英国东说念主工智能 ( AI ) 软件提供商 Monolith 已被 NIO 选中，合营斥地该公司电动汽车电板中的 AI 运转至极检测。NIO 的电板更换本事为发现电板在推行宇宙中的平淡使用情况提供了特有的契机。它将使用 Monolith 的至极检测器 AI 软件来监控现场生成的数据的性能。这些学习将为相比测试台甘休奠定基础，并将集成到进一步的考证行动中。借助至极检测器，NIO 和 Monolith 工程师不错把柄复杂的系统相关昔时所未有的速率识别跨渠说念甘休中的至极。

蔚来欧洲电板系统负责东说念主 Frank Kindermann 示意："蔚来与 Monolith 的合营体现了咱们起劲于提供优质用户体验的快乐。咱们在欧洲五个主要阛阓中的 98% 用户选拔电板即就业 ( BaaS ) 。BaaS 允许欧洲的蔚来用户把柄需要活泼地充电或更换电板，从而栽植便利性和资本效益。

通过将咱们在电板性能方面的专科学问与 Monolith 先进的实验室才调相调解，咱们在电板监控方面竖立了新的法式，确保了无与伦比的恶果，并加强了 NIO 对革命和质地的奉献精神。"

借助 Monolith 自学习算法，当今不错快速高效地发现电板测试数据至极。它通过自动查验原始测试数据来查找数百个测试通说念中的潜在失实或至极。

Monolith 首席施行官兼创举东说念主 Richard Ahlfeld 博士补充说念：" Monolith 的深度学习算法不错自动检测电板问题，举例自披发电和热失控，从而更容易快速分析复杂的信得过数据。此功能不仅粗略时刻和资源，还栽植了电板安全性。动作软件界说汽车的指点者，NIO 是专揽这项先进本事的理念念合营伙伴，鼓动电板性能和安全性的革命。"

除了自动查验测试数据外，Monolith AI 平台还包含特有的先进算法，可减少在系数这个词盘算周期内见效斥地具有高度复杂、难以处置的物理状态的居品所需的物理测试时刻和模拟量。该 AI 软件使用厚爱且有时有限的工程测试数据进行即时估量，使工程师有时详情需要优化和斥地的边界，而无需进行浩荡调换且耗时的物理测试。