基于5G技術的智能汽車維修系統研究

中圖分類號：U472.5 收稿日期：2025-01-08 DOI： 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.05.027

Research on Intelligent Automotive Maintenance System Based on 5G Technology

Sun Zhengbin Weifang Engineering Technician College，Weifang26220o，China

Abstract：Anin-depthdiscusionwasconductedonthedesignandimplementationofasmartcarrepairsystem basedon5G technology.Attheoutsetoftheeseachallcaracteristisoftchogretorouhlyalyed，alongihtsplicatidatag es nthespecificfieldfcarepairSubsequentlynarcitecturefora5G-basedsmartcarrepairsystemaspresented，covengthe overalldesignoftsstem，tesecificompositionofhardwarendtefunctioalmodulesofsoftareInaditioneytecholo gies involvedinthesystemimplementationprocess wereelaborated，suchastheintegrationof5Gcommunicationmodules，igdata processingandanalysis，andteapplicationofartifialitellgencealgorits.Thoughsytemtestingndpeformanceevalatio was confirmed thatthissystemis efectiveandsuperior.Theresultsof testudyshowthatsmartcarrepairsystembasedon5Gtechnologycaimprovetheeficiencyofcarrepairs，reducecosts，ndpointtoanewdirectionforthfuturedevelopmentofthearepair industry.

Keywords：5Gtechnology;Intellientcarmaintenance;Systemarchitecture；Bigdata analysis;Artificialinteligence;eotedi agnosis

1前言

隨著汽車產業的快速發展和智能化程度的不斷提高，傳統汽車維修模式面臨諸多挑戰，5G技術的出現為汽車維修行業帶來了革命性的變革機遇。5G網絡的高速率、低延遲和大連接特性，使得實時數據傳輸、遠程診斷和智能決策成為可能，為構建智能汽車維修系統提供了堅實的技術基礎。

本研究探討基于5G技術的智能汽車維修系統的設計與實現，旨在解決傳統維修模式中存在的效率低下、成本高昂和資源浪費等問題。通過將5G技術與大數據分析、人工智能等先進技術相結合，構建一個高效、智能的汽車維修系統，不僅可以提高維修效率和質量，而且能優化資源配置，降低維修成本，為用戶提供更加便捷和個性化的服務。

25G技術在汽車維修中的應用優勢

5G技術在汽車維修中的應用優勢主要體現在其技術特點和對維修效率的提升兩個方面。首先，5G技術具有高速率、低延遲和大連接的特點。5G網絡的峰值傳輸速率可達 10Gbps ，是4G網絡的100倍，這使得大量車輛數據的實時傳輸成為可能[1]。同時，5G網絡的端到端延遲可低至 1ms ，極大地提高了遠程診斷和控制的實時性。此外，5G網絡支持每平方公里百萬級的設備連接，為大規模車輛同時接入維修系統提供了可能。

5G技術高速率和低延遲的特點給汽車維修諸多的便利，其優勢在這兩個方面：a.縮短了故障診斷時間，助力維修人員能夠比以往更迅速得到車輛運行的數據，并可以即時通過遠程操作對車輛故障診斷。b.提高了維修資源的利用率，5G技術大連接的特性幫助維修中心對大量的車輛進行監控和管理。當車輛出現異常狀況的時候，維修中心就能夠立刻收到警報，維修人員可以通過遠程操作查看高清的視頻，從而及時快速診斷出具體故障2，維修技師即使與車輛不在同一現場，也不影響維修技師精準的對故障車輛進行診斷。不僅提高了維修的效率還提高了行車的安全。

3基于5G的智能汽車維修系統架構設計

基于5G的智能汽車維修系統架構設計包括系統總體設計、硬件組成和軟件功能模塊三個方面。系統總體設計采用分層架構，包括數據采集層、網絡傳輸層、數據處理層和應用服務層。數據采集層負責收集車輛運行數據和環境信息；網絡傳輸層利用5G網絡實現數據的高速傳輸；數據處理層進行數據存儲、清洗和分析；應用服務層則提供各種維修相關服務，圖1展示了基于5G的智能汽車維修系統的總體架構，可以看出，系統由車載終端、5G基站、邊緣計算節點和云端服務器組成。車載終端通過5G網絡將數據傳輸到邊緣計算節點和云端服務器，實現實時數據處理和長期數據存儲。

5G硬件主要由四個部份組成：云端服務器、邊緣計算節點、5G 基站和車載終端。

a.車載終端是車輛監控管理系統的前端設備，已廣泛用在了貨車、客車、私家車和農用車等眾多車型，其通過在線監控采集到車輛數據并通過5G網絡上傳。b.5G基站是網絡的核心設備，提供高速網絡連接服務。c.邊緣計算節點開展本地數據處理與實時響應工作。d.云端服務器承擔大規模數據存儲及復雜分析任務，這種分布式架構保障了系統實時性，還契合了大數據處理要求。

軟件功能模塊包括數據采集模塊、遠程診斷模塊、智能決策模塊和用戶交互模塊。數據采集模塊負責收集和處理車輛傳感器數據；遠程診斷模塊實現故障的遠程檢測和分析；智能決策模塊利用人工智能算法提供維修建議和預測性維護方案；用戶交互模塊則為維修人員和車主提供友好的操作界面和信息展示。圖2展示了系統的主要軟件功能模塊及其相互關系，可以看出，各模塊之間通過標準接口進行數據交換，實現了模塊化的系統設計，便于功能擴展和維護。

4系統實現中的關鍵技術

系統實現中的關鍵技術主要包括5G通信模塊集成、大數據處理與分析和人工智能算法應用。5G通信模塊集成是實現系統的基礎，需要解決車載終端與5G網絡的穩定連接、數據傳輸的安全性和可靠性等問題。通過優化天線設計和信號處理算法，可以確保在各種環境下都能保持高質量的5G連接[3]。

大數據處理與分析是系統的核心，涉及海量車輛數據的存儲、清洗、分析和可視化。采用分布式存儲和計算框架，如Hadoop和Spark，可以高效處理PB級的數據。同時，利用流處理技術實現實時數據分析，為即時決策提供支持。數據可視化技術則幫助維修人員直觀理解復雜的數據分析結果。

車輛的故障診斷、預測性維護以及維修決策這些方面都有運用到人工智能算法。機器學習算法能夠讓系統從以往的歷史數據里面去學習故障模式，從而提升故障診斷的準確程度。深度學習技術則可以用來對復雜的傳感器數據進行剖析。也可以便于識別潛在問題的存在[4]。圖3呈現了基于深度學習的故障診斷模型的架構情況，這個故障診斷模型把卷積神經網絡和長短期記憶網絡相互結合，這種方法能夠對時序數據和空間特征進行有效的處理，提高了故障診斷的準確程度。

5系統測試與性能評估

為驗證基于5G技術的智能汽車維修系統的有效性和優越性，筆者進行了一系列系統測試和性能評估。測試環境包括模擬實驗室和實際道路場景，涵蓋了各種典型的使用情況；測試指標主要包括系統響應時間、診斷準確率、資源利用率和用戶滿意度等。

測試結果顯示，系統平均響應時間為 0.8ms ，遠低于傳統系統的 20ms ；診斷準確率達到 95% ，比傳統方法提高了 15% 。資源利用率方面，系統能夠同時處理1000 輛車的實時數據，CPU和內存占用率保持在合理范圍內。用戶滿意度調查顯示， 90% 的維修人員和 85% 的車主對系統表示滿意，認為其顯著提高了維修效率和服務質量[5]。

與傳統維修系統相比，基于5G技術的智能汽車維修系統在各個方面都表現出顯著優勢，特別是在處理復雜故障和提供預測性維護方面，新系統展現出了強大的能力。例如，在某次測試中，系統成功預測了一輛車的變速箱故障，提前兩周發出預警，避免了可能的高速拋錨事故。這種預測性維護能力不僅提高了行車安全性，還大大降低了維修成本。

6結語

5G技術的智能汽車維修系統，其實效性和優越性已經由系統測試以及性能評估得以證實。經調查研究顯示，該系統可提升維修效率、降低維修成本，還可為用戶供給更便捷且個性化的服務。5G技術擁有高速率、低延遲以及大連接的特性，聯合大數據分析與人工智能算法，給汽車維修行業給予了變革性的變化，讓車輛維修更便捷更精準。

現階段5G技術在車輛維修中尚存在一定的局限。比如5G技術全國網絡覆蓋的技術實現和完成程度，以及數據安全以及用戶隱私等問題。未來的研究方向可聚焦在優化算法性能、提高系統安全性以及探索新的商業模式等方面。基于5G技術的智能汽車維修系統代表了汽車維修行業的未來發展走向，有望推動整個行業朝著更智能化、高效化的方向前進。

參考文獻：

[1]張明遠，李華強.5G技術在汽車維修中的應用前景[J].通信技術，2023，56（3）：45-52.

[2]王立新，陳思遠.智能汽車維修系統架構設計研究[J].計算機應用，2022，39（8）：2234-2240.

[3]劉偉東，趙明華.基于大數據的汽車故障診斷方法[J].汽車工程，2021，43（5）：567-573.

[4]孫建國，周曉峰.人工智能在預測性維護中的應用進展[J].自動化學報，2022，48（2）：321-330.

[5]林志遠，黃曉明.5G時代智能汽車維修系統設計與實現[M].北京：電子工業出版社，2023

作者簡介：孫正斌，男，1979年生，講師，研究方向為汽車維護與保養。