一个异响，3名技师，5天时间，仍未找到源头——这样的场景是否似曾相识？
2023年7月，某新能源车企就遇到了这样的难题。事实上，新能源汽车普遍面临着异响定位难的挑战，因为车辆中可能产生异响的零部件多达200多种，即使经验丰富的技师，也要花费3-5天才能找到异响源头。
如何将诊断时间从“天”缩短到“分钟”？要回答这个问题，首先需要理解异响定位究竟难在哪里。
从根本解决异响问题为何如此困难？
深入分析后，技术团队发现车辆异响定位面临着三大核心挑战：
监测盲区：车辆零部件在设计之初并未配置专门的异响监测传感器，当异响发生时，系统无法直接捕获相关数据，只能依靠技师的经验和听觉定位，这种模式成本高昂且难以规模化。
零部件复杂性：从电机轴承到减速器齿轮，超过200种零部件都可能成为异响源。不同部件产生的声音特征千差万别——有高频啸叫、低频共振，有的随转速变化，有的与负载相关。
环境干扰：轮胎摩擦声、风噪、空调运转声等都会与目标异响信号混杂，如何在嘈杂背景中准确识别微弱的异常信号，成为技术攻关的关键。
既然传统方法已经触及天花板，是否存在全新的解决思路？
连山创新突破：让数据说话
面对挑战，算法团队决定从根本上改变游戏规则。
第一步：标准化流程
团队首先通过傅立叶变换，将杂乱无章的声波解析成清晰的时频图。
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第二步：规模化经验积累
真正的突破来自于自主研发的阶次分析NVH模型。该模型通过车端自主计算，模型学习了实际运行的数百万公里的真实数据，相当于将数千名技师的经验固化为可复用的数字资产。这种方式投资回报率极高——一次性研发投入，可在所有场景无限复用，边际成本趋近于零。
第三步：精准化故障定位
团队利用算法模型将200多种零部件的声学特征系统化分类，经过大量实时数据检验后，辨认零件的准确率达到100%。系统能够同时"聆听"多个部件状态，一旦发现异常立即预警，并给出可能的故障部位。
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理论很完美，实际效果如何？
这项技术成功运用后，我们将模型放到车端，通过工况库技术，聚合大量数据，每月命中真实故障，准确率达100%。减少了300万索赔成本，为售后技术支持人员解决异响问题节省99%的时间成本。帮助企业快速定位问题，为客户带来更好的售后体验。