宝马表示其工程师现在正在使用 Monolith 进行车辆开发。更准确地说，宝马的 AI 工程师使用 AI 来准确预测汽车在空气动力学方面的性能，而无需构建物理原型。更重要的是，BMW 的碰撞测试工程团队还成功地应用 Monolith 来预测碰撞过程中乘客胫骨所受的力，而无需在开发过程的早期进行物理测试。
具有前瞻性的汽车制造公司已经在使用衍生式设计来制造更坚固、耐用和可持续的汽车零部件。基于 AI 的设计系统可以根据设计师和工程师定义的参数集为特定组件生成数百种设计变体。
10. 个人语音助手
虽然部分行业参与者采用了 Alexa 和 Siri 等第三方个人助理，但一些汽车公司已选择创建自己最先进的语音识别软件。这些助手可以调节温度、提供有关油箱中气体量的信息、拨打电话和更换无线电台。重要的是，这些工具具有高度的个性化，这意味着它们可以记住驾驶员的偏好并根据上下文和用户历史记录提出调整建议。
显然：随着我们进入新的一年，准备好在市场上看到更多由 AI 辅助驱动的汽车。随着人工智能投资和发展的兴起，技术对我们的汽车和整个汽车行业的影响将继续增长。从帮助人们为他们的家人选择完美的汽车到最终为他们开车，我相信人工智能面向消费者的汽车用例是我们将体验到的最激动人心的案例之一。通过高质量的培训数据，汽车品牌和制造商可以保持在人工智能创新的前沿，利用其能力实现我们对汽车的未来愿景。
今天的消费者希望他们的汽车像他们的移动设备和个人语音助手一样变得智能和个性化。物联网数据分析、云计算、5G、大数据等诸多新兴技术和概念与人工智能相结合，为车辆与周边环境的互联互通开辟了新天地。
值得注意的是，汽车行业一直积极采用新兴技术。现在，汽车行业的公司越来越多地整合人工智能，以利用互联汽车技术、自动驾驶和预测性维护。汽车领域的 AI 涵盖许多领域，从检测和响应道路上潜在危险的高级驾驶员辅助系统到允许驾驶员在双手放在方向盘上的同时保持联系的语音识别技术。
汽车行业人工智能服务令人兴奋的方面包括它们通过优化燃料使用和实现自动驾驶来提高效率和安全性以及减少行业对环境的影响的潜力。随着人工智能不断发展并在汽车行业留下印记，不久将有更多的人工智能在汽车行业实施。具体有以下几个方面：
1. 智能导航
人工智能可以通过分析各种路况帮助驾驶员做出更好的导航决策。现代人工智能驱动的导航系统可以根据附近道路封闭、事故、交通拥堵、建筑工程和道路状况的信息建议更好的路线。
举个例子，百度自研文心交通大模型创新性地将时空 Transformer 应用在交通领域，把时序上的交通变化与空间上的道路拓扑结合起来，根据不同地理区域的粒度、不同的时间跨度以及不同的数据稀疏程度，构造了大量的交通规律学习任务，并基于多目标、多任务预训练技术来训练，从而增强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 具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，能够有效降低百度地图用户的时间成本约 70%。
2. 数字孪生和人工智能的车辆设计
现代人工智能汽车制造商在其制造设施中广泛使用数字孪生，通过模拟某些设计决策将如何影响汽车性能来简化汽车设计。通过为机器学习系统提供历史数据和传感器数据，工程师和设计师可以深入了解他们的想法如何转化为车辆性能。该技术还有助于消除与测试物理原型相关的成本。
宝马表示其工程师现在正在使用 Monolith 进行车辆开发。更准确地说，宝马的 AI 工程师使用 AI 来准确预测汽车在空气动力学方面的性能，而无需构建物理原型。更重要的是，BMW 的碰撞测试工程团队还成功地应用 Monolith 来预测碰撞过程中乘客胫骨所受的力，而无需在开发过程的早期进行物理测试。
3. 客户预测性维护
通过嵌入各种车辆部件的无数连接传感器，汽车制造商可以做出明智的维护决策，并在新出现的问题变得严重之前解决它们。例如，智能传感器可以提醒司机轮胎压力过低或需要更换机油。
4. 远程车辆诊断
预测分析驱动的维护有利于汽车制造商和车主。客户会及时收到有关潜在技术问题的警报，并转向制造商而不是独立的汽车维修店进行维修。
5. 全自动车辆
完全自动驾驶汽车仍然存在相当大的监管挑战。然而，无人驾驶汽车接管送货和公共交通的未来比人们想象的更近了。深度学习和先进的计算机视觉帮助车辆遵守交通规则并安全驾驶，几乎不需要人工干预。
6. 简化汽车保险
借助人工智能和计算机视觉，驾驶员可以在事故发生后使用手机摄像头拍摄受损汽车的照片，供基于人工智能和计算机视觉的系统分析汽车损坏情况。这样，评估过程变得更快、更客观。
7. 营销自动化
人工智能现在是汽车品牌营销人员必备的工具。通过评估客户的购买周期和社交媒体数据，营销专家可以发现交叉销售和追加销售的新机会、自动化潜在客户管理、个性化广告、预测需求和销售以及改进营销策略。
8. 车队管理
基于有关道路状况、特定区域的交通、天气和其他环境信息的数据，人工智能系统可以帮助车队经理确定最有效的路线，预测潜在的延误，并向相关人员发出警报。
9. 生成式设计
具有前瞻性的汽车制造公司已经在使用衍生式设计来制造更坚固、耐用和可持续的汽车零部件。基于 AI 的设计系统可以根据设计师和工程师定义的参数集为特定组件生成数百种设计变体。
10. 个人语音助手
虽然部分行业参与者采用了 Alexa 和 Siri 等第三方个人助理，但一些汽车公司已选择创建自己最先进的语音识别软件。这些助手可以调节温度、提供有关油箱中气体量的信息、拨打电话和更换无线电台。重要的是，这些工具具有高度的个性化，这意味着它们可以记住驾驶员的偏好并根据上下文和用户历史记录提出调整建议。
11. 联网车辆
物联网用例的快速增长以及人工智能、5G 和云计算的进步使车辆能够相互连接、移动设备和基础设施，从而使自动驾驶更加安全和高效。例如，汽车可以相互通信以确保它们保持安全距离。另一个例子是连接的送货卡车，它可以以最高速度编排紧凑的车队，以最大限度地减少风阻和降低油耗。此外，联网车辆可以减少交通拥堵和旅行时间。交通管理人员将能够更全面地了解路况并更有效地控制交通流量。
12. 质量控制
虽然许多汽车制造商已经使用机器视觉进行质量控制，但它们无法适应产品变化，并且只能检测到一小部分可能的缺陷。具有深度学习和计算机视觉的质量控制解决方案可以超越简单的异常检测，同时智能地检测和分类多个缺陷。它几乎可以消除人为干预并显着提高质量控制系统的效率。 v
13. 需求预测
汽车行业拥有最复杂的供应链生态系统，事实证明人工智能对需求预测非常有效。智能解决方案可以根据经济状况和行业环境的变化预测需求。它允许制造商根据需求调整产量并降低多余的库存成本。
结合区块链和物联网等工业 4.0 的其他技术，人工智能系统还考虑了运输和设备状况信息。它可以提高供应链的透明度和可追溯性，确保整个供应链的可见性，并最终将供应链转变为智能供应链。
14. 驾驶员行为分析
安装在汽车上的物联网传感器可以将数据发送到深度学习驱动的系统以分析驾驶员行为。这些见解包括换油间隔、制动器使用、事故后车辆停机时间和油耗，可在升级现有车辆或创建新车辆时使用。
15. 智能驾驶关怀
借助情绪识别、计算机视觉、智能物联网传感器和人工智能，现代车辆可以识别可能导致交通危险的驾驶行为。通过评估驾驶员的体温、眼球运动、头部位置、驾驶行为和时间，嵌入式 AI 系统可以检测驾驶员的状态是否具有潜在危险并停止汽车或切换到自动驾驶模式。
16. 电动汽车增强型电池工程
使用现代机器学习应用程序，工程师可以通过准确预测各种条件将如何影响电池性能来简化电动汽车的电池开发。人工智能还可以帮助更快地确定最佳电池形状、尺寸和化学成分，从而缩短产品生命周期。
17、排放监测
碳排放量的快速上升已提上全球议程。尽管如此，许多汽车公司仍无法准确测量其碳足迹。幸运的是，像 BCG 这样具有环保意识的组织现在正在开发基于人工智能的系统，这些系统有助于测量温室气体排放并将其碳足迹减少 30% 以上。
18. 设备预测性维护
传统上，技术人员会定期对设备进行维护，以确保机器不会意外发生故障。相反，物联网传感器可以从机械部件收集数据并将这些数据发送到基于人工智能的系统，该系统可以检测性能偏差并提醒员工潜在的故障。这样，汽车制造商可以降低维护成本并节省员工的时间。
19. 客户服务聊天机器人
对话式人工智能是加强客户与品牌之间关系和提高品牌忠诚度的重要工具。AI 聊天机器人可以接管员工的日常任务，例如安排试驾、帮助客户选择车型、回答客户有关汽车功能的问题以及收集客户反馈。
20. 打击保险欺诈
欺诈是汽车保险行业的一个严重问题。每年，保险公司都会支付数十亿美元的欺诈性索赔，而欺诈的成本反映在保单持有人的更高保费上。结合自然语言处理，人工智能可以发现索赔中的可疑模式并将其标记为人类员工审查。在预测数据分析工具的帮助下，人工智能可以根据投保人的行为模式和客户资料来估计投保人的欺诈风险。
人工智能对汽车行业的 10 大革新
总结：
显然：随着我们进入新的一年，准备好在市场上看到更多由 AI 辅助驱动的汽车。随着人工智能投资和发展的兴起，技术对我们的汽车和整个汽车行业的影响将继续增长。从帮助人们为他们的家人选择完美的汽车到最终为他们开车，我相信人工智能面向消费者的汽车用例是我们将体验到的最激动人心的案例之一。通过高质量的培训数据，汽车品牌和制造商可以保持在人工智能创新的前沿，利用其能力实现我们对汽车的未来愿景。
由于人工智能的进步，汽车行业正处于重大转变的风口浪尖。从制造和设计到销售和营销，再到服务和维护，人工智能可以在使汽车更智能、更安全、更高效方面发挥作用。汽车行业不可避免地从硬件转向软件，这要求汽车制造商重新构想他们的工作流程并密切关注相关的监管框架。鉴于人工智能在该领域的空前潜力，克服法律、道德和安全方面的挑战只是时间问题。