机器学习 (ML) 最常与汽车行业的产品进步相关，例如自动驾驶汽车、停车和变道辅助系统以及智能能源系统。此外，机器学习还对营销功能产生巨大影响，从汽车营销人员如何设定目标、分析投资回报到他们如何与客户沟通。
此外，人工智能技术在制造和生产流程以及车辆中用于实现车载功能时具有巨大潜力。简而言之，数据科学不仅仅与自动驾驶汽车有关。数据科学和机器学习技术可以帮助汽车制造商通过增强从研究到设计再到制造和营销的各个方面来保持竞争力。
据Gartner预测，到2023年，搭载自动驾驶技术的新车总数将从2018年的137,129辆增至745,705辆。预计到2025年，全球自动驾驶汽车市场规模将达到370亿美元。
在本文中，我们将介绍汽车行业的一些通过机器学习而发生革命性的领域，以及一些在该领域取得令人称赞的进步的公司的真实案例。
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1. 设计与制造
汽车制造商可以使用人工智能解决方案和机器学习算法来优化生产流程、加快风险评估期间的数据分类以及评估车辆损坏等。在汽车行业，经常使用基于计算机视觉、自然语言处理和对话界面等技术的人工智能系统和机器人解决方案。
例如，Nvidia 的 Quadro RTX 显卡利用人工智能大幅加快设计流程。Rethink Robotics 开发协作机器人，用于搬运重物和检查制造零件等活动。
2. 乘客体验
制造商为车辆配备了各种人工智能应用程序，旨在改善乘客体验，确保安全并让乘客满意。为了评估驾驶员和乘客的状态，一些系统采用了面部识别和情绪识别等技术。其他系统使用自然语言处理和生成技术，让乘客在驾驶时观看电影、听音乐，甚至订购产品和服务。
例如，电通和现代为 Audioburst 项目提供了 1000 万美元的资金，该项目旨在开发一款人工智能信息娱乐系统。乘客将能够搜索音乐/音频库、收听自定义音乐播放列表，并使用该技术获取新闻更新，其中包括自动语音识别和自然语言理解。
另一个例子是亚马逊致力于将其基于人工智能的 Alexa 语音助手集成到各种汽车中。对于宝马、丰田、福特和奥迪汽车的信息娱乐系统，Alexa 集成现已可用。
3.供应链
对于汽车制造商来说，追踪零部件运输的每一步并了解其何时到达最终目的地至关重要。因此，现代供应链中经常使用尖端的物联网、区块链和人工智能技术。
尤其是汽车制造商，他们可以使用基于各种机器学习算法和人工智能预测分析的解决方案。制造商可以借助这些算法评估零部件需求，并预测潜在的需求变化。例如，Blue Yonder 使用人工智能 (AI) 来提高库存可见性，并让生产商预测交货延迟。
4. 质量控制
人工智能可以帮助实时检测各种技术难题。人工智能系统可以根据车载传感器获取的数据，在需要时立即警告用户某个组件或系统需要维护或更换。制造商还使用人工智能质量控制系统在安装零件之前检测零件中的潜在缺陷。
车载质量控制系统主要依赖于数据处理和分析方法，而制造解决方案则利用基于人工智能的图像识别和声音处理。
BMW 将人工智能解决方案应用于各种操作，包括焊接钳、预测性维护和油漆质量检查。Predii 的人工智能平台根据传感器数据分析推荐汽车维修。
5.汽车保险
人工智能解决方案在处理保险索赔方面具有巨大潜力。在驾驶员方面，车载人工智能功能可用于收集事故数据和填写索赔。这样的系统需要结合智能数据分析、语音识别、自然语言处理以及文本处理和生成。
从保险提供商的角度来看，利用图像处理和物体检测技术的人工智能系统可以极大地帮助提高车辆损坏分析的准确性。
平安好车主应用程序利用人工智能功能来评估用户上传的保险索赔照片。Nauto 的智能车队管理系统具有人工智能碰撞检测功能，可以更快、更准确地处理保险索赔。
6. 驾驶辅助
最后，不要忽视人工智能技术对驾驶体验的提升。有些人工智能系统可以帮助司机保障安全，比如提醒他们注意交通和天气变化、推荐最有效的路线，以及允许他们在路上支付商品和服务费用。
CarVi 是一种高级驾驶辅助系统 (ADAS)，它使用人工智能分析交通数据。它还会实时警告驾驶员潜在的危险，例如恶劣的驾驶条件、车道偏离和前方碰撞。实时图像和视频识别、物体检测和动作检测都是此类解决方案中大量使用的，但也可能使用语音识别和自然语言处理技术。
其他系统旨在接管驾驶员的职责——要么是暂时接管，例如特斯拉汽车的自动驾驶功能，要么是完全接管，例如 Waymo 的无人驾驶汽车和 Zoox 的机器人拼车。在这些系统中，复杂的计算机视觉技能经常与实时大数据分析和自然语言处理相结合。
机器学习在汽车行业有着广泛的潜在应用。制造商可以使用人工智能技术来开发和创建新的原型，提高供应链效率，并为制造设备和道路上的车辆实现预测性维护。
随着传统商业模式因消费者行为变化和技术进步而受到冲击，随着新兴技术不断提供增强的用户体验，毫无疑问，该行业将继续增长。
因此，汽车制造商、经销商和汽车生态系统中的其他组织必须对不断变化的环境做出快速反应，利用数据迎接挑战和机遇。