车联网场景下，车辆运行数据呈现多源异构、高频连续与工况扰动强的特征，传统依赖经验与单一诊断码的故障处置难以兼顾实时性与规模化运维。本文围绕“数据驱动的车辆故障检测与维修策略”，构建“采集—识别—预测—决策”一体化框架：在数据层实现车端总线信号、诊断会话、环境与维保记录的统一采集、时序对齐与质量控制，形成可追溯特征库；在识别层结合时序学习与异常检测刻画典型故障模式并输出置信度；在预测层引入退化健康指标、剩余寿命估计与概率风险评估，实现预警前移；在策略层将风险分级、工位产能与备件供给纳入多目标优化，生成可执行的优先级排序与个性化维修方案。该研究为提升检出率、降低误报、缩短停驶时间提供技术支撑。