今天的消費者希望他們的汽車像他們的移動設備和個人語音助手一樣變得智能和個性化。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析、云計算、5G、大數(shù)據(jù)等諸多新興技術和概念與人工智能相結合，為車輛與周邊環(huán)境的互聯(lián)互通開辟了新天地。

值得注意的是，汽車行業(yè)一直積極采用新興技術。現(xiàn)在，汽車行業(yè)的公司越來越多地整合人工智能，以利用互聯(lián)汽車技術、自動駕駛和預測性維護。汽車領域的 AI 涵蓋許多領域，從檢測和響應道路上潛在危險的高級駕駛員輔助系統(tǒng)到允許駕駛員在雙手放在方向盤上的同時保持聯(lián)系的語音識別技術。

汽車行業(yè)人工智能服務令人興奮的方面包括它們通過優(yōu)化燃料使用和實現(xiàn)自動駕駛來提高效率和安全性以及減少行業(yè)對環(huán)境的影響的潛力。隨著人工智能不斷發(fā)展并在汽車行業(yè)留下印記，不久將有更多的人工智能在汽車行業(yè)實施。具體有以下幾個方面：

(資料圖)

1. 智能導航

人工智能可以通過分析各種路況幫助駕駛員做出更好的導航?jīng)Q策。現(xiàn)代人工智能驅(qū)動的導航系統(tǒng)可以根據(jù)附近道路封閉、事故、交通擁堵、建筑工程和道路狀況的信息建議更好的路線。

舉個例子，百度自研文心交通大模型創(chuàng)新性地將時空 Transformer 應用在交通領域，把時序上的交通變化與空間上的道路拓撲結合起來，根據(jù)不同地理區(qū)域的粒度、不同的時間跨度以及不同的數(shù)據(jù)稀疏程度，構造了大量的交通規(guī)律學習任務，并基于多目標、多任務預訓練技術來訓練，從而增強了人工智能的通用性、泛化性，大幅提升通行效率 15%-30%。此外，生成式 AI 具備跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力，能夠有效降低百度地圖用戶的時間成本約 70%。

2. 數(shù)字孿生和人工智能的車輛設計

現(xiàn)代人工智能汽車制造商在其制造設施中廣泛使用數(shù)字孿生，通過模擬某些設計決策將如何影響汽車性能來簡化汽車設計。通過為機器學習系統(tǒng)提供歷史數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)，工程師和設計師可以深入了解他們的想法如何轉(zhuǎn)化為車輛性能。該技術還有助于消除與測試物理原型相關的成本。

寶馬表示其工程師現(xiàn)在正在使用 Monolith 進行車輛開發(fā)。更準確地說，寶馬的 AI 工程師使用 AI 來準確預測汽車在空氣動力學方面的性能，而無需構建物理原型。更重要的是，BMW 的碰撞測試工程團隊還成功地應用 Monolith 來預測碰撞過程中乘客脛骨所受的力，而無需在開發(fā)過程的早期進行物理測試。

3. 客戶預測性維護

通過嵌入各種車輛部件的無數(shù)連接傳感器，汽車制造商可以做出明智的維護決策，并在新出現(xiàn)的問題變得嚴重之前解決它們。例如，智能傳感器可以提醒司機輪胎壓力過低或需要更換機油。

4. 遠程車輛診斷

預測分析驅(qū)動的維護有利于汽車制造商和車主。客戶會及時收到有關潛在技術問題的警報，并轉(zhuǎn)向制造商而不是獨立的汽車維修店進行維修。

5. 全自動車輛

完全自動駕駛汽車仍然存在相當大的監(jiān)管挑戰(zhàn)。然而，無人駕駛汽車接管送貨和公共交通的未來比人們想象的更近了。深度學習和先進的計算機視覺幫助車輛遵守交通規(guī)則并安全駕駛，幾乎不需要人工干預。

6. 簡化汽車保險

借助人工智能和計算機視覺，駕駛員可以在事故發(fā)生后使用手機攝像頭拍攝受損汽車的照片，供基于人工智能和計算機視覺的系統(tǒng)分析汽車損壞情況。這樣，評估過程變得更快、更客觀。

7. 營銷自動化

人工智能現(xiàn)在是汽車品牌營銷人員必備的工具。通過評估客戶的購買周期和社交媒體數(shù)據(jù)，營銷專家可以發(fā)現(xiàn)交叉銷售和追加銷售的新機會、自動化潛在客戶管理、個性化廣告、預測需求和銷售以及改進營銷策略。

8. 車隊管理

基于有關道路狀況、特定區(qū)域的交通、天氣和其他環(huán)境信息的數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以幫助車隊經(jīng)理確定最有效的路線，預測潛在的延誤，并向相關人員發(fā)出警報。

9. 生成式設計

具有前瞻性的汽車制造公司已經(jīng)在使用衍生式設計來制造更堅固、耐用和可持續(xù)的汽車零部件。基于 AI 的設計系統(tǒng)可以根據(jù)設計師和工程師定義的參數(shù)集為特定組件生成數(shù)百種設計變體。

10. 個人語音助手

雖然部分行業(yè)參與者采用了 Alexa 和 Siri 等第三方個人助理，但一些汽車公司已選擇創(chuàng)建自己最先進的語音識別軟件。這些助手可以調(diào)節(jié)溫度、提供有關油箱中氣體量的信息、撥打電話和更換無線電臺。重要的是，這些工具具有高度的個性化，這意味著它們可以記住駕駛員的偏好并根據(jù)上下文和用戶歷史記錄提出調(diào)整建議。

11. 聯(lián)網(wǎng)車輛

物聯(lián)網(wǎng)用例的快速增長以及人工智能、5G 和云計算的進步使車輛能夠相互連接、移動設備和基礎設施，從而使自動駕駛更加安全和高效。例如，汽車可以相互通信以確保它們保持安全距離。另一個例子是連接的送貨卡車，它可以以最高速度編排緊湊的車隊，以最大限度地減少風阻和降低油耗。此外，聯(lián)網(wǎng)車輛可以減少交通擁堵和旅行時間。交通管理人員將能夠更全面地了解路況并更有效地控制交通流量。

12. 質(zhì)量控制

雖然許多汽車制造商已經(jīng)使用機器視覺進行質(zhì)量控制，但它們無法適應產(chǎn)品變化，并且只能檢測到一小部分可能的缺陷。具有深度學習和計算機視覺的質(zhì)量控制解決方案可以超越簡單的異常檢測，同時智能地檢測和分類多個缺陷。它幾乎可以消除人為干預并顯著提高質(zhì)量控制系統(tǒng)的效率。 v

13. 需求預測

汽車行業(yè)擁有最復雜的供應鏈生態(tài)系統(tǒng)，事實證明人工智能對需求預測非常有效。智能解決方案可以根據(jù)經(jīng)濟狀況和行業(yè)環(huán)境的變化預測需求。它允許制造商根據(jù)需求調(diào)整產(chǎn)量并降低多余的庫存成本。

結合區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等工業(yè) 4.0 的其他技術，人工智能系統(tǒng)還考慮了運輸和設備狀況信息。它可以提高供應鏈的透明度和可追溯性，確保整個供應鏈的可見性，并最終將供應鏈轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芄湣?/p>

14. 駕駛員行為分析

安裝在汽車上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到深度學習驅(qū)動的系統(tǒng)以分析駕駛員行為。這些見解包括換油間隔、制動器使用、事故后車輛停機時間和油耗，可在升級現(xiàn)有車輛或創(chuàng)建新車輛時使用。

15. 智能駕駛關懷

借助情緒識別、計算機視覺、智能物聯(lián)網(wǎng)傳感器和人工智能，現(xiàn)代車輛可以識別可能導致交通危險的駕駛行為。通過評估駕駛員的體溫、眼球運動、頭部位置、駕駛行為和時間，嵌入式 AI 系統(tǒng)可以檢測駕駛員的狀態(tài)是否具有潛在危險并停止汽車或切換到自動駕駛模式。

16. 電動汽車增強型電池工程

使用現(xiàn)代機器學習應用程序，工程師可以通過準確預測各種條件將如何影響電池性能來簡化電動汽車的電池開發(fā)。人工智能還可以幫助更快地確定最佳電池形狀、尺寸和化學成分，從而縮短產(chǎn)品生命周期。

17、排放監(jiān)測

碳排放量的快速上升已提上全球議程。盡管如此，許多汽車公司仍無法準確測量其碳足跡。幸運的是，像 BCG 這樣具有環(huán)保意識的組織現(xiàn)在正在開發(fā)基于人工智能的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)有助于測量溫室氣體排放并將其碳足跡減少 30% 以上。

18. 設備預測性維護

傳統(tǒng)上，技術人員會定期對設備進行維護，以確保機器不會意外發(fā)生故障。相反，物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以從機械部件收集數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到基于人工智能的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以檢測性能偏差并提醒員工潛在的故障。這樣，汽車制造商可以降低維護成本并節(jié)省員工的時間。

19. 客戶服務聊天機器人

對話式人工智能是加強客戶與品牌之間關系和提高品牌忠誠度的重要工具。AI 聊天機器人可以接管員工的日常任務，例如安排試駕、幫助客戶選擇車型、回答客戶有關汽車功能的問題以及收集客戶反饋。

20. 打擊保險欺詐

欺詐是汽車保險行業(yè)的一個嚴重問題。每年，保險公司都會支付數(shù)十億美元的欺詐性索賠，而欺詐的成本反映在保單持有人的更高保費上。結合自然語言處理，人工智能可以發(fā)現(xiàn)索賠中的可疑模式并將其標記為人類員工審查。在預測數(shù)據(jù)分析工具的幫助下，人工智能可以根據(jù)投保人的行為模式和客戶資料來估計投保人的欺詐風險。

人工智能對汽車行業(yè)的 10 大革新

總結：

顯然：隨著我們進入新的一年，準備好在市場上看到更多由 AI 輔助驅(qū)動的汽車。隨著人工智能投資和發(fā)展的興起，技術對我們的汽車和整個汽車行業(yè)的影響將繼續(xù)增長。從幫助人們?yōu)樗麄兊募胰诉x擇完美的汽車到最終為他們開車，我相信人工智能面向消費者的汽車用例是我們將體驗到的最激動人心的案例之一。通過高質(zhì)量的培訓數(shù)據(jù)，汽車品牌和制造商可以保持在人工智能創(chuàng)新的前沿，利用其能力實現(xiàn)我們對汽車的未來愿景。

由于人工智能的進步，汽車行業(yè)正處于重大轉(zhuǎn)變的風口浪尖。從制造和設計到銷售和營銷，再到服務和維護，人工智能可以在使汽車更智能、更安全、更高效方面發(fā)揮作用。汽車行業(yè)不可避免地從硬件轉(zhuǎn)向軟件，這要求汽車制造商重新構想他們的工作流程并密切關注相關的監(jiān)管框架。鑒于人工智能在該領域的空前潛力，克服法律、道德和安全方面的挑戰(zhàn)只是時間問題。