大规模获取高质量的车辆数据以改善产品性能非常复杂，而且成本高得令人望而却步。Deep Logger 利用选择性、动态和超精度信号记录的强大功能解决了这一挑战，用于联网车辆分析和洞察。
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减少数据加载和成本，而不是数据质量
在不影响数据质量或准确性的前提下，将车辆数据传输和云成本降低多达 50%。以下是 Deep Logger 的操作方法：
选择性记录
使用任何一组 if/then 条件、规则或触发事件，精确记录所需的数据，粒度为毫秒以上。
动态和无代码
无需推送新代码或 OTA 更新即可更改或更新日志参数和配置
任何信号或来源
通过多种协议（MDF CAN、以太网/PCAP、OBD-II）收集来自任何传感器或电子控制单元的信号。
实时或离线登录
将实时数据记录、压缩和摄取到云端或作为离线文件，可以随时以编程方式检索。
预测性见解
使用自然语言查询生成即时 AI 驱动的仪表板和预测性见解。
智能边缘
车辆边缘的高级过滤、计算和压缩
更改时记录
通过偏差检测触发高效的数据收集，仅记录需要操作的相关信号
聚合可视化
通过可配置的仪表板和警报实现整个车队的自动信号可视化
为什么选择 Deep Logger？
工具链成本降低 50%
使用在测试台上启动的基于云的解决方案来淘汰陈旧且昂贵的调试工具
服务成本降低 25%
通过及早发现问题和缺陷，提高产品可靠性并降低服务成本
上市时间缩短了 10 倍
利用完全符合汽车标准并经过认证的即用型解决方案，加快开发和市场准入
下一代建造成本降低 10-50%
根据实际产品性能，获取深入的车辆数据，为未来的产品设计提供信息并进行改进
利用您的数据获取更多数据并做更多的事情
电动汽车电池优化
记录电池热电池性能以改进 BMS 算法，从而提高质量和安全性。
联网诊断
诊断和监控车辆运行状况和性能，以进行主动维护或虚拟维护。
预测性故障检测
从历史车辆和车队数据中识别模式，预测故障并最大限度地减少客户停机时间。
车辆追踪
将车辆位置数据记录在云中，以提供基于位置和盗窃检测的服务。
最大化机队正常运行时间
借助全面的车队数据情报，延长机队的正常运行时间、效率和服务。
转售价值和认证
提供终端用户友好型诊断健康报告，以提高售后市场转售价值。
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