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超越自动驾驶汽车
汽车价值链
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人工智能 (AI) 已经对许多业务领域产生了明显的影响，但在制造业和汽车行业尤其强大。 预测显示，到 2027 年，汽车行业的人工智能将以近 40% 的复合年增长率。全球对联网汽车，语音和图像识别等智能技术的需求持续增长。 这意味着该行业将继续在汽车的设计、生产和使用方面依赖人工智能和自动化。
超越自动驾驶汽车
对许多人来说，汽车行业的人工智能概念让人联想到自动驾驶或自动驾驶汽车的图像。这些交通工具是该技术最常见的应用之一，但在引擎盖下——还有更多不为人知的好东西。 人工智能和自动化在汽车的设计和生产以及每辆汽车中的数千个相关部件中变得必不可少。 自动化和智能机器人的使用对制造过程至关重要。
人工智能也已成为汽车生产和销售之间相互作用的关键部分。 销售数据和车辆数据可用于预测建模，以根据实时需求更好地调节生产。 由于该行业在最近的大流行期间出现了多次供应链故障，因此需要这种敏捷性。
人工智能和自动化用于汽车价值链中的三个主要类别
人工智能和自动化用于汽车价值链中的三个主要类别：
制造
制造过程从设计开始，然后是供应链、生产和后期制作。 在汽车行业利用人工智能可以设计车辆以及汽车制造的设备或机器人。 例如，设计师可以佩戴 AI 驱动的人形动力机甲，以帮助提高汽车的安全性和舒适性。
运输
通过开发驾驶员辅助程序、自动驾驶、驾驶员风险评估和驾驶员监控（例如监控驾驶员的眼睛以识别在方向盘上睡着的危险），交通运输业也因汽车行业中人工智能应用而受益匪浅。
服务
人工智能可用于预测和提示发动机和电池性能等方面的维护需求，并通过监控驾驶员的行为计算风险和成本，制订保险计划。
汽车制造业的孪生技术
设计和测试汽车以及制造过程中涉及的数千个零件可能非常昂贵且非常耗时。 期限承诺和财务投资使数字孪生技术的价值飞速飙升。
什么是数字孪生？ 数字孪生最初于 20 年前推出，只是用于测试流程、产品和服务的虚拟模型。 分析师、工程师和科学家能够在安全、具有成本效益的虚拟世界中研究真实世界的场景。
在汽车制造中，数字孪生技术提供了一种更具成本效益的方法来测试汽车，或者使用虚拟孪生对汽车的一部分进行测试，以更深入地了解真实世界产品的性能。 Twin 技术还可用于测试修复、修改或维修。 除了明显的成本节省之外，公司还可以节省时间并减少最终产品中的缺陷。
驾驶体验
自动驾驶汽车的未来愿景可能并不遥远，但人工智能通过升级驾驶员体验，提供了更直接的增益机会。 使用计算机视觉、自然语言处理和机器人自动化，制造商正在生产更安全、更舒适的车辆。这些车辆配备了计算机技术和连接功能，可以更好地了解道路和天气状况、以及其他驾驶员的行为和交通状况。
考虑一下这些即将推出或已经可用的系统
• 驾驶员监控提供的服务范围，从调整不同驾驶员的控制到监控头部和身体位置以检测睡意或在事故时调整身体位置。
• Driver Assistance 可以利用人工智能来监控盲点、协助转向和制动、警告驾驶员危险情况，甚至帮助停车。
• 驾驶员评估可以分析驾驶员的历史，并根据历史行为甚至特定情况下的情绪预测潜在问题。
现在开始打造和提升你的AI技能
目前企业为员工提供技能开发和培训以满足人工智能发展需求，在不断发展的汽车世界中，高级技能的人才将继续备受青睐。人工智能和机器学习方面的教育计划提供自然语言处理、TensorFlow、计算机视觉和数据科学等关键领域的技能，将为那些希望在工作场所--尤其是那些像汽车一样正在经历大规模增长的行业，凸显自身价值的人才提供背书。
标签：孪生,展望,人工智能,驾驶,AI,汽车,2022,驾驶员 来源： https://blog.csdn.net/simplilearnCN/article/details/121914915
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