今天的消費者希望他們的汽車像他們的行動裝置和個人語音助手一樣變得智能和個性化。物聯網數據分析、雲端運算、5G、大數據等諸多新興技術和概念與人工智慧相結合，為車輛與周邊環境的互聯互通開闢了新天地。
值得注意的是，汽車行業一直積極採用新興技術。現在，汽車行業的公司越來越多地整合人工智慧，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繫的語音識別技術。
汽車行業人工智慧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。隨著人工智慧不斷發展並在汽車行業留下印記，不久將有更多的人工智慧在汽車行業實施。具體有以下幾個方面：
1.智能導航
人工智慧可以通過分析各種路況幫助駕駛員做出更好的導航決策。現代人工智慧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，並基於多目標、多任務預訓練技術來訓練，從而增強了人工智慧的通用性、泛化性，大幅提升通行效率15%-30%。此外，生成式 AI具備跨模態、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.數字孿生和人工智慧的車輛設計
現代人工智慧汽車製造商在其製造設施中廣泛使用數字孿生，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提供歷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為車輛性能。該技術還有助於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，汽車製造商可以做出明智的維護決策，並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於汽車製造商和車主。客戶會及時收到有關潛在技術問題的警報，並轉向製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運輸的未來比人們想像的更近了。深度學習和先進的計算機視覺幫助車輛遵守交通規則並安全駕駛，幾乎不需要人工干預。
6.簡化汽車保險
藉助人工智慧和計算機視覺，駕駛員可以在事故發生後使用手機攝影頭拍攝受損汽車的照片，供基於人工智慧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
人工智慧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
基於有關道路狀況、特定區域的交通、天氣和其他環境信息的數據，人工智慧系統可以幫助車隊經理確定最有效的路線，預測潛在的延誤，並向相關人員發出警報。
9.生成式設計
具有前瞻性的汽車製造公司已經在使用衍生式設計來製造更堅固、耐用和可持續的汽車零部件。基於 AI的設計系統可以根據設計師和工程師定義的參數集為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採用了 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別軟體。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，這意味著它們可以記住駕駛員的偏好並根據上下文和用戶歷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慧、5G和雲端運算的進步使車輛能夠相互連接、行動裝置和基礎設施，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，聯網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並更有效地控制交通流量。
12.質量控制
雖然許多汽車製造商已經使用機器視覺進行質量控制，但它們無法適應產品變化，並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並顯著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態系統，事實證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。它允許製造商根據需求調整產量並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，人工智慧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，確保整個供應鏈的可見性，並最終將供應鏈轉變為智能供應鏈。
14.駕駛員行為分析
安裝在汽車上的物聯網傳感器可以將數據發送到深度學習驅動的系統以分析駕駛員行為。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
藉助情緒識別、計算機視覺、智能物聯網傳感器和人工智慧，現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系統可以檢測駕駛員的狀態是否具有潛在危險並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式，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。人工智慧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。儘管如此，許多汽車公司仍無法準確測量其碳足跡。幸運的是，像 BCG這樣具有環保意識的組織現在正在開發基於人工智慧的系統，這些系統有助於測量溫室氣體排放並將其碳足跡減少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，以確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並將這些數據發送到基於人工智慧的系統，該系統可以檢測性能偏差並提醒員工潛在的故障。這樣，汽車製造商可以降低維護成本並節省員工的時間。
19.客戶服務聊天機器人
對話式人工智慧是加強客戶與品牌之間關係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，人工智慧可以發現索賠中的可疑模式並將其標記為人類員工審查。在預測數據分析工具的幫助下，人工智慧可以根據投保人的行為模式和客戶資料來估計投保人的欺詐風險。
人工智慧對汽車行業的10大革新
更少的事故
人工智慧可以通過為駕駛員提供有關潛在危險的實時信息來幫助減少道路交通事故的數量。
更快的應急響應
人工智慧可以在發生事故時自動向應急服務部門發送警報，從而幫助提高應急響應速度。
更智能的交通管理
人工智慧可以更有效地管理交通流量，減少擁堵，讓司機的旅途更愉快。
提高燃油效率
人工智慧可以幫助駕駛員更好地決定何時以及如何加速和制動，從而提高燃油效率。
減少碳排放
智能駕駛可以減少車輛排放，有助於改善空氣品質和應對氣候變化。
個性化體驗
人工智慧可以根據駕駛員的喜好和需求個性化車載信息娛樂系統。
增強安全性
人工智慧可以通過提供有關潛在危險的警告並協助完成停車和倒車等任務，從而幫助提高駕駛安全性。
改進的連接性
人工智慧可以幫助改善車輛與其他道路使用者之間的連通性，從而提高出行效率。
為司機帶來更多便利
人工智慧可以通過自動化路線規劃和導航使駕駛更加方便，讓司機可以專注於其他事情。
精簡保險
人工智慧可以幫助汽車保險公司識別風險、更準確地計算保費並檢測欺詐。
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輔助驅動的汽車。隨著人工智慧投資和發展的興起，技術對我們的汽車和整個汽車行業的影響將繼續增長。從幫助人們為他們的家人選擇完美的汽車到最終為他們開車，我相信人工智慧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。通過高質量的培訓數據，汽車品牌和製造商可以保持在人工智慧創新的前沿，利用其能力實現我們對汽車的未來願景。
由於人工智慧的進步，汽車行業正處於重大轉變的風口浪尖。從製造和設計到銷售和營銷，再到服務和維護，人工智慧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體轉向軟體，這要求汽車製造商重新構想他們的工作流程並密切關注相關的監管框架。鑑於人工智慧在該領域的空前潛力，克服法律、道德和安全方面的挑戰只是時間問題。
