🎯 AI融合功能描述
在原有用户信息、车辆管理基础上，新增AI智能客服、个性化服务推荐、账户安全防护，提升用户服务体验与账户安全性。
✨ AI核心特性
👤 个性化服务卡片
- 基于用户画像与行为数据，生成个人中心“智能服务卡片”：
- 充电统计：“本月已充电12次，节省油费280元，碳减排15kg”（AI计算基于车型能耗数据）
- 专属推荐：“您常用的充电站明日电价8折，点击预约”
- 车辆健康提醒：“您的车辆已累计充电50次，建议检查电池健康（基于充电数据AI分析）”
🔐 AI账户安全防护
- 异常登录检测：基于登录设备、地理位置、登录时间，AI识别异常登录（如陌生设备、异地登录），触发二次验证（短信验证码+微信授权）
- 支付安全校验：识别异常支付行为（如非常用设备支付、大额支付），通过AI风险评分决定是否需要额外验证
🚗 车辆信息AI辅助管理
- 车型自动识别：上传车辆照片，通过图像识别API自动识别车型、品牌，减少手动输入
- 电池健康评估：基于充电数据（如充电速度变化、满电续航衰减），AI分析电池健康状态，提供保养建议（如“电池充电效率下降5%，建议避免高温环境充电”）
🤖 AI智能客服
- 集成微信小程序AI客服组件（基于腾讯云智能客服），支持：
- 常见问题自动解答（如“充电故障怎么办”“如何开发票”）
- 语音咨询：语音描述问题，NLP解析后匹配答案
- 复杂问题转接人工：AI无法解答时，自动转接在线客服，并同步用户历史问题与订单信息
📝 AI相关代码结构（新增）
pages/mine/
├── aiService/
│ ├── userStats.js # 充电数据统计与分析
│ ├── securityDetection.js # 账户安全检测
│ └── serviceCard.js # 个性化服务卡片生成
└── index.js # 集成AI个性化服务与安全防护
pages/addCar/
├── aiService/
│ ├── carRecognition.js # 车型图像识别
│ └── batteryHealth.js # 电池健康评估
└── addCar.js # 集成AI车型识别逻辑
🔗 AI相关技术依赖
- 腾讯云智能客服API
- 车辆图像识别API（第三方或自建模型）
- 电池健康评估算法（基于充电曲线分析）
🛠️ 技术架构（AI层集成）
📚 AI技术栈补充
前端AI能力
- 轻量级机器学习框架：TensorFlow Lite（小程序端运行预测模型）
- 语音识别/图像识别：微信开放平台AI API、腾讯云AI API
- 自然语言处理：微信小程序NLP基础能力（语义解析）
后端AI服务
- 模型训练：PyTorch（LSTM预测模型、异常检测模型）
- 数据处理：Spark MLlib（用户行为数据、充电桩数据处理）
- 云服务：微信云开发AI扩展（模型部署、API调用）
AI数据存储
- 用户行为数据：微信云数据库（结构化存储，如充电记录、搜索历史）
- 模型文件：微信云存储（轻量化模型文件，小程序端下载调用）
- 实时数据缓存：Redis（充电桩状态、电网负载等实时数据）
🏗️ AI层项目结构
charging111/
├── ai/ # AI核心服务目录
│ ├── models/ # 预训练模型文件（轻量化）
│ │ ├── lstm_prediction.tflite # 状态预测模型
│ │ └── anomaly_detection.tflite # 异常检测模型
│ ├── services/ # AI服务逻辑
│ │ ├── userProfileService.js # 用户画像服务
│ │ ├── predictionService.js # 预测服务
│ │ └── nlpService.js # 自然语言处理服务
│ └── utils/ # AI工具函数
│ ├── dataPreprocess.js # 数据预处理
│ └── modelLoader.js # 模型加载与调用
└── pages/ # 各页面集成AI服务调用
🔄 模块间AI协同流程
用户完整使用流程（AI贯穿）
1. 首页：用户打开小程序，AI加载用户画像，推荐个性化服务与充电站
2. 地图：用户搜索充电桩，AI解析搜索意图，推荐空闲概率高的适配站点
3. 充电：用户选择扫码/输码充电，AI优化识别体验，实时监测充电状态，预判故障
4. 订单：AI更新订单状态与预计完成时间，推送个性化支付提醒
5. 个人中心：AI展示用户充电统计与车辆健康评估，提供智能客服支持
AI数据流转
- 前端采集：用户行为数据（点击、搜索、充电记录）、设备数据（充电参数、位置）
- 后端处理：数据预处理→模型训练→生成预测结果/推荐策略
- 前端应用：接收AI服务结果，更新UI展示与功能逻辑
📊 AI功能清单（新增/升级）
✅ 可实现的AI功能
- 用户画像构建与个性化推荐
- 充电桩状态预测与智能搜索
- 二维码图像增强与语音交互
- 充电故障预判与智能充电策略
- 订单智能分类与支付提醒
- 车型识别与电池健康评估
- 账户异常检测与安全防护
- AI智能客服（文本/语音咨询）
🚧 进阶AI功能（后续扩展）
- 自动驾驶车辆自动寻桩充电（对接车联网API）
- 基于大数据的区域充电桩布局优化建议（运营端）
- 充电价格动态预测（帮助用户选择低价时段充电）
- 多语言AI客服（支持外语语音/文本咨询）
🔧 开发与优化建议（AI相关）
模型优化
- 小程序端模型轻量化：使用TensorFlow Lite将模型体积压缩至10MB以内，避免影响小程序加载速度
- 增量训练：定期更新模型（如每周），融入最新用户数据与充电桩数据，提升预测准确率
- 模型缓存：将常用模型缓存至本地，减少网络请求，提升响应速度
数据安全
- 用户隐私保护：对用户行为数据、车辆信息进行加密存储，仅用于AI模型训练与服务优化
- 合规性：遵循《个人信息保护法》，明确告知用户数据使用目的，提供数据删除选项
- 数据脱敏：训练模型时去除用户标识（如手机号、车牌号脱敏），避免隐私泄露
性能优化
- AI服务异步调用：避免AI模型推理阻塞小程序主线程，使用Promise异步处理
- 网络依赖优化：核心AI功能（如扫码识别）提供离线降级方案（基础识别功能）
- 资源按需加载：AI模型与服务按需加载（如进入地图模块才加载状态预测模型）
📝 版本更新日志（AI相关）
v1.0.0（基础AI集成）
- 实现用户画像构建与个性化推荐（首页+地图模块）
- 集成AI扫码增强识别与语音交互（充电模块）
- 新增订单智能分类与支付提醒（订单模块）
v1.1.0（AI功能升级）
- 新增充电桩状态预测与智能导航（地图模块）
- 实现充电故障预判与智能充电策略（充电模块）
- 新增AI智能客服与车辆健康评估（个人中心模块）
