我們的起源
先進AI分析與專業實體檢驗的完美結合
我們的4階段AI分析流程
從數據採集到最終報告的智能驗證系統
數據採集階段
使用專業OBD診斷設備連接車輛ECU系統，記錄約1300個數據點的關鍵參數（特斯拉電動車超過10,000+總數據點）。同時進行9大實體檢驗：車身面板、輪胎輪圈、傳動系統、煞車系統、電池、空調系統、內裝、路試等。
異常檢測階段
我們的AI系統仔細檢查動態參數的異常情況，如峰值、漂移或不一致。系統會關聯多個數據行以檢測趨勢，並區分持續性異常與輕微波動，確保準確識別真正的問題。
驗證確認階段
AI系統對每個疑似異常進行深度驗證：確認引擎型號/設計規範、驗證同步條件（轉速、負載、節氣門位置）、檢查系統協作性、尋找反證（故障碼、感測器故障），並使用車輛物理學和冗餘數據進行合理性檢查，排除誤報。
報告生成階段
AI將OBD數據流分析與實體檢驗結果整合，生成包含5大核心內容的用戶友善報告：車輛整體健康評分、預估總維修費用、車況評估、風險預測、定期保養預測。使用精確的風險語言：「嚴重」（安全風險）、「中等」（性能問題）、「監控」（容許範圍內）。
您將獲得的綜合AI報告
5大核心評估內容，讓您全面了解車況
全面檢驗覆蓋範圍
車輛整體健康評分
基於所有數據點和檢驗項目的綜合評分，一目了然了解車輛整體狀況。使用紅綠燈指標（紅/黃/綠）標記風險等級。
預估總維修費用
根據發現的問題，AI系統提供詳細的維修費用預估，讓您在購車前做好預算規劃。包含零件費用和工時費用的明細。
車況評估報告
詳細的車況描述，例如：「這輛2014年路虎攬勝顯示異常狀況，動力系統、煞車和安全系統存在多個高嚴重性問題，超出10萬公里里程的典型磨損，顯示保養不良或重度使用。車輛處於受損狀態，需緊急維修失火、安全氣囊和煞車問題，以避免安全風險和故障。買家應考慮大量維修費用（HK$61,900+），並在購買前進行全面專業診斷以評估隱藏損壞。」
風險預測分析
基於當前車況和數據趨勢，AI預測未來可能出現的問題和故障風險，幫助您提前做好準備。
定期保養預測
根據車輛狀況和製造商規範，提供個性化的保養計劃和時間表，確保車輛長期健康運行。
真實案例範例
這輛車顯示異常狀況，動力系統、煞車和安全系統存在多個高嚴重性問題，超出其里程的典型磨損。問題顯示保養不良或重度使用。
建議： 購買前進行全面專業診斷以評估隱藏損壞。將大量維修費用納入議價考量。
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