人工智能有超越自动驾驶汽车的用例

自动驾驶汽车 (AV) 是人工智能在汽车领域最面向公众的应用。AI 芯片、计算机视觉和 ML 是与自动驾驶相关的关键 AI 技术。然而，人工智能在整个价值链中都很重要。上游(一级、二级和三级供应商和汽车制造商)受益于计算机视觉和智能机器人以及数据科学和机器学习以简化生产，而下游(销售和日益重要的售后市场)受益于对话平台和情境感知系统以及数据科学和机器学习。

更重要的是，人工智能通过将销售和售后车辆数据纳入预测模型，更贴近需求调节生产，在关闭上下游之间的反馈循环方面发挥着至关重要的作用。因此，汽车制造商可以在与现实世界事件的敏捷关系中运作，这对于缓解大流行和汽车芯片短缺等危机以及来自移动挑战者的威胁是必要的。汽车制造商和供应商终于意识到，他们远远落后于软件巨头，并且对交出增值机会持谨慎态度是正确的。开发人工智能能力现在是汽车制造商未来盈利能力和生存的核心。

“数字双胞胎”技术

数字孪生使用 IoT 传感器、实时分析和机器学习的组合来创建资产、工厂或供应链的虚拟模拟。通过在边缘收集的新数据不断更新，在数字孪生中使用数据科学和机器学习有助于创建良性反馈循环，从而能够及早发现和预防导致效率低下的问题。此外，当物理环境基于这些见解而改变时，随后会产生新的信息供双胞胎吸收和提炼。

对于汽车制造商而言，面对瞬息万变的情况，由此提供的端到端数据图可以帮助主动、快速地重新平衡供应链。因此，生产可以从被动和孤立的活动转变为整体、迭代和敏捷的过程。因此，人工智能可以使汽车制造商与现实世界的事件建立更密切的关系，这正是生存和成功适应未来危机所需要的。

智慧城市重叠

人工智能在汽车制造中的应用将越来越多地与可持续智慧城市的发展重叠。5G 连接将提供从车对车 (V2V) 到最终车对一切 (V2X) 的低延迟通信的基石，这开辟了一系列人工智能用例。从可持续性的角度来看，道路需求预测和交通集中管理将受益于人工智能，提高出行效率并降低车辆能耗。移动供应商的车队管理和实时车辆路由以及通过智能基础设施交互在信息娱乐系统中实现环境商务将进一步采用人工智能。

人工智能的发展对于 4 级和 5 级自动驾驶汽车的潜在成功自然至关重要，在被公众采用之前，监管机构将对其进行严格审查。AI 芯片、计算机视觉、LiDAR 和边缘计算能力是正在快速开发的关键技术，以实现安全可靠的自动驾驶，以应对这一最严峻的挑战。当规模扩大到数十万辆甚至数百万辆汽车时，低故障率是令人不快的或不可接受的。