面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)褐琼,汽車行業(yè)希望借助人工智能技術(shù)降低成本泪勒,增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力栅组。本文從技術(shù)钮糖、場(chǎng)景、應(yīng)用案例等角度闡述了人工智能在汽車行業(yè)中的發(fā)展與趨勢(shì)酌住,與此同時(shí)也指出了該技術(shù)在汽車行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)店归。
汽車行業(yè)擁有龐大的產(chǎn)業(yè)鏈,其中包括汽車的設(shè)計(jì)酪我、生產(chǎn)消痛、銷售,服務(wù)等業(yè)務(wù)都哭,在當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中占有重要地位秩伞。面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng),汽車行業(yè)希望借助人工智能技術(shù)降低成本欺矫,增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力烟渴。本文從技術(shù)、場(chǎng)景姥憋、應(yīng)用案例等角度闡述了人工智能在汽車行業(yè)中的發(fā)展與趨勢(shì)差按,與此同時(shí)也指出了該技術(shù)在汽車行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。本文列舉了在汽車行業(yè)有較多應(yīng)用的人工智能代表技術(shù)拼肥,如語音識(shí)別聋账,計(jì)算機(jī)視覺等;分析了該行業(yè)中較為典型的應(yīng)用場(chǎng)景如汽車研發(fā)、汽車制造境仁、整車智能升級(jí)等毕察。之后還根據(jù)不同的場(chǎng)景分析了相對(duì)應(yīng)的解決方案。最后阿切,本文總結(jié)了部分人工智能技術(shù)的應(yīng)用效果和局限性库绩,以及人工智能技術(shù)在汽車制造業(yè)中的發(fā)展趨勢(shì)。
一玲崩、汽車制造業(yè)市場(chǎng)規(guī)模
從根據(jù)國際汽車制造協(xié)會(huì)的統(tǒng)計(jì)吸辽,全球汽車生產(chǎn)總數(shù)自2013年到2017年一直處于持續(xù)增長的狀態(tài),平均每年增長幅度約為2.89%,并在2017年生產(chǎn)超過9700萬輛藏斩。直到2018年出現(xiàn)下滑躏结,全球汽車生產(chǎn)總數(shù)下降了1.24%。而全球的汽車銷量趨勢(shì)基本隨產(chǎn)量同比出現(xiàn)波動(dòng)狰域。在這五年的周期中媳拴,中國的汽車生產(chǎn)總量長期占據(jù)全球第一,隨后則是美國和日本兆览。
2013-2018年汽車制造與銷量趨勢(shì)圖(數(shù)據(jù)來源:國際汽車制造協(xié)會(huì))
二屈溉、汽車制造業(yè)中主要的人工智能技術(shù)
計(jì)算機(jī)視覺:該技術(shù)試圖創(chuàng)建能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)。在汽車制造業(yè)中抬探,計(jì)算機(jī)視覺是應(yīng)用最廣最成熟的技術(shù)之一子巾。比如在工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)線上,計(jì)算機(jī)視覺可以幫助生產(chǎn)機(jī)械獲得更加精確的測(cè)量數(shù)據(jù)小压,保證生產(chǎn)線的高精度线梗。
大數(shù)據(jù)分析:該技術(shù)指對(duì)各種不同來源的非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從中挖掘信息怠益,觀察和追蹤發(fā)生的事情仪搔,從而幫助人類決策和判斷。在汽車制造業(yè)生產(chǎn)線上团春,操作人員利用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)生產(chǎn)線狀態(tài)袄扛,提前進(jìn)行設(shè)備維護(hù),防止在車輛生產(chǎn)時(shí)候出現(xiàn)故障兔卤。
機(jī)器人:該技術(shù)涵蓋了機(jī)器人的設(shè)計(jì)桂付、建造運(yùn)作等。得益于人工智能技術(shù)的進(jìn)步云盲,機(jī)器人技術(shù)有了更廣泛和靈活的應(yīng)用柱炼,可以實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)和精確抓取等復(fù)雜操作。汽車生產(chǎn)線上的機(jī)械臂利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)行贤,提高了精確度痒脊,強(qiáng)化了協(xié)作關(guān)系,提高了車輛的良品率播瓦。
語音識(shí)別與自然語言處理:自然語言處理(NLP)是讓系統(tǒng)理解并明白人類寫作驮觅、說話方式的核心技術(shù)。而語音識(shí)別技術(shù)則是自然語言處理的眼睛與耳朵众琼。它們的結(jié)合使用可以完成文字抽取闯捎,信息歸納,語音轉(zhuǎn)文字等多項(xiàng)任務(wù)许溅,在相關(guān)的文件處理瓤鼻、售后服務(wù)以及汽車的交互功能中廣泛應(yīng)用秉版。
云計(jì)算:云計(jì)算是利用網(wǎng)絡(luò)將本地任務(wù)上傳至云端服務(wù)器進(jìn)行處理,從而實(shí)現(xiàn)本地設(shè)備無法實(shí)現(xiàn)的功能的技術(shù)茬祷。包括車載電腦的路徑規(guī)劃手機(jī)互動(dòng)清焕、車輛自檢、行車數(shù)據(jù)記錄及分析等功能均有云計(jì)算的支持祭犯。
AR/VR:增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與虛擬現(xiàn)實(shí)是基于虛擬和現(xiàn)實(shí)環(huán)境秸妥,并結(jié)合視覺識(shí)別,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)等多種前沿技術(shù)的集合體沃粗。此項(xiàng)技術(shù)能為車企通過打造虛擬場(chǎng)景以提高產(chǎn)品的設(shè)計(jì)粥惧、研發(fā)效率,同時(shí)為車輛本身的智能化升級(jí)提供支持最盅。
三突雪、人工智能技術(shù)在汽車制造業(yè)中的應(yīng)用分布
其他相關(guān)服務(wù):人工智能在汽車相關(guān)服務(wù)領(lǐng)域用有豐富的應(yīng)用,包括車企利用聊天機(jī)器人進(jìn)行智能客服涡贱、通過算法基于車主的駕駛行為進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和保險(xiǎn)服務(wù)等等捉瘟。本報(bào)告僅基于所選全球500強(qiáng)汽車相關(guān)企業(yè)案例有限地進(jìn)行了場(chǎng)景劃分,故不包含此類熱門服務(wù)場(chǎng)景蔑誓。
四、汽車制造業(yè)500強(qiáng)公司人工智能技術(shù)落地案例
通用汽車:通用汽車在設(shè)計(jì)階段引入人工智能技術(shù)职菜,利用Fusion360學(xué)習(xí)原始的汽車零件設(shè)計(jì)圖誉梳,之后人工智能算法會(huì)根據(jù)現(xiàn)有的條件、重量兰险、需要骇俏、材料等提供上百種不同設(shè)計(jì),供設(shè)計(jì)師選擇脚培。該步驟可以減輕零件重量北郁,優(yōu)化安裝流程,增加零件耐用性纺围。
寶馬汽車:寶馬汽車?yán)萌斯ぶ悄軆?yōu)化汽車沖壓過程用劲。寶馬推出的先進(jìn)的測(cè)量和分析系統(tǒng),可以針對(duì)每一部分材料分別收集數(shù)據(jù)僧旬,智能化調(diào)節(jié)沖壓模式炉奴,讓整個(gè)流程可以更精確和有針對(duì)性,產(chǎn)出的產(chǎn)品也更加穩(wěn)定蛇更。
起亞汽車:起亞汽車人工智能銷售聊天系統(tǒng)采用了CarLabs.ai的人工智能銷售系統(tǒng)瞻赶,讓用戶可以直接與機(jī)器人對(duì)話并解決銷售中的問題。該虛擬助手利用了自然語言處理技術(shù)派任,分析用戶的問題與答復(fù)砸逊,充分理解后提供特定的答復(fù)。該聊天機(jī)器人目前主要存在于Facebook的平臺(tái)內(nèi),可以為用戶提供偏好匹配师逸,車型比較司倚,車輛細(xì)節(jié)信息,線下商店信息字旭,試駕預(yù)約对湃,財(cái)務(wù)計(jì)算等功能。
吉利汽車:吉利汽車借助人工智能技術(shù)將語言識(shí)別率提高到98%以上遗淳。該語音助手可以把大量需要觸控的操作轉(zhuǎn)換成語音操作拍柒,讓駕駛員在駕駛時(shí)候更加安全,不需要轉(zhuǎn)移視線即可完成眾多命令止既。同時(shí)柔朽,由于語音助手的靈活性,車主也可以更方便的接入其他汽車服務(wù)核瘤,打通車內(nèi)空間與車外世界精杜。
五、人工智能在汽車制造業(yè)中的局限
人工智能在汽車行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域都有著豐富的應(yīng)用場(chǎng)景涉泡,但考慮到部分技術(shù)尚未成熟澳缴,而車聯(lián)網(wǎng)和智能駕駛等技術(shù)的根基尚未穩(wěn)固,因此人工智的局限性大多也存在于此政茄。
基礎(chǔ)設(shè)施不完善性:對(duì)于車聯(lián)網(wǎng)來說烧晤,要實(shí)現(xiàn)車與車、車與路彭闷、車與周遭環(huán)境互聯(lián)的愿景離不開道路基礎(chǔ)設(shè)施支持愈樱。而當(dāng)前的道路上的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)尚未完善,不足以支撐未來汽車的網(wǎng)聯(lián)需求烛蘑。
法律法規(guī)不成熟性:智能駕駛技術(shù)自誕生以來一直承受著部分道德因素的詬病初之,而針對(duì)智能駕駛,乃至未來自動(dòng)駕駛的法律法規(guī)也尚未成熟唱较,因而限制了智能駕駛技術(shù)的發(fā)展扎唾。
網(wǎng)絡(luò)交互的安全性:隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,大量信息在網(wǎng)絡(luò)中得以查看南缓,也從而引發(fā)了部分信息和隱私安全的問題稽屏。同理,車聯(lián)網(wǎng)通過讓車與網(wǎng)絡(luò)交互以提供更優(yōu)質(zhì)的功能與服務(wù)西乖,但隨之也帶來了車載計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與外界交互的安全隱患狐榔。
六、人工智能在汽車制造業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)
人工智能技術(shù)在汽車行業(yè)充滿了發(fā)展?jié)摿竦瘛o論是汽車的研發(fā)薄腻、制造收捣,或是智能駕駛,乃至未來的出行領(lǐng)域均為人工智能的應(yīng)用落地提供了大量場(chǎng)景庵楷。
汽車設(shè)計(jì)智能化:而隨著信息時(shí)代的到來罢艾,智能設(shè)計(jì)軟件的出現(xiàn)正把設(shè)計(jì)工作的試錯(cuò)成本大幅降低。將專家系統(tǒng)植入設(shè)計(jì)軟件以配合設(shè)計(jì)師整合素材將是一個(gè)充滿潛力的發(fā)展方向尽纽。
人車交互靈活化:借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)更便捷的人車交互將是汽車行業(yè)近期內(nèi)的熱門發(fā)展方向咐蚯。虛擬車載助手,車主身份識(shí)別披贰、疲勞監(jiān)測(cè)须涣、手勢(shì)識(shí)別等應(yīng)用正逐漸出現(xiàn)在汽車市場(chǎng)中。
跨行合作共贏化:伴隨市場(chǎng)對(duì)自動(dòng)駕駛的關(guān)注臣碟,傳統(tǒng)車廠盐腻、互聯(lián)網(wǎng)公司、初創(chuàng)公司等都在試圖進(jìn)入智能駕駛的領(lǐng)域踊眠。而這些公司的側(cè)重和優(yōu)勢(shì)各有不同揽券。因此跨行業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作,共同打造未來智能汽車將成為人工智能在汽車行業(yè)的一大趨勢(shì)布缨。
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