動察：摧古拉朽的AI，即将改變汽車行業的方方面面

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。物聯網數據分析、雲計算、5G、大數據等諸多新興技術和概念與人工智能相結合，爲車輛與周邊環境的互聯互通開辟了新天地。

值得注意的是，汽車行業一直積極采用新興技術。現在，汽車行業的公司越來越多地整合人工智能，以利用互聯汽車技術、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到允許駕駛員在雙手放在方向盤上的同時保持聯系的語音識别技術。

汽車行業人工智能服務令人興奮的方面包括它們通過優化燃料使用和實現自動駕駛來提高效率和安全性以及減少行業對環境的影響的潛力。随着人工智能不斷發展并在汽車行業留下印記，不久将有更多的人工智能在汽車行業實施。具體有以下幾個方面：

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決策。現代人工智能驅動的導航系統可以根據附近道路封閉、事故、交通擁堵、建築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新性地将時空 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，根據不同地理區域的粒度、不同的時間跨度以及不同的數據稀疏程度，構造了大量的交通規律學習任務，并基于多目标、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 具備跨模态、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. 數字孿生和人工智能的車輛設計

現代人工智能汽車制造商在其制造設施中廣泛使用數字孿生，通過模拟某些設計決策将如何影響汽車性能來簡化汽車設計。通過爲機器學習系統提供曆史數據和傳感器數據，工程師和設計師可以深入了解他們的想法如何轉化爲車輛性能。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在正在使用 Monolith 進行車輛開發。更準确地說，寶馬的 AI 工程師使用 AI 來準确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胫骨所受的力，而無需在開發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管挑戰。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則并安全駕駛，幾乎不需要人工幹預。

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生後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據，營銷專家可以發現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、特定區域的交通、天氣和其他環境信息的數據，人工智能系統可以幫助車隊經理确定最有效的路線，預測潛在的延誤，并向相關人員發出警報。

9. 生成式設計

具有前瞻性的汽車制造公司已經在使用衍生式設計來制造更堅固、耐用和可持續的汽車零部件。基于 AI 的設計系統可以根據設計師和工程師定義的參數集爲特定組件生成數百種設計變體。

10. 個人語音助手

雖然部分行業參與者采用了 Alexa 和 Siri 等第三方個人助理，但一些汽車公司已選擇創建自己最先進的語音識别軟件。這些助手可以調節溫度、提供有關油箱中氣體量的信息、撥打電話和更換無線電台。重要的是，這些工具具有高度的個性化，這意味着它們可以記住駕駛員的偏好并根據上下文和用戶曆史記錄提出調整建議。

11. 聯網車輛

物聯網用例的快速增長以及人工智能、5G 和雲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确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，聯網車輛可以減少交通擁堵和旅行時間。交通管理人員将能夠更全面地了解路況并更有效地控制交通流量。

12. 質量控制

雖然許多汽車制造商已經使用機器視覺進行質量控制，但它們無法适應産品變化，并且隻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。它幾乎可以消除人爲幹預并顯着提高質量控制系統的效率。 v

13. 需求預測

汽車行業擁有最複雜的供應鏈生态系統，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經濟狀況和行業環境的變化預測需求。它允許制造商根據需求調整産量并降低多餘的庫存成本。

結合區塊鏈和物聯網等工業 4.0 的其他技術，人工智能系統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，确保整個供應鏈的可見性，并最終将供應鏈轉變爲智能供應鏈。

14. 駕駛員行爲分析

安裝在汽車上的物聯網傳感器可以将數據發送到深度學習驅動的系統以分析駕駛員行爲。這些見解包括換油間隔、制動器使用、事故後車輛停機時間和油耗，可在升級現有車輛或創建新車輛時使用。

15. 智能駕駛關懷

借助情緒識别、計算機視覺、智能物聯網傳感器和人工智能，現代車輛可以識别可能導緻交通危險的駕駛行爲。通過評估駕駛員的體溫、眼球運動、頭部位置、駕駛行爲和時間，嵌入式 AI 系統可以檢測駕駛員的狀态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

使用現代機器學習應用程序，工程師可以通過準确預測各種條件将如何影響電池性能來簡化電動汽車的電池開發。人工智能還可以幫助更快地确定最佳電池形狀、尺寸和化學成分，從而縮短産品生命周期。

17、排放監測

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确測量其碳足迹。幸運的是，像 BCG 這樣具有環保意識的組織現在正在開發基于人工智能的系統，這些系統有助于測量溫室氣體排放并将其碳足迹減少 30% 以上。

18. 設備預測性維護

傳統上，技術人員會定期對設備進行維護，以确保機器不會意外發生故障。相反，物聯網傳感器可以從機械部件收集數據并将這些數據發送到基于人工智能的系統，該系統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的一個嚴重問題。每年，保險公司都會支付數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，人工智能可以發現索賠中的可疑模式并将其标記爲人類員工審查。在預測數據分析工具的幫助下，人工智能可以根據投保人的行爲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的 10 大革新

總結：

顯然：随着我們進入新的一年，準備好在市場上看到更多由 AI 輔助驅動的汽車。随着人工智能投資和發展的興起，技術對我們的汽車和整個汽車行業的影響将繼續增長。從幫助人們爲他們的家人選擇完美的汽車到最終爲他們開車，我相信人工智能面向消費者的汽車用例是我們将體驗到的最激動人心的案例之一。通過高質量的培訓數據，汽車品牌和制造商可以保持在人工智能創新的前沿，利用其能力實現我們對汽車的未來願景。

由于人工智能的進步，汽車行業正處于重大轉變的風口浪尖。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、更高效方面發揮作用。汽車行業不可避免地從硬件轉向軟件，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隻是時間問題。