AI加速入局，全球汽車后市場的爆發前夜

當一輛2014款別克君越因線路故障無法啟動，而車主僅靠一臺79美元的設備在內置AI的引導下便獨立完成車輛診斷與維修修復時，一個由AI技術推動的產業變革故事，正在全球萬億美元的汽車后市場悄然展開。

汽車后市場，通常指車輛售出后圍繞其使用生命周期產生的所有服務與交易。從保養維修到配件更換，構成了一個龐大而復雜的生態系統。

然而，在這個龐大生態里，作為精準定位故障核心環節——汽車診斷，其數字化進程卻異常遲緩。

AI浪潮正席卷全球消費領域，汽車診斷卻仍被高昂成本、復雜協議與專業知識構筑的高墻阻隔。為何AI的觸角難以真正撼動修理廠里堅固的專業壁壘？

這一產業矛盾，正成為新一代破局者出現的土壤。中國本土品牌TOPDON是其中一家冒出頭來的智能硬件制造商，它以“軟件定義硬件+AI重構流程”為核心，扮演了行業的“規則重構者”，將工業級診斷能力，通過技術創新進行消費級的下沉與重構。

市場表現證明了它的成功。在亞馬遜汽修工具類目，其產品持續位居暢銷榜前列；通過YouTube、TikTok等平臺的深度教育內容，實現了從用戶認知到購買決策的高效轉化。

品類創新：

從工業紅海中切割“新大陸”

據Statista數據顯示，2024年，全球汽車后市場規模超過1.9萬億美元。預計未來幾年該市場將繼續增長，到2033年將達到約3.3萬億美元。

（2024年全球汽車后市場規模估算，圖源Statista官網）

當前，全球傳統汽車診斷市場呈現出一個金字塔結構：塔尖是4S店使用的原廠設備（也稱OE設備），中層是專業維修廠使用的工業級的綜合診斷設備（如:TOPDON的Phoenix系列），底層則是DIYer/車主使用的功能優先的簡易消費級工具。

TOPDON瞄準的，是被大家長期忽視但潛力巨大的“專業消費級”地帶。

“這是個典型的‘中間斷層’市場。”鼎匠創新科技有限公司董事長婁珂在接受采訪時分析，“專業設備太貴太復雜，簡易工具又功能不足。但需求真實存在——美國8000萬車主中，超過30%嘗試過DIY維修，歐洲這個比例是25%。”

這個市場有多大？婁珂算了一筆賬：美國有8000萬家庭擁有汽車，歐洲有1.2億輛私家車，中國有3億車主。如果其中10%的人愿意購買診斷設備，這就是一個千億級市場。

“更關鍵的是，”婁珂分析，“隨著強制報廢的放寬，及使用年限的增加，車齡老化，這個需求會越來越大。車越老，故障越多，診斷需求越強。”

“就像大疆把無人機做成‘會飛的相機’，我們要把汽車診斷從專業工具變成消費產品。”婁珂這樣定位公司的使命。

2023年10月，TOPDON在亞馬遜上線了定價79美元的TopScan設備。當時這個品類已有不少玩家，月銷普遍在兩三千臺。但TOPDON的產品一上線就打破平衡，“我們單次活動賣了1萬多臺，一年賣了十幾萬臺。”36氪了解到，目前TopScan與Carpal系列全球用戶數已突破43萬。

（TopScan——DIY汽車診斷儀/圖源企業）

這款爆品是怎么產生的？婁珂簡單道出了其中原因，“79美元的產品，實現了原廠設備90%的功能，而原廠設備要賣三五千美元。”

在爆品的經驗下，TOPDON推出了三層產品矩陣：面向入門級新手車主的Carpal系列、面向專業技師的TopScan系列和面向維修廠的Phoenix系列。

成功的品類開創，離不開一套差異化的實現路徑。TOPDON構建的是“本土化產品定義+全球供應鏈+區域化內容營銷”這樣的鐵三角。

實現“專業易用”的關鍵，在于TOPDON獨創的“樂高式”架構——將復雜的診斷功能模塊化，用戶可按需組合調用，讓工業級能力以消費級體驗呈現。而傳統工業設備功能固化，難以拆解。

與此同時，建立專業信任成為另一核心壁壘。TOPDON采取“專業破圈”策略：除TikTok、YouTube等內容平臺外，更深入與汽車媒體、行業協會、賽事及培訓學校合作，通過認證背書與真實用戶故事傳遞品牌溫度，而非單純賣貨。

截至2025年，TOPDON已將其汽車診斷儀等產品銷往全球140個國家。在這一年，公司整體年營收接近3億美元，其中北美市場是其核心支柱，貢獻了高達65%的營收份額。

“我們現在營收65%來自診斷，18%來自熱成像，17%來自電池解決方案。在美國電池檢測品類，我們市占率已接近40%。”婁珂透露。

（TOPDON診斷產品系列/圖源企業）

AI升維：

成為汽車診斷的“第二大腦”

當前汽車診斷市場的競爭，仍大多停留在三個淺層維度：硬件參數比拼、車型覆蓋競賽、數據更新速度。

在婁珂看來，這本質上還是“數據搬運工”的初級競爭。“傳統工具止步于信息呈現，而真正的價值在于決策支持。”

看清行業的競爭本質后，TOPDON建立起自己獨有的競爭護城河——關鍵仍在軟件，硬件只是載體。

婁珂透露，TOPDON投入五年時間和數億資金，自建了與工業級巨頭同源的底層技術架構。其自主研發的通信協議，能夠覆蓋全球151個乘用車品牌、105個摩托車品牌，總計超過2萬款車型，實現了真正的全球車型兼容。

更值得關注的是其硬件為軟件服務的設計理念。36氪了解到，TOPDON采用的“樂高式”模塊化的硬件架構，可以讓不同型號的設備共享核心模塊，通過軟件配置實現功能差異化。

這種架構帶來的直接優勢是成本控制和快速迭代。“同一款硬件平臺，通過軟件升級就能支持新車型、新功能。”婁珂表示，“這讓我們的研發效率比傳統廠商高3倍以上。”

此外，2025年，TOPDON正式推出自研的AI診斷平臺（TopFix），這標志著公司從“智能硬件”公司向以AI驅動的“診斷解決方案”提供商的戰略躍遷。汽車診斷、紅外攝像等核心業務因此獲得AI賦能，進入規模化、智能化的第二增長曲線。

（TopFix AI/圖源TOPDON官網)

“AI來了之后，維修過程會是交互式的。”婁珂這樣描述未來場景，“掃描車輛，AI告訴你有沒有故障、能不能開、要不要修、怎么修、配件怎樣，哪里購買，怎么更換，找誰幫忙。

TopFix AI要做的就像這樣的全科醫生，不僅知道癥狀，還能診病因、開處方、寫醫囑、尋良醫。

與傳統汽車診斷相比，首先是診斷路徑的重構。傳統診斷依賴技師經驗，是“人找問題”的模式；而AI診斷是“問題找人”的模式。

TopFix AI通過對海量維修案例的機器學習，能夠建立從癥狀到根因的智能映射。TopFix不僅識別出傳感器等故障，更通過數據流分析和電路知識庫，進行跨層級的因果推斷，傳統工具難以實現。

（TopFix交互式維修過程/圖源企業）

其次是知識傳遞方式的重構。專業級設備之所以門檻高，不僅因為硬件昂貴，更在于操作需要深厚的專業知識。TopFix AI通過交互式引導，將專業知識“封裝”成便攜交流式操作流程。“未來甚至不需要手動操作，語音指令就能完成車輛故障的診、檢、修等處理過程。”婁珂描述道。這使得工業級能力得以真正“下沉”到消費級用戶。

更深層的重構在于商業模式。TOPDON正在從“一次性硬件銷售”轉向“硬件引流+軟件服務持續盈利”的SaaS模式。其軟件收入預計從2025年的千萬級增長至2027年的2億元。

這一增長的底層邏輯，源于一個不斷增強的飛輪效應。

隨著設備銷量的提升，海量的診斷數據持續滋養AI模型，使其愈加精準；而更智能的AI，又能吸引更多用戶。同時，平臺將傳統上分散于技師經驗中的專業知識系統化、產品化，通過訂閱服務變現；基礎診斷更成為入口，由此延伸出遠程專家支持、精準配件推薦等增值服務，不斷開辟新的收入曲線。

高質量的診斷數據，將是未來汽車后市場最稀缺的資產。“我們沉淀的海量真實維修案例，會是AI最優質的‘養料’。”婁珂強調。

在AI時代，汽車診斷中的數據資產，直接決定了未來產品的準確性與商業潛力。

生態藍圖：

從“智能工具”向“診斷生態”進擊

訪談時，婁珂向36氪坦言，公司面臨的不僅是技術挑戰，還有產業價值鏈的重塑機會。

傳統診斷只是第一步，真正的價值在于構建一個連接車主、技師、配件商和保險公司的數字生態。

這也是TOPDON決定“All in AI”的原因。TopFix AI的野心不止于一個智能功能，它被定位為重新定義行業價值分配的戰略性平臺。

目前，TopFix AI已經實現了診斷效率的質變。一個典型案例生動展示了這種變革：

一位美國別克車主面對“P0113”故障碼束手無策，傳統方法耗時數日無法解決。通過TopFix AI的智能引導，最終在發動機艙線束中發現了被老鼠咬斷的導線——整個診斷過程從盲目試錯轉變為精準定位。

“傳統診斷靠的是技師的經驗積累，一個頂尖技師需要十年才能掌握復雜故障的判斷能力。”婁珂分析道，“而我們的AI通過機器學習數百萬個維修案例，實現了診斷路徑的標準化和智能化。”

這種轉變帶來的效率提升是驚人的。數據顯示，使用TopFix AI后，平均診斷時間從傳統模式的2小時縮短至20分鐘，首次修復率從65%提升至92%。

此外，TOPDON正在構建一個更具想象力的產業協同網絡。

向上游延伸的配件生態成為首個突破口。當AI診斷出發電機故障時，系統不僅能精準定位問題，還能基于車輛型號、使用年限、維修歷史等數據，智能推薦最匹配的配件方案。

更值得期待的是遠程專家網絡的構建。“想象一下，美國小鎮的維修廠可以隨時連線慕尼黑的寶馬專家。”婁珂描述了這一場景，“通過AR技術，專家能‘看到’現場情況，實時指導復雜維修。我們計劃今年第三季度在美國試點這項服務。”

（ONE——TOPDON專業級診斷26年新品）

數據價值的釋放還開啟了第三條增長曲線。在嚴格合規的前提下，匿名化的診斷數據正在成為行業基礎設施。車輛的健康數據對制造商改進設計、對保險公司精準定價都具有極高價值。

具備顛覆性變革可能的構想，來自第三層布局——車輛健康管理。“現在的模式是車壞了才修，未來的模式是預測性維護。”婁珂描繪了全新的場景，“通過設備長期連接車輛，AI能提前30天預警電池衰減，提前60天發現輪胎異常磨損，提前90天預判變速箱風險。”

這意味著商業邏輯的根本改變。TOPDON的服務場景從維修廠延伸到車主的日常生活，商業模式從按次收費轉向訂閱服務。

婁珂算了一筆賬：“美國車主年均維修支出約1500美元，如果能通過預防性維護減少30%的故障，他們愿意支付多少？我們測算訂閱服務定價在199-399美元/年具有很強吸引力。”

這個市場的規模遠超傳統維修。據測算，全球車輛健康管理市場在2030年將達到3000億美元規模，是當前診斷設備市場的10倍。

為實現從產品出海到生態構建的躍遷，TOPDON正推動深刻的“能力本土化”轉型。

更具挑戰的是組織變革——從“總部決策”轉向“聯邦制”，賦予區域團隊產品定義與營銷決策權。這一切的關鍵，在于吸引并培養既懂技術又深諳本地市場的復合型人才。

隨著AI技術持續滲透，汽車診斷行業將從工具競爭走向生態競爭，從單點優化走向系統重構。

這不僅僅是一場商業競賽，更是對整個汽車后市場運行效率的重塑。當診斷變得更智能、維修變得更透明、服務變得更可及時，最終受益的將是全球億萬車主和整個社會的出行體驗。

這也是TOPDON這樣的企業希望看到的：構建一個互聯、智能、普惠的汽車健康生態。

在這個生態中，科技不再是少數人的專屬工具，而是賦能整個行業效率提升與價值重構的基礎設施。