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基于阿里云云计算底座与视觉 AI 算法技术，提供车辆维修养护过程全透明的智慧化解决方案。本方案对车辆维修养护过程中各种违规、异常行为进行识别和智能分析，有效杜绝维修养护过程不透明、操作不规范的情况，在大幅降低商家侧督导成本的同时，让车主仅通过手机即可查看车辆维修养护全过程，提升店铺品牌形象。


汽车养护透明车间解决方案
本方案基于阿里云云计算底座与视觉 AI 算法技术，通过现场+云端综合计算的方式，为车主以及 4S 店、养车店商家提供车辆维修养护过程全透明可视的智慧化解决方案，可提供车辆进出时间、保养耗时、工位定位、现场视频预览等基础服务，以及抬升判断、车牌补偿、机油更换等进阶算法服务。

业务痛点

传统汽车后服务市场标准化程度低，服务标准不统一
车主对于车辆维修保养过程的“黑盒”无法感知
工位效率分析困难，顾客排队时间难预估，人员调度缺少依据
人工督导成本高，抽检模式效果难保障

架构优势

算法齐备
专门针对汽车后市场进行算法适配，覆盖汽车维修养护各环节

充分利旧

前端摄像头接入支持 GB、ONVIF 等主流协议，充分利旧

便捷运维

支持巡检、抽检、抓图、留存留档等各类远程监控运维服务

易于集成

丰富 API ，支持二次定制，支持与现有 SaaS 应用集成

方案优势

现场+云端综合计算，成本更低
本方案采用现场+云端综合计算方案，相比于传统的纯 AI 摄像头方案或云端计算方案，既能通过本地计算保障简单场景计算的实时性，又能结合云端计算兼顾复杂场景的计算需求，两者优势互补，综合计算成本大幅降低。

专业场景算法齐备，业务闭环
本方案基于视频 AI 算法能力，支持保养、清洗、美容等多个项目20多个关键环节和动作的 AI 识别，并支持10种空间环境（卫生、特定杂物等）以及危险区域动作的风险识别，汽车从入场到出场全链路业务闭环。

原子能力解耦输出，集成灵活
本方案支持将原子能力解耦输出，客户可采用 API 或者 MQ 消息订阅的方式集成原子能力，并根据实际规范化施工作业要求对原子能力进行灵活的编排组合。

应用场景

汽车流量及养车效率分析
本方案提供车辆的进、出厂时间，进、出工位时间，可帮助商家分析不同时间段、天气、节假日汽车流量波动情况，评估工位效率，预估顾客排队时间，为管理者经营决策提供依据。

规范化作业智能督导
本方案可与 4S 店、养车店的标准化施工工序集成，基于视觉 AI 算法，智能监控维修、养护步骤的完成情况，自动识别违规操作，在大幅降低人工督导成本的同时，通过无人远程督导与留证，排除施工作业风险，提供一致的终端体验。

车辆维修轨迹追溯
4S 店、养车店的商家可按需将施工作业过程开放给车主，车主输入车牌即可查看车辆在门店完整的流转状态，每一个环节涉及到的维修、保养项目，随时查看车辆维修进度与过程视频，大幅提升车辆维修、养护过程的透明度和客户口碑。

使用流程

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