據(jù)麥姆斯咨詢介紹，美國V2M公司面向車輛故障檢測和預(yù)測性維護(hù)，開發(fā)了一種基于人工智能（AI）的聲學(xué)傳感器監(jiān)測解決方案。

V2M公司在特斯拉Model 3車型上安裝了一款聲學(xué)傳感器原型系統(tǒng)，并正在開發(fā)一種評分模型，以通過車輛的聲音預(yù)測潛在的故障。

總部位于紐約的V2M公司下一步計劃采購兩輛內(nèi)燃機汽車和一輛混合動力汽車進(jìn)行產(chǎn)品測試，以證明該產(chǎn)品同樣適用于燃油引擎汽車及其發(fā)動機。

數(shù)據(jù)顯示，如果能及時發(fā)現(xiàn)并識別汽車所發(fā)出的噪音，有望避免27%的導(dǎo)致事故的故障。

V2M公司首席執(zhí)行官Peter Bakulov表示：“我曾經(jīng)是一名賽車手。2019年夏天，有輛車在我眼前發(fā)生了碰撞并燒毀。不幸的是，事故造成了司機死亡。原因是他車輛的后橋出現(xiàn)了故障。這是一種常見的情況，在零部件卡死之前肯定會發(fā)出特定的噪音。我們的解決方案本來可以挽救他的生命。”

V2M公司的最終目標(biāo)是與Tier 1汽車制造商合作，將其解決方案作為標(biāo)準(zhǔn)配備部署到車輛中。

V2M團隊開發(fā)了一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案，能夠確定故障聲音模式并推斷車輛出現(xiàn)的故障。即使汽車在充斥各種噪音的道路上行駛，該系統(tǒng)也能識別故障聲音。

其方案包含三顆MEMS麥克風(fēng)，一顆位于車輛前部，第二顆位于車輛后部，兩顆MEMS麥克風(fēng)都通過I2S鏈路連接到多路復(fù)用器板。第三顆MEMS麥克風(fēng)則部署在車輛中部。其AI軟件通過檢測聲音，可以在2秒內(nèi)以98%的準(zhǔn)確率推斷出故障類型。

然后，系統(tǒng)將故障通知發(fā)送給駕駛員（或其他人員，具體取決于客戶）并完成報告。

最初，該系統(tǒng)通過eSIM連接到云端，但V2M表示也可以將其做成100%的車載系統(tǒng)，無需任何類型的M2M通信。