據(jù)麥姆斯咨詢介紹，美國V2M公司面向車輛故障檢測和預測性維護，開發(fā)了一種基于人工智能（AI）的聲學傳感器監(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燃機汽車和一輛混合動力汽車進行產品測試，以證明該產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%的導致事故的故障。

V2M公司首席執(zhí)行官Peter Bakulov表示：“我曾經是一名賽車手。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公司的最終目標是與Tier 1汽車制造商合作，將其解決方案作為標準配備部署到車輛中。

V2M團隊開發(fā)了一種基于多層神經網(wǎng)絡的解決方案，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，一顆位于車輛前部，第二顆位于車輛后部，兩顆MEMS麥克風都通過I2S鏈路連接到多路復用器板。第三顆MEMS麥克風則部署在車輛中部。其AI軟件通過檢測聲音，可以在2秒內以98%的準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。