据麦姆斯咨询介绍，美国V2M公司面向车辆故障检测和预测性维护，开发了一种基于人工智能（AI）的声学传感器监测解决方案。
V2M公司在特斯拉Model 3车型上安装了一款声学传感器原型系统，并正在开发一种评分模型，以通过车辆的声音预测潜在的故障。
总部位于纽约的V2M公司下一步计划采购两辆内燃机汽车和一辆混合动力汽车进行产品测试，以证明该产品同样适用于燃油引擎汽车及其发动机。
数据显示，如果能及时发现并识别汽车所发出的噪音，有望避免27%的导致事故的故障。
V2M公司首席执行官Peter Bakulov表示：“我曾经是一名赛车手。2019年夏天，有辆车在我眼前发生了碰撞并烧毁。不幸的是，事故造成了司机死亡。原因是他车辆的后桥出现了故障。这是一种常见的情况，在零部件卡死之前肯定会发出特定的噪音。我们的解决方案本来可以挽救他的生命。”
V2M公司的最终目标是与Tier 1汽车制造商合作，将其解决方案作为标准配备部署到车辆中。
V2M团队开发了一种基于多层神经网络的解决方案，能够确定故障声音模式并推断车辆出现的故障。即使汽车在充斥各种噪音的道路上行驶，该系统也能识别故障声音。
其方案包含三颗MEMS麦克风，一颗位于车辆前部，第二颗位于车辆后部，两颗MEMS麦克风都通过I2S链路连接到多路复用器板。第三颗MEMS麦克风则部署在车辆中部。其AI软件通过检测声音，可以在2秒内以98%的准确率推断出故障类型。
然后，系统将故障通知发送给驾驶员（或其他人员，具体取决于客户）并完成报告。
最初，该系统通过eSIM连接到云端，但V2M表示也可以将其做成100%的车载系统，无需任何类型的M2M通信。
