Maskininlärning (ML) är oftast kopplat till produktframsteg inom bilindustrin, såsom självkörande bilar, parkerings- och filbyteshjälp och smarta energisystem. Dessutom har maskininlärning också en enorm inverkan på marknadsföringsfunktionen, från hur fordonsmarknadsförare sätter upp mål och analyserar avkastning på investeringar till hur de kommunicerar med kunder.
Dessutom har AI-teknologier enorm potential när de används i tillverknings- och produktionsprocesser, såväl som i fordon för att möjliggöra funktioner i bilen. Enkelt uttryckt handlar datavetenskap inte bara om självkörande bilar. Datavetenskap och maskininlärningsteknik kan hjälpa biltillverkare att förbli konkurrenskraftiga genom att förbättra allt från forskning till design till tillverkning och marknadsföring.
Enligt Gartner kommer det totala antalet nya fordon med teknologi som möjliggör autonomi att öka från 137 129 år 2018 till 745 705 år 2023. Den globala marknaden för autonoma fordon förväntas nå 37 miljarder dollar år 2025.
I den här artikeln kommer vi att gå igenom några områden inom fordonsindustrin som har revolutionerats av maskininlärning, tillsammans med några verkliga exempel på företag som gör berömvärda framsteg inom denna sektor.
Se även: Post COVID-19: The Rise or Decline of Fintech?
1. Design och tillverkning
Fordonstillverkare kan använda AI-drivna lösningar och maskininlärningsalgoritmer för att optimera produktionsprocesser, påskynda dataklassificering under riskbedömningar och utvärdera fordonsskador, bland annat. Inom fordonsindustrin används ofta AI-system och robotlösningar baserade på teknologier som datorseende, naturlig språkbehandling och konversationsgränssnitt.
Nvidias Quadro RTX-grafikkort, till exempel, utnyttjar AI för att drastiskt påskynda designprocedurer. Rethink Robotics utvecklar samarbetsrobotar för aktiviteter som hantering av tunga föremål och inspektion av tillverkade delar.
2. Passagerarupplevelse
Tillverkare utrustar sina fordon med en mängd olika AI-drivna applikationer som syftar till att förbättra upplevelsen för passagerare för att säkerställa att det är säkert och att de är nöjda. För att bedöma förarens och passagerarnas tillstånd använder flera system tekniker som ansiktsigenkänning och känsloigenkänning. Andra använder naturligt språkbearbetnings- och genereringsteknik för att tillåta passagerare att titta på film, lyssna på musik och till och med beställa produkter och tjänster medan de kör.
Dentsu och Hyundai, till exempel, finansierade 10 miljoner dollar i Audioburst-projektet, som syftar till att utveckla ett AI-drivet infotainmentsystem. Passagerare kommer att kunna söka i musik-/ljudbibliotek, lyssna på anpassade musikspellistor och få nyhetsuppdateringar med hjälp av denna teknik, som kommer att inkludera automatisk taligenkänning och naturlig språkförståelse.
Ett annat exempel är Amazon som arbetar med att integrera sin AI-drivna Alexa-talassistent i en mängd olika bilar. För infotainmentsystem i BMW, Toyota, Ford och Audi-fordon är Alexa-integration nu tillgänglig.
3. Supply Chain
Det är avgörande för fordonstillverkare att kunna spåra varje steg av en komponents resa och veta när den kommer fram till sin slutdestination. Som ett resultat används spjutspetstekniker för IoT, blockchain och AI ofta i moderna leveranskedjor.
I synnerhet fordonstillverkare kan använda lösningar baserade på olika maskininlärningsalgoritmer och AI-driven prediktiv analys. Tillverkare kan utvärdera efterfrågan på komponenter och förutse potentiella förändringar i efterfrågan med deras hjälp. Blue Yonder, till exempel, använder artificiell intelligens (AI) för att förbättra inventeringens synlighet och göra det möjligt för producenter att förutse leveransförseningar.
4. Kvalitetskontroll
AI kan hjälpa till att upptäcka en mängd olika tekniska svårigheter i realtid. Ett AI-system kan varna en användare om att en given komponent eller ett visst system kräver underhåll eller utbyte så snart behovet uppstår, baserat på data som samlats in av sensorer i fordonet. AI-drivna kvalitetskontrollsystem används också av tillverkare för att upptäcka potentiella defekter i delar innan de installeras.
Kvalitetskontrollsystem i bilen bygger främst på databearbetning och analysmetoder, medan tillverkningslösningar använder sig av AI-baserad bildigenkänning och ljudbehandling.
BMW använder AI-drivna lösningar för en mängd olika operationer, inklusive svetstänger, förutsägande underhåll och kvalitetskontroll av lackering. Prediis AI-drivna plattform rekommenderar bilreparationer baserat på sensordataanalys.
5. Fordonsförsäkring
AI-drivna lösningar har stor potential för att hantera försäkringsskador. På förarsidan kan AI-funktioner i fordon användas för att samla in incidentdata och fylla i anspråk. Ett sådant system skulle behöva kombinera smart dataanalys, taligenkänning, naturlig språkbehandling och textbehandling och generering.
På försäkringsleverantörens sida kan AI-system som utnyttjar bildbehandlings- och objektdetekteringstekniker vara till stor hjälp för att förbättra noggrannheten i fordonsskadeanalys.
Applikationen Ping An Auto Owner använder AI-funktioner för att bedöma bilder som laddats upp av användare som gör försäkringsanspråk. Nautos intelligenta fleet management-system har en AI-driven kollisionsdetekteringsfunktion som möjliggör snabbare och mer exakt behandling av försäkringskrav.
6. Förarassistans
Slutligen, förbise inte förbättringarna av körupplevelsen som AI-teknik ger. Det finns AI-system som hjälper förare att skydda sin säkerhet genom att uppmärksamma dem på trafik- och väderförändringar, rekommendera de mest effektiva vägarna och låta dem betala för varor och tjänster när de är på väg.
CarVi är ett Advanced Driving Assistance System (ADAS) som analyserar trafikdata med hjälp av artificiell intelligens. Den varnar också förare för potentiella faror som dåliga körförhållanden, körfältsavvikelser och framåtkrockar i realtid. Realtidsbild- och videoigenkänning, objektdetektering och handlingsdetektering används alla väsentligt i sådana lösningar, men taligenkänning och naturligt språkbehandlingsteknik kan också användas.
Andra system syftar till att ta över förarens plikt — antingen tillfälligt, som med vissa Tesla-bilars autopilotfunktioner, eller helt, som med Waymos förarlösa bilar och Zooxs robotdrivna samåkningsfordon. Komplexa datorseende färdigheter kombineras ofta med realtidsanalys av big data och naturlig språkbehandling i dessa system.
Maskininlärning har ett brett utbud av potentiella tillämpningar inom fordonsindustrin. Tillverkare kan använda AI-teknik för att utveckla och skapa nya prototyper, förbättra effektiviteten i försörjningskedjan och möjliggöra förutsägande underhåll för tillverkningsutrustning och fordon på väg.
Eftersom traditionella affärsmodeller störs av förändringar i konsumentbeteende och tekniska framsteg, råder det ingen tvekan om att branschen kommer att fortsätta växa när nya och avancerade tekniker fortsätter att ge en förbättrad användarupplevelse.
Därför måste biltillverkare, återförsäljare och andra organisationer inom fordons ekosystem reagera snabbt på den föränderliga miljön och anamma utmaningar och möjligheter genom att utnyttja data.
Utvald bild: Bilfoto skapat av rawpixel.com - www.freepik.com