在整车研发过程中，台架试验承担着对关键零部件的验证任务。以电驱系统为例，实验室会搭建不同类型的台架，通过设定转速、扭矩、温度等条件，验证零件在特定工作下的耐久性。
然而，传统台架试验有几个固有问题：
- 周期长、数量多 ： 一个零件可能要经历上百、上千小时的台架模拟才能完成验证
- 数据利用率低：委外试验的数据分散在不同工程师和供应商手里，难以综合利用
- 与真实工况脱节：工况设定依赖经验，与实际用户使用存在差距
这意味着试验虽然能“完成”，但价值未必被充分发挥，尤其在耐久、损耗和一致性这三个关键指标上。
迈向数字化管理
为了解决过程管理与数据收集的问题，我们在电驱台架部署了 25 台 AI-brain，并通过连山实现数据实时上云.
- 实时可见：所有台架的运行状态、试验进度自动化可视化，延迟、停机、异常曲线一目了然
- 异常即刻响应：自定义的告警策略能快速推送到试验员和 DRE 手机端，附带信号截图
- 现场点检和记录：移动端打卡拍照，确保过程符合规范，方便以后回溯
到此为止，我们迈出了试验数字化的第一步，但这一步，更多像是给试验室装上了现代化的信息化管理系统，工作效率提高了，却还停留在“过程做对”的层面。
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从过程到结果：真实工况驱动
真正的挑战是：即使过程完美执行，仅有过程管理还不足以保证结果的代表性。如果台架工况的设定本身就与用户真实工况存在差距，试验的结果依然难以对市场表现做出可靠预测。
解决这个问题的切入口，是把“试验该怎么做”交给数据来说。
我们学习了实际运行的数百万公里的真实数据，覆盖了从城市通勤、高速巡航到山路爬坡等各种使用环境，并结合研发团队提供的损伤模型，对每种零部件在不同使用条件下的载荷、温度、转速、振动等信号数据统计，计算得到各类零件对应的载荷谱和耐久谱。
这些谱数据直接替代了单纯经验设定的台架工况，让试验条件更接近用户实际用车情境。
实时耐久与一致性评估
有了载荷谱和耐久谱，我们不仅能设定更接近真实使用的台架工况，还能在试验过程中做实时的损耗计算：
- 台架运行的数据，实时输入到云端的损伤模型
- 基于 Weibull 分布构建零件寿命分布曲线，评估批次之间的耐久差异和失效风险
- 对可疑批次或异常趋势提前预警，实现试验结果的即时利用，而非周期结束后才得出结论
这一机制不仅提高了问题发现的速度，也增强了研发阶段对一致性的控制能力。
构建全数据闭环
到这里，台架试验已经与真实市场形成了完整的数据闭环：从真实驾驶环境采集到的大样本真实运行数据出发，经过大数据建模生成零件的载荷谱和耐久谱，再将这些谱直接转化为台架试验的工况设定。试验过程中，平台会进行实时损耗计算与一致性评估；通过验证的设计与工艺进入量产，售后的市场反馈数据又回流到模型中，不断优化下一轮的工况设定。
这个循环每运行一遍，零部件的耐用性和一致性都会量化提升，市场失效率也能得到实时预测与控制。更重要的是，每一次研发迭代都建立在真实世界的基础上，而不是依赖实验室的假设条件。
它带来的变化不仅在于工程效率的提升，更在于研发决策方式的转变：
- 由经验驱动的工况设计转向真实数据驱动的标准制定
- 由一次性验证转向持续在线、动态修正的循环
- 由被动的结果评估转向面向未来预测与风险掌控
这让研发在项目早期就能更准确判断零件的长期表现，降低因工况设定偏差带来的不确定性，从而实现从验证到市场一致性的实质性改善。