摘要
本发明属于汽车故障检测技术领域,提供了一种智能网联汽车故障检测方法及系统,包括:S1、首先收集智能网联汽车在行驶过程中的实时数据,包括车辆传感器数据、网络通信数据、用户行为数据及环境感知数据;S2、接着采用深度学习模型对上述数据进行实时分析,识别故障预兆模式,预测潜在故障类型;S3、然后基于分析结果,通过车辆内置的AI决策系统;本发明能够通过收集并分析多元化的实时数据,利用深度学习模型实现故障的精准预测与快速定位,相比目前主要依赖机械传感器和人工经验的故障检测方法,显著提高了响应速度和诊断准确性,从而更有效地保障了智能网联汽车的安全运行并提升了用户体验。