测试数据
应用场景：预测性维护
目标： 减少非计划停机时间，增加运营收入，降低维护成本。
测试数据：
- 传感器数据： 电池电压异常波动 (12.5V -> 11.8V -> 12.2V)，电机温度过高 (80°C -> 95°C -> 85°C)，轮胎气压下降 (2.5 bar -> 2.0 bar -> 2.2 bar)。
- 知识库数据： 同型号车辆历史故障案例 (例如: 电池过放电导致车辆无法启动)，维修方案 (例如: 更换电池、检查充电系统)。
预期结果： 系统发出预警，提示电池可能存在问题，建议提前更换。界面上电池状态显示为“警告”状态，并推荐附近维修站。
应用场景：远程诊断与修复
目标： 减少现场维修次数，降低维护成本，缩短故障排除时间。
测试数据：
- 故障报告： 车辆无法启动 (故障代码: P0300 - 随机/多个气缸失火)。
- 知识库数据： 常见故障代码 (P0300)，远程修复方案 (例如: 检查火花塞、点火线圈)。
预期结果： 系统自动诊断故障原因，并远程推送修复方案 (例如: 检查火花塞、点火线圈)。界面上显示详细的诊断报告和修复步骤。
应用场景：驾驶策略优化
目标： 降低能耗，延长车辆寿命，提高运营效率，提升乘客舒适度。
测试数据：
- 行驶数据： 急加速/急减速频率过高 (例如: 每公里急加速/急减速次数超过 3 次)，绕路行驶 (例如: 实际行驶里程比规划里程多 10%)。
- 知识库数据： 最佳行驶路线，节能驾驶技巧 (例如: 避免急加速/急减速，保持匀速行驶)。
预期结果： 系统分析驾驶行为，并推荐优化后的驾驶策略 (例如: 调整驾驶风格，选择更短的路线)。界面上显示驾驶行为分析报告和优化建议。
应用场景：实时风险预警
目标： 降低事故率，减少车辆损失和人员伤亡，提高安全性。
测试数据：
- 实时数据： 恶劣天气预报 (例如: 大雨，能见度低于 50 米)，交通拥堵信息 (例如: 道路封闭)，行人闯入 (例如: 摄像头检测到行人突然出现在车辆前方)。
- 知识库数据： 高风险路段，事故易发时间段。
预期结果： 系统发出预警，自动降低车速，并提醒驾驶员注意安全。界面上显示风险提示信息，并建议更换路线。
应用场景：数据驱动的性能改进
目标： 提高系统性能，提升用户体验，加速产品迭代，提高市场竞争力，降低运营成本，提高盈利能力。
测试数据：
- 运营数据： 特定场景下感知模块识别率低 (例如: 夜间交通信号灯识别率低于 80%)，决策模块反应迟钝 (例如: 避障反应时间超过 1 秒)。
- 知识库数据： 数据标注规范，算法优化方案。
预期结果： 系统自动分析性能瓶颈，并向开发团队提供改进建议 (例如: 优化夜间图像处理算法，改进决策模块的反应速度)。