如何查询车辆的维修保养记录？汇总4种查维保记录的实用方法

二手车价值评估工作中，维保记录宛如一套精妙的测重与计时集成设备，是判断车辆价格的重要参考。潜在买家如同细心的观察者，精心研究机油更换的规律、滤清器养护的细节等数据，全面了解车辆的使用情况。倘若维保记录出现缺失、不连贯，或者保养未能按时开展，就要提前部署，制定详细的维修方案，切实降低潜在故障的风险。如何查询车辆的维修保养记录?汇总4种查维保记录的实用方法

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。

软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）、人在环（PIL）测试是智能驾驶系统开发中的三种关键验证方法，三者通过不同维度的仿真与实测结合，形成从算法到硬件再到人机交互的完整验证链条。以下从核心区别、技术特点、应用场景三个维度展开分析：

一、核心区别

测试类型

核心原理

交互对象

验证目标

典型工具链

SIL

在PC或服务器上运行被测软件，通过仿真环境验证算法逻辑正确性

软件与虚拟环境交互

算法功能正确性、逻辑完整性、边界条件处理

MATLAB/Simulink、dSPACE TargetLink、Python仿真框架

HIL

将控制器硬件接入仿真系统，通过实时硬件接口验证硬件与软件的协同工作能力

硬件与虚拟环境交互

硬件响应速度、实时性、传感器/执行器接口兼容性、电磁兼容性

dSPACE HIL、NI VeriStand、ETAS LABCAR

PIL

在真实硬件上运行部分软件模块，通过人机交互验证用户体验与决策合理性

人与软硬件系统交互

人机交互逻辑、驾驶员接管策略、系统响应时间与用户感知

驾驶模拟器、眼动仪、脑电监测设备

二、技术特点对比

SIL（软件在环）特点：纯软件仿真，无硬件参与，可快速迭代算法。优势：开发成本低、测试周期短、可复现性强。局限：无法验证硬件性能（如实时性、电磁干扰）。典型场景：算法原型开发、逻辑验证、大规模场景测试（如10万小时虚拟路测）。

HIL（硬件在环）特点：真实硬件接入仿真环境，验证软硬件协同。优势：可模拟极端工况（如电磁干扰、硬件故障），验证硬件可靠性。局限：仍无法完全替代实车测试（如真实路感、复杂光照）。典型场景：ECU功能验证、传感器与执行器兼容性测试、故障注入测试。

PIL（人在环）特点：人类驾驶员参与测试，验证人机交互与用户体验。优势：可评估系统决策与人类预期的匹配度，发现潜在设计缺陷。局限：测试效率低、主观性强、难以大规模复现。典型场景：人机交互设计验证、驾驶员接管策略优化、应急场景测试。

三、应用场景分析

SIL测试的典型应用算法开发初期：验证目标检测、路径规划等算法在虚拟场景中的性能。大规模场景测试：通过生成式AI模拟百万级驾驶场景，快速筛选算法缺陷。跨平台验证：在不同硬件平台上运行同一算法，验证软件可移植性。

HIL测试的典型应用ECU功能验证：在电磁屏蔽室内模拟强干扰环境，验证域控制器的抗干扰能力。传感器融合测试：同时模拟摄像头、激光雷达、毫米波雷达的数据流，验证多传感器融合算法。硬件故障注入：人为制造传感器失效、通信中断等故障，验证系统的容错能力。

PIL测试的典型应用人机交互设计：通过眼动仪监测驾驶员对HMI界面的注意力分配，优化界面布局。接管策略验证：在模拟危险场景中测试驾驶员的接管反应时间与操作准确性。用户体验评估：邀请真实用户参与测试，收集对系统决策逻辑的主观反馈。

四、协同验证策略

分层验证体系SIL阶段：快速迭代算法，消除逻辑错误。HIL阶段：验证硬件性能，确保系统实时性与可靠性。PIL阶段：优化人机交互，提升用户体验。

数据闭环SIL测试生成的海量虚拟数据用于训练算法，HIL测试的硬件数据用于优化模型部署，PIL测试的用户反馈用于改进系统设计。

典型案例特斯拉Autopilot开发：通过SIL验证视觉算法，HIL验证域控制器性能，PIL优化HMI界面与接管策略。Waymo自动驾驶：在SIL中模拟100亿英里虚拟路测，在HIL中验证传感器与计算平台的协同，在PIL中测试乘客对系统决策的信任度。