人工智能正在全面促进汽车行业

一般而言，人工智能(AI)和智能技术在我们的日常生活中是分不开的，由于这一广泛的领域，AI通常被称为通用技术。不再需要方向盘和踏板可能要花费一些时间，但是AI在汽车领域的许多其他情况下已经发挥了重要作用。从生产计划到设计与开发，再到物流再到销售，在中长期内，将通过使用AI增强或将改善汽车制造和分销的各个方面。

这种情况下最关键的部分是高性能的数据处理管道，该管道提供并维护数据存储，该数据存储简要描述了一个数据环境，该数据环境实时丰富了分析模型，AI应用程序和决策。对于AI而言，此类行动至关重要，因为它们是任何类型的AI驱动解决方案的基础。

对汽车行业有何影响?

考虑一下汽车行业，并考虑汽车制造商近来的“相关性范围”：它仅限于汽车，但是大多数汽车制造商的客户只花很少的时间在汽车上。因此，汽车制造商需要将其足迹扩展到汽车之外，并扩展到移动设备领域，以使其成为客户生活的自然组成部分。为了通过使用AI实现这种存在，信任是至关重要的资产，并且随着AI功能的增强(并影响人们的生活)，企业必须采取行动，“提升”其AI，以成为负责任的，富有生产力的社会成员。近80%的人同意在两年内Al将成为人类生活中各个方面(包括例如下一次购车)的永远的“同事”和值得信赖的顾问。

在这个阶段，我们还远没有讨论专有的AI和机器学习流程，而且在复杂流程方面，没有什么证据可以提供高度可靠的结果。但是，让我们看一下已经行之有效的方法，并考虑在中长期内使用AI。

NLP —自然语言处理：汽车与其驾驶员之间存在许多差距，一种弥补差距的方法是开发自然语言处理：信息娱乐系统识别和处理自然语言的能力。考虑以下问题：“如何打开引擎盖?”，“当前油位是多少?”或“哪个警告灯闪烁?”。例如，通过XML文件嵌入汽车手册，并将其链接到NLP系统，可能是节省资源和功能的基础，用于汽车与其驾驶员之间的正确通信。汽车制造商可以从这些导出的数据中受益：询问油位的人很可能需要车辆检查或换油。

车辆越能准确地识别其驾驶员，就越能适应他们的偏好。在用户方面，这意味着更少的工作量，更少的干扰并提高了安全性

通过AI识别车内需求：第二个有用的AI应用程序是识别驾驶员或乘客档案，这超出了简单的按键识别范围。自动气候控制的示例说明了车辆如何学习使用数据分析。简单的数据(例如汽车中有多少乘客以及他们坐在哪里)显示了汽车需要散布加热或冷却的空气或激活加热的座椅的位置。

基于可管理的数据量，AI可用于创建典型的驾驶员档案：驾驶员在座椅加热方面的行为是否会根据一天中的时间而变化?外界温度对加热水平有什么影响?

车辆越能准确地识别其驾驶员，就越能适应他们的偏好。在用户方面，这意味着更少的精力，更少的注意力和更高的安全性。通过机器学习，数据可用于识别不同的输入模式并分配驱动程序。对于汽车制造商而言，它们在带宽和低资源AI模型的计算能力方面提供了财务和功能优势。

由AI驱动的交叉销售和向上销售：“如果您喜欢的话，您可能也会喜欢”。这是电子商务企业根据我们以前的购买和在线浏览行为来推荐补充产品的方式。某些电子商务公司通过采用交叉销售和向上销售功能，在销售方面取得了两位数的增长。考虑一下汽车的配置，并想象一个汽车制造商建议您增加车身底部保护，因为在线配置器已经从您以前的网络搜索中识别出您对越野驾驶感兴趣;这只是汽车制造商如何改善现有和潜在客户的在线体验，同时增加其收入的无数示例之一。

人工智能已经能够通过影响业务的各个部分来对汽车行业价值链产生重大影响，而且其影响只会不断增加

更高的质量和效率，但更省力：听起来像是梦想，对吗?事实并非如此：将AI和预测性维护相结合，可以将其整合到生产流程中，从而发挥强大的作用。富含全面AI数据的预测性维护系统能够识别喷涂过程中的异常情况，从而提高质量。或考虑某些汽车零件，例如门：制造商可以使用AI预测门打开和关闭的频率，然后从该数字得出门铰链的必要质量。

一切都与正确的量子预测移动性有关：想象一下场景：您正和5个陌生人一起从香榭丽舍大街到出租车站。需要六辆出租车，令人惊讶的是，有六辆出租车。巧合?根本没有，至少将来没有。通过采用量子计算和其他尖端技术，出租车公司，汽车共享和乘车公司等移动服务提供商以及导航服务提供商可以预测流量和对移动解决方案的需求。

量子计算能够预测运输需求，这意味着每个人都可以在任何时候，任何地方从A到达B。此外，可以预测交通拥堵的功能将确保客户不仅获得所需的移动性，而且还可以舒适地体验到。

人工智能将影响汽车价值链的各个方面

最重要的是，人工智能已经能够通过影响业务的各个部分来对汽车行业价值链产生重大影响，而且其影响只会越来越大。人工智能将提高质量，提高效率，降低风险，并且在数据的推动下，人工智能将改善汽车制造商可以向其现有和潜在客户提供的服务的类型和水平，从而确保每个人都从最佳产品中受益。

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