京举行。木卫四科技受邀参加大会「AI开放麦」路演环节，分享了我们正在做的一件事——通过人工智能让汽车维修知识变得像搜索引擎一样触手可及。

这次分享的主角，是木卫四面向全球汽车售后市场打造的AI 维修助手——CData。

图｜火山引擎FORCE大会现场

从如何解决车辆网络安全到如何解决车辆故障问题，木卫四依托人工智能正在打造“汽车出问题怎么办？”的全面解决方案

基于蝴蝶大模型，围绕发现和解决汽车故障现象，依托木卫四对汽车异常状态的深入理解，AI维修助手CData已经完成100余款车型的诊断技术学习，包括对近3万张电路图的以及近20万张零部件维修和拆装图的分析和理解。

图｜维修资料示例

CData AI维修助手主要围绕以下方向提供能力：

首先，是把散落在各处的维修知识变成可检索、可推理的数据。

维修手册、TSB信息、工单记录、论坛帖子、技师经验分享，大量内容原本都是非结构化信息，CData通过AI进行研究、抽取和关联，逐步构建结构化诊断知识库，目前已完成深度解析超过15万条故障信息及其诊断方法。

其次，我们希望让维修经验能够跨品牌复用。

例如，同一型号ECU被应用于不同品牌和车型时，其故障模式往往存在共性。CData建立零部件维度的知识关联，让已经验证过的问题和解决方案，可以在更多车型之间共享。

这些能力并不是依靠参数堆砌出来的，而是在真实车辆数据、维修案例和工程实践中一点点积累形成的。

专业的Agent不应只是一段聊天内容，它是一张行动清单

相比一段冗长的回答，维修技师使用AI时更需要的是明确的下一步操作。

因此，CData采用了诊断行动卡的形式，将诊断结果整理成一句话结论、故障判断以及下一步诊断建议，让技师能够直接在车旁使用。

图｜CData诊断行动卡界面

围绕维修场景，CData提供了几种主要能力：

在故障码分析场景中，用户输入故障码后，系统会综合原厂排查流程、历史维修案例以及相关资料，快速生成初步诊断建议。原本需要花费大量时间查阅手册的工作，现在几秒钟内便能完成初步分析。

对于没有故障码的情况，技师可以直接描述车辆现象，例如“冷车启动抖动”“高速行驶时动力下降”等问题，AI会结合上下文主动追问，并逐步生成故障排查路径。

同时，系统支持语音和文字输入，用户无需记忆专业术语，也不需要反复描述车辆背景信息，可以像日常交流一样连续提问。

目前，CData已支持中文、英语、西班牙语、阿拉伯语等多种语言，可覆盖东南亚、中东及其他海外市场需求。

从实验室走向维修车间

技术能力最终是否有价值，还需要回到真实场景中验证。

图｜AI开放麦路演现场

目前，CData已经在主机厂体系开展合作。

CData已接入多家企业，并在国内外超过100家维修站开展运行。且在一些合作场景中，木卫四原有VSOC能力与CData产品实现了数据协同应用，从车辆安全运营延伸到维修诊断场景，探索更多可能性。

从修车赚钱，到管理车辆健康

分享过程中，我们还讨论了汽车售后服务模式可能发生的变化。

过去，维修业务更多依赖零部件销售和工时收入；未来，车企或许可以围绕车辆健康状态提供持续服务，将收入来源从“故障发生后的维修”，逐步延伸到“故障发生前的管理”。

AI不一定直接改变扳手和螺丝刀，但它有机会改变售后服务背后的经营方式。

与此同时，随着澳大利亚MVIS等法规逐步要求车企向独立维修机构开放诊断信息，如何高效管理和利用这些数据，也成为全球市场正在面对的新课题。

我们希望，CDataAI维修助手不只是一个提高效率的工具，而是帮助维修知识更高效流动的一种方式。

关于木卫四

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