智能网联汽车故障诊断技术的挑战与优化路径研究

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摘要

在汽车产业“新四化”转型与政策推动下，智能网联汽车规模化发展的同时，其系统复杂性与多源异构特性带来了新型故障风险，传统诊断技术已难以适配需求。围绕故障诊断的协同效率、数据处理能力与诊断精准度等核心问题，分析了传统规则驱动与模型驱动方法的局限性，阐述了数据驱动、机器学习、深度学习及知识图谱等技术的应用优势，探讨了复杂异构系统协同、大数据处理、算法鲁棒性等关键挑战。（剩余7424字）

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