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AI和大數據正在改變汽車行業的六種方式

責任編輯:cres 作者:Yaron Saghiv |來源:企業網D1Net  2024-03-12 16:13:22 原創文章 企業網D1Net

從工廠車間到駕駛體驗本身,人工智能和大數據正在推動更安全、更高效、更智能的汽車,以及更好的制造和維護流程。
 
以下是人工智能和大數據重塑汽車版圖的六種令人興奮的方式。
 
預測未來
 
每個車主都明白定期更換機油和剎車檢查的價值,希望避免未來更昂貴的維護,現在,大數據和人工智能正在為主動的車輛健康提供渦輪增壓。
 
預測性維護使經銷商能夠遠程和連續地監控車輛性能數據,集成的車載傳感器收集任何給定汽車的健康數據,并利用人工智能和大數據分析來實時評估問題,使經銷商和司機隨時了解引擎蓋下發生的事情,經銷商可以自動提醒任何給定車輛的潛在或正在進行的問題,并可以聯系并主動提供維護 - 在汽車惡化甚至拋錨之前。
 
一種相關的做法是預防性維護,即使用人工智能驅動的計算機視覺系統來檢測人眼不會注意到的問題,防止它們變得更糟,進一步損壞車輛。
 
機隊管理將特別受益于這種維護技術,通過主動識別故障部件、磨損的輪胎或液體泄漏等問題,公司可以知道要在整個機隊中查找哪些問題,并提前安排維修,從而節省了大量資金和沿途的挫敗感,從出租車到送貨卡車再到公交車的商業車隊可以最大限度地減少停機時間和中斷,確保包裹(和人員)按時送達。
 
生態友好型道路
 
排放本身并不是汽車對環境的唯一影響,制造一輛汽車需要高達151立方米的水,僅在歐洲,每年就有1100萬輛汽車退出流通,相當于同樣多的垃圾。
 
大數據分析使汽車制造商能夠優化汽車設計和制造,重點放在可持續性上,對最高效、最環保的材料和組裝過程的數據分析將使制造商能夠確保每輛車的制造都盡可能地減少環境足跡,制造商還可以更準確地預測需求波動,通過最大限度地減少過剩庫存來減少浪費。
 
通過簡化物流和最大限度地提高制造效率,汽車制造商還可以確保他們從正確的地點獲得正確的部件,消除過剩和減少報廢零部件的數量不僅可以節省時間和金錢,還可以創造更可持續的汽車制造工藝。
 
在裝配線之外,人工智能可以對任何給定的車型或設計進行駕駛模擬,使制造商能夠設計車輛以提高燃油效率和減少排放。
 
人工智能還可以在車輛的整個生命周期中跟蹤和分析數據,并促進可持續管理,即使在汽車行駛完畢后也是如此,人工智能算法旨在了解車輛從生產到報廢的健康狀況,可以識別組件重復使用和回收的機會,優化資源,最大限度地回收有價值的材料,并減少對環境的影響,這些見解還可以整合到未來的車型中,使制造商能夠創造出更容易拆卸和可回收的車輛。
 
自動駕駛中的安全問題
 
人工智能和大數據推動了自動駕駛汽車的發展,這些強大的工具使自動駕駛系統能夠通過傳感器融合和機器學習算法在無人值守的情況下查看和導航周圍環境,從而為安全地導航復雜的道路環境做出實時決策。
 
自動駕駛汽車每小時產生多達1TB的數據,因此,數據收集、存儲和分析的改進將使自動駕駛更加安全,作為一項可以實時做出決策的技術,人工智能將在教會汽車學習道路規則并不斷提高性能方面發揮關鍵作用。
 
此外,隨著自動駕駛車輛繼續跟蹤更多里程,支持它們的人工智能系統正在接收越來越多關于道路環境的數據,創建更細粒度的地圖和協議,地圖越精準,裝備越好的自動駕駛設備就能順利和安全地在這些環境中導航。
 
更好的道路,更智慧的城市
 
人工智能和大數據也將在集體層面上提高駕駛水平,超越任何單個汽車的表現。
 
自動駕駛汽車技術公司以及智能城市應用提供商和市政當局現在可以實時分析交通模式、通勤者行為和路況,人工智能驅動的系統可以使用這些數據來建議替代路線,調整交通信號,優化交通流量,減少擁堵,既提高交通網絡的效率,又改善城市地區的空氣質量。
 
從智能城市傳感器收集的大量數據使城市規劃者能夠敏銳地了解哪種道路設計效果最好,從而簡化交通并加強司機和行人的安全。
 
將這些改進與外部市政數據以及與智能基礎設施交互的車輛內部直接收集的數據相結合的能力,將加速對更好的道路和更智能城市的追求。
 
更個性化的車內體驗
 
物聯網集成已經改變了人們將汽車變成個性化駕駛機器的方式。
 
大數據將使汽車公司能夠通過車輛數據、駕駛員數據或上下文數據,從數據驅動的駕駛員偏好洞察中進一步推動個性化,這可能包括從音樂品味到健康和健康需求,到駕駛偏好(即駕駛艙或座位調整設置的首選溫度)和常規路線,以及特定司機在路上最常呼叫的人的各種信息。想象一下,坐進一輛汽車,它知道主要司機何時掌舵(而不是家庭中的另一位司機),并可以調整座椅或溫度,并提示經常使用的方向或電臺。
 
有了這個個性化信息寶庫,汽車公司可以為司機提供某些反映他們駕駛方式的附加或套餐,例如,有越來越多家庭的司機可以選擇“兒童友好型”的車內娛樂,而定期長途公路出行的人將獲得生態駕駛選擇,以最大限度地提高道路效率并節省汽油。通過收集司機在道路上的行為數據,汽車制造商還可以通過額外的福利、獨家功能或獎勵來獎勵安全駕駛。
 
在整個所有權生命周期中,司機可以選擇車載游戲或乘客娛樂、集成導航系統、語音控制等功能和附加功能,通過用一系列可更新的軟件和功能適應司機的偏好,汽車制造商可以為每一位司機提供最適合他們需求的汽車。
 
使保險發生革命性變化
 
汽車保險可能是你口袋里的日常負擔,但它肯定是你需要的時候的朋友 - 現在更是如此,因為人工智能和大數據改變了汽車保險公司提供定制保單和處理索賠的方式。
 
通過利用車輛的遠程信息處理數據 - 在給定車輛內收集的關于司機決策和行動的實時信息 - 保險公司可以深入了解個人駕駛行為和在道路上花費的時間,并相應地定制保險費,這鼓勵了更安全的駕駛,降低了事故風險,最終降低了消費者的保險成本,減少了保險公司的賠付。
 
在純粹的物流層面上,人工智能支持的索賠處理還加快并簡化了曾經繁瑣的流程,提高了客戶滿意度,并減少了保險公司的管理費用。
 
為未來鋪平道路
 
與無數行業一樣,汽車行業正在經歷一場由人工智能和大數據驅動的全面改革。
 
釋放這些更安全、更高效、更可持續的駕駛解決方案的新機會,將確保司機和帶他們去他們需要去的地方的公司有一個更美好的未來。
 
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從工廠車間到駕駛體驗本身,人工智能和大數據正在推動更安全、更高效、更智能的汽車,以及更好的制造和維護流程。
 
以下是人工智能和大數據重塑汽車版圖的六種令人興奮的方式。
 
預測未來
 
每個車主都明白定期更換機油和剎車檢查的價值,希望避免未來更昂貴的維護,現在,大數據和人工智能正在為主動的車輛健康提供渦輪增壓。
 
預測性維護使經銷商能夠遠程和連續地監控車輛性能數據,集成的車載傳感器收集任何給定汽車的健康數據,并利用人工智能和大數據分析來實時評估問題,使經銷商和司機隨時了解引擎蓋下發生的事情,經銷商可以自動提醒任何給定車輛的潛在或正在進行的問題,并可以聯系并主動提供維護 - 在汽車惡化甚至拋錨之前。
 
一種相關的做法是預防性維護,即使用人工智能驅動的計算機視覺系統來檢測人眼不會注意到的問題,防止它們變得更糟,進一步損壞車輛。
 
機隊管理將特別受益于這種維護技術,通過主動識別故障部件、磨損的輪胎或液體泄漏等問題,公司可以知道要在整個機隊中查找哪些問題,并提前安排維修,從而節省了大量資金和沿途的挫敗感,從出租車到送貨卡車再到公交車的商業車隊可以最大限度地減少停機時間和中斷,確保包裹(和人員)按時送達。
 
生態友好型道路
 
排放本身并不是汽車對環境的唯一影響,制造一輛汽車需要高達151立方米的水,僅在歐洲,每年就有1100萬輛汽車退出流通,相當于同樣多的垃圾。
 
大數據分析使汽車制造商能夠優化汽車設計和制造,重點放在可持續性上,對最高效、最環保的材料和組裝過程的數據分析將使制造商能夠確保每輛車的制造都盡可能地減少環境足跡,制造商還可以更準確地預測需求波動,通過最大限度地減少過剩庫存來減少浪費。
 
通過簡化物流和最大限度地提高制造效率,汽車制造商還可以確保他們從正確的地點獲得正確的部件,消除過剩和減少報廢零部件的數量不僅可以節省時間和金錢,還可以創造更可持續的汽車制造工藝。
 
在裝配線之外,人工智能可以對任何給定的車型或設計進行駕駛模擬,使制造商能夠設計車輛以提高燃油效率和減少排放。
 
人工智能還可以在車輛的整個生命周期中跟蹤和分析數據,并促進可持續管理,即使在汽車行駛完畢后也是如此,人工智能算法旨在了解車輛從生產到報廢的健康狀況,可以識別組件重復使用和回收的機會,優化資源,最大限度地回收有價值的材料,并減少對環境的影響,這些見解還可以整合到未來的車型中,使制造商能夠創造出更容易拆卸和可回收的車輛。
 
自動駕駛中的安全問題
 
人工智能和大數據推動了自動駕駛汽車的發展,這些強大的工具使自動駕駛系統能夠通過傳感器融合和機器學習算法在無人值守的情況下查看和導航周圍環境,從而為安全地導航復雜的道路環境做出實時決策。
 
自動駕駛汽車每小時產生多達1TB的數據,因此,數據收集、存儲和分析的改進將使自動駕駛更加安全,作為一項可以實時做出決策的技術,人工智能將在教會汽車學習道路規則并不斷提高性能方面發揮關鍵作用。
 
此外,隨著自動駕駛車輛繼續跟蹤更多里程,支持它們的人工智能系統正在接收越來越多關于道路環境的數據,創建更細粒度的地圖和協議,地圖越精準,裝備越好的自動駕駛設備就能順利和安全地在這些環境中導航。
 
更好的道路,更智慧的城市
 
人工智能和大數據也將在集體層面上提高駕駛水平,超越任何單個汽車的表現。
 
自動駕駛汽車技術公司以及智能城市應用提供商和市政當局現在可以實時分析交通模式、通勤者行為和路況,人工智能驅動的系統可以使用這些數據來建議替代路線,調整交通信號,優化交通流量,減少擁堵,既提高交通網絡的效率,又改善城市地區的空氣質量。
 
從智能城市傳感器收集的大量數據使城市規劃者能夠敏銳地了解哪種道路設計效果最好,從而簡化交通并加強司機和行人的安全。
 
將這些改進與外部市政數據以及與智能基礎設施交互的車輛內部直接收集的數據相結合的能力,將加速對更好的道路和更智能城市的追求。
 
更個性化的車內體驗
 
物聯網集成已經改變了人們將汽車變成個性化駕駛機器的方式。
 
大數據將使汽車公司能夠通過車輛數據、駕駛員數據或上下文數據,從數據驅動的駕駛員偏好洞察中進一步推動個性化,這可能包括從音樂品味到健康和健康需求,到駕駛偏好(即駕駛艙或座位調整設置的首選溫度)和常規路線,以及特定司機在路上最常呼叫的人的各種信息。想象一下,坐進一輛汽車,它知道主要司機何時掌舵(而不是家庭中的另一位司機),并可以調整座椅或溫度,并提示經常使用的方向或電臺。
 
有了這個個性化信息寶庫,汽車公司可以為司機提供某些反映他們駕駛方式的附加或套餐,例如,有越來越多家庭的司機可以選擇“兒童友好型”的車內娛樂,而定期長途公路出行的人將獲得生態駕駛選擇,以最大限度地提高道路效率并節省汽油。通過收集司機在道路上的行為數據,汽車制造商還可以通過額外的福利、獨家功能或獎勵來獎勵安全駕駛。
 
在整個所有權生命周期中,司機可以選擇車載游戲或乘客娛樂、集成導航系統、語音控制等功能和附加功能,通過用一系列可更新的軟件和功能適應司機的偏好,汽車制造商可以為每一位司機提供最適合他們需求的汽車。
 
使保險發生革命性變化
 
汽車保險可能是你口袋里的日常負擔,但它肯定是你需要的時候的朋友 - 現在更是如此,因為人工智能和大數據改變了汽車保險公司提供定制保單和處理索賠的方式。
 
通過利用車輛的遠程信息處理數據 - 在給定車輛內收集的關于司機決策和行動的實時信息 - 保險公司可以深入了解個人駕駛行為和在道路上花費的時間,并相應地定制保險費,這鼓勵了更安全的駕駛,降低了事故風險,最終降低了消費者的保險成本,減少了保險公司的賠付。
 
在純粹的物流層面上,人工智能支持的索賠處理還加快并簡化了曾經繁瑣的流程,提高了客戶滿意度,并減少了保險公司的管理費用。
 
為未來鋪平道路
 
與無數行業一樣,汽車行業正在經歷一場由人工智能和大數據驅動的全面改革。
 
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