车辆维保记录用什么方法可以查询？4种查维保记录的方法步骤

于二手车价值评估而言，维保记录的透明与连贯就像一个精密的测重与计时集成体系，是衡量车辆价格的重要综合指标。潜在买家细致探究机油更换周期的规律、滤清器养护的详细情况等具体数据，如同在用心拼凑一幅专属的拼图，能客观、全方位地了解车辆的使用过往。倘若维保记录有缺失、不连贯之处，或者保养未及时开展，就得提前部署，制定严谨的维修方案，以减少潜在故障发生的概率。车辆维保记录用什么方法可以查询?4种查维保记录的方法步骤

分享三种查询维保记录的方法

一、借助4S店查询

4S店一般会为每位车主建立完备的车辆档案，其中涵盖维保记录、保养时间以及更换的零部件等详细信息。您只需向4S店提供车辆信息，例如车架号、车牌号等，便能查询到车辆的维保记录。

二、利用第三方查询平台

如今，可以在微信上的【万车明鉴】小程序上查询车辆维保记录。

您只需打开微信，搜索【万车明鉴】微信小程序，进入小程序，选择【车辆维修保养记录】查询，上传行驶证或输入车架号，即可获取相关记录。需要特别提醒的是，仔细核对车架号，务必确保信息准确无误。

另外也可以通过关注【万车明鉴】的微信公众号进行查询，方法和上面的一样。

除此之外【万车明鉴】微信小程序或公众号还能查：车辆事故出险记录、交强险、商业险、车辆状态、抵押状态、公里数有没有被调过表，车牌查车辆、车架号查车牌，还有名下车辆数查询等等！

三、查看行驶证和保养手册

行驶证和保养手册是车辆的重要证件与资料，上面通常会记载车辆的维保情况。您可以通过查看这两份文件，了解车辆的保养时间、保养里程等信息。但需要注意的是，这些信息可能不够详尽，难以让您全面了解车辆的维保状况。

自监督学习在智驾数据标注中的应用能够显著降低成本，具体分析如下：

减少人工标注需求：传统监督学习依赖大量人工标注数据，成本高昂且耗时。自监督学习通过设计自监督任务，从数据本身生成标签，无需人工标注即可利用海量未标注数据进行模型训练。例如，自动驾驶汽车每天产生超过1TB的数据，但仅有不到5%被利用，自监督学习可充分利用剩余数据，减少人工标注量。

提升数据利用率：自监督学习能挖掘未标注数据的潜在价值，通过自我生成标签进行训练，避免数据浪费。例如，轻舟智航与约翰霍普金斯大学的研究提出自监督框架，利用激光雷达和相机数据进行点云运动估计，性能优于监督方法，且能进一步微调实现SOTA性能，证明自监督学习可高效利用数据。

降低标注成本与时间：人工标注需耗费大量人力和时间，自监督学习通过自动化方式生成标签，减少对人工标注的依赖，从而降低标注成本和时间投入。例如，通过自监督学习，企业可减少标注团队规模或缩短标注周期，直接节省成本。

提高模型泛化能力：自监督学习模型从大量无标注数据中学习通用特征，泛化能力更强，减少对特定标注数据的依赖。例如，在智驾场景中，模型通过自监督学习可适应不同环境、天气和交通状况，减少因标注数据不足导致的性能下降，间接降低标注成本。

优化模型训练效率：自监督学习可作为预训练阶段，为后续监督学习提供更好的初始化参数，加速模型收敛并提升性能。例如，在智驾任务中，自监督预训练模型可通过少量标注数据微调达到高性能，减少标注数据需求，降低成本。