TPMS再进化！除了胎压监测，这套AI系统还要实现轮胎慢漏气告警和故障预测

在高速公路上，汽车正在飞奔，突然车身猛烈一抖，紧接着一声巨响，意味着发生了轮胎使用中最令人意外的、也是最危险的状况——爆胎。

即使在行驶速度并不高的城市道路，车辆爆胎也会引发翻车和碰撞，更有可能给后方车辆带来二次事故。

轮胎漏气、胎压过高、胎压不足，都是引起爆胎的原因。众所周知，作为一项预防爆胎的安全技术，TPMS（轮胎压力监测系统）可以实时监测四轮的胎压和胎温，对轮胎的高温、高压、低压、快速放气等即时性事件实时报警，但是对于轮胎慢漏气、车辆使用过程中胎压变化趋势等具有安全隐患的预测性事件缺少应有的预警能力。

据相关报道，近日，由于轮胎帘线强度不足，引起胎侧鼓包可能导致轮胎漏气风险，10万辆东风标致408被召回。可见，轮胎漏气现象非常关键，漏气引起的爆胎隐患，不仅会给用户带显而易见的安全风险，也会导致主机厂、轮胎科技厂商的市场和品牌受损。

轮胎漏气的预警不足、TPMS系统的短板，正是轮胎科技的进化机会。如何让TPMS不仅实时显示当前胎压、胎温，还能发现轮胎的慢漏气隐患，防患于未然，增强汽车轮胎可持续移动性，是亟待解决的问题。

TPMS胎压监测系统可以进行胎压监测，而AI将要实现的是故障预测。斑马数智汽车AI大脑，应用于汽车智能研发，轮胎慢漏气分析，通过回归模型分析胎压趋势，预测轮胎故障，引导车主到门店监测维修，以智能化的方式将可怕的爆胎风险防范于未然。

具体的实现方式上，通过回归模型分解出胎压趋势，初步预测车主胎压慢漏气故障，再通过车主的维修数据完成慢漏气样本标记，对样本数据进行深度学习训练，得到慢漏气预测模型，实现慢漏气故障的在线预测和实时提醒。

那么，这个预测模型的准确度到底有多少？如何保障呢？为了呈现更加全面、准确的智能化预测结果，斑马数智在数据对接、数据预处理和预测模型调优进化等方面，采用正确的分析方法，并持续恰当地改进，以确保准确性。

获取数据

与合作方紧密配合，通过获取大规模的厂商数据和第三方外部数据用于深度学习建模。

数据预处理

利用数字滤波器进行降噪，并通过变量控制保证胎压测量尺度的一致性。

慢漏气预测模型

通过模型的不断训练、调优，以提升预测结果的准确度。

模型1.0：回归模型上线运行、标记样本数据；

模型2.0：分类模型训练、诊断、调优、并对结果进行预测；

模型3.0：分类模型上线运行、在线优化，持续更新梯度及模型。

关于斑马数智：

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