数据和人工智能的使用改变了汽车行业

Naeem02

当今汽车的一个大问题是确定哪些车型为您提供最多的技术。以及了解哪些通过人工智能 (AI) 提供解决方案。怀疑论者和拥护者对汽车行业重大创新的利弊和未来都有自己的看法。但这是事实，数据和人工智能的使用改变了汽车行业 人工智能的好处 汽车公司及其目标受众都将受益于人工智能和大数据带来的变革。但是，为了实现这一技术承诺，至少 15-20% 的汽车制造和供应商劳动力必须接受培训。并在5-10年内成为技术和人工智能方面的专家。该行业在提高员工技能方面面临的挑战。 汽车和汽车行业中的人工智能 几十年来，自动化对于汽车行业一直至关重要。但标准自动化工具和新的人工智能应用程序之间存在重要区别。自动化涉及使用遵循一组预定路径的技术。例如，一台机器被编程为在装配线上一遍又一遍地执行相同的任务。相比之下，人工智能会分析数据以不断适应。实现更高的效率和对未来事件的预测。 人工智能可用于做出预测并对不断变化的场景做出反应。它的潜力远远超出了自动化的潜力。提供用于制造、维护和驾驶体验的应用程序。 以下是汽车行业人工智能的五个用例，表明需要提高员工的技能。 部分和完全自动驾驶车辆 对于特斯拉、福特、Arrival 和 等公司来说，全自动驾驶汽车可能很快就会成为现实。 虽然测试、基础设施和立法意味着完全无人驾驶的未来可能还需要几十年的时间，但我们可以享受  自动驾驶技术。

车道辅助、停车和自动驾驶仪等功能是我们可以使用的自动驾驶汽车技术的例子。 电动和低排放车辆 人工智能还帮助工程师开发下一代电动和低排放汽车创新。得益于机器学习模型，可以快速预测电池在不同条件下的反应。工程师对快速充电技术的迭代速度比传统测试方法快得多。此外， 智能充电基础设施将帮助未来的驾驶员确保他们永远不会耗尽电力。 通过正确的计划加速您的职业生涯 与我们分享您的数据，让我们的顾问指导您走向卓越 车辆设计与测试 传统的车辆设计和测试是一项成本高昂且耗时的工作。尤其是在实体车辆制造出来之后才发现重大问题的情况下。但计算机建模 通常用于表示特定场景。有了汽车人工智能，汽车工程师可以生成模型反映车辆的设计方面并对其进行测试现实和动态的场景在它们  电话号码清单 被制造出来之前。 制造设备 传统的装配线机器人不是人工智能的例子。但制造车间使用的新应用正在彻底改变汽车的生产方式。例如，宝马使用人工智能驱动的机器人来制造定制汽车。并自主运输物料，同时避免移动物体和人员。由于这些工具由神经网络（一种人工智能技术）提供支持，因此它们会继续从环境中学习。这使他们能够更快地适应新出现的挑战。人工智能也能提供帮助防止代价高昂的设备故障通过使用： 测量噪声的数据 背景违规行为 振动和其他变体 预测机械维护。 质量保证 快速检测不符合品牌标准的零部件和汽车至关重要。



奥迪使用计算机视觉来分离裂纹碎片。保时捷在测试过程中使用人工智能来评估可能表明存在问题的噪音。AI可以通过某种方式识别故障比人类有效 90%，显着减少任何缺陷的后果。 汽车行业大数据 大数据是目前许多行业广泛使用的术语。它指的是对包含并产生大量数据的大量数据的管理高速提供各种信息。 汽车行业的大数据可以包括从洞察消费者行为和偏好到按地点划分的驾驶模式。来自使用中的汽车的信息。许多人工智能应用都基于大数据，这表明汽车工程师需要了解其分析。 供应链物流管理 普通客车拥有超过30,000件。这意味着供应链故障很可能会导致严重的制造延误。使用大数据集，汽车公司可以深入分析您的供应链并预测其容量或不足。在他们的分析中，可以考虑从当地气候事件到地缘政治动荡（例如 COVID-19 案例）的一切因素。了解我们的物流计划组合。 创建高度针对性的营销活动 大数据是向特定消费者营销车辆的工具。通过数据分析，汽车公司可以了解其客户，以确定预测购买的特征。大数据还可以关联以下信息过去的车辆购买情况、在线行为和人口统计数据创建个性化的营销传播并分享相关内容。他们甚至可以用它来确定经销商的战略位置，以最大限度地保留客户。 这些趋势的影响是显而易见的。