在这篇文章中，我们探讨了人工智能软件在汽车行业中的应用，从生产和制造业来保险和运输。我们将讨论收集和分析数据所涉及的设备，以及它们为制造商、共享出行公司、保险公司和司机提供的潜在价值。
我们先来概述一下人工智能在汽车行业中的应用机器视觉技术可以改进汽车制造商用来制造汽车和保持质量控制的机器人。
汽车制造业
汽车制造过程本身就是一个多方面的业务，因此，人工智能技术的应用领域将会非常广泛。工厂可以通过物联网传感器和预测性维护监控生产设备和重型机械的状态。
每种传感器都连接到一块设备并每当设备移动或使用时收集振动数据。这些振动中的变化或异常会表明随着时间的推移损坏或自然磨损，并帮助商业领导者通过预测它并在装配线需要停止紧急情况之前进行必要的维护来防止设备故障。
计算机视觉在工厂层面也有许多应用。这包括生产过程中的质量控制。工厂可以利用这类软件来检测已生产汽车的缺陷或不一致之处，并突出新车在上市前可能需要进一步研究的领域。
例如，驻扎在装配线末端的摄像机的计算机视觉软件可以在汽车的绘画作业中找到缺陷或识别未正确连接的部件，例如挡风玻璃刮水器。
除了制造过程的完全自动化，计算机视觉还有助于使工厂安全地让人类员工和机器人过程共存。探测工厂环境中所有物体的能力对于创造能够与人类员工协作的人工智能软件至关重要。
这是因为机器学习算法获得更高级，出现为出厂设置创建更多一般使用机器人的机会。
等公司重新考虑机器人正在创造协作机器人，可以对人类教师做出反应并向其学习。与机器人一起工作的人可以指导机械臂完成一项任务，这可以有效地“教”机器人正确地拿东西、驱动螺丝或连接汽车的两个部分。
供应链优化
此外，机器学习和大数据分析可以在制造供应链中发挥作用预测性设备维护．商业领袖可以使用预测分析来预测需求的峰值，这将允许他们相应地计划他们的材料采购。
这影响了工厂提供在不久的将来会有需求的产品的能力，它减少了浪费和为所需资源支付的超额费用。
预测分析也可用于生产链条的质量控制，并进入客户销售和售后信息。制造商可以用IoT传感器，机器视觉摄像机或大型数据存储器介绍其供应和装配链，这些链条正在不断记录新产品信息。
然后，它们可以通过机器学习模型运行收集的数据，以便组织其产品的全面的质量控制视图。可以从供应链数据中找到有关材料和设置的信息，而采购阶段提供有关经销商销售和过去交易的信息。
制造质量控制可以分析来自物联网传感器或机器视觉摄像机的数据，以检测和记录工厂设备是如何使用的，以及当前流程是否生产出最佳产品。研发数据也包含在这里，因为新的汽车部件和组装过程可能会在工厂层面进行测试。
预测分析数据也可以在营销活动和有关产品运输和分配的信息中找到。营销团队与集成在制造商的数据存储中的系统可能是提供客户和竞争对手数据的有价值的。
商业领袖甚至可以在这里寻找自然语言处理的解决方案，以衡量社交媒体上关于产品的情绪。在运输和分销数据方面，制造商可以了解他们的产品是如何运往经销商的，以及有多少汽车在运往市场的途中遭受了损坏。
需要指出的是，这些数据不可能全部通过对供应链或制造链的测量来获得。如果没有与更面向客户的公司合作，制造商可能根本无法获取一些数据。
获取某些类型的数据，如市场营销、客户满意度、分销和不断增长的需求，将要求制造商与汽车经销商、合作公司和共享出行服务建立更紧密的关系。在这些公司之间，数据可以共享，以便为每个商业领袖提供更多的信息，为他们未来的分析项目奠定基础。
共享移动服务
预测分析在许多核心过程中使用案例，用于共享移动服务，如优步或Lyft。根据供需的实时预测，公司可以在不同地理位置中调整骑行分享价格。这使他们可以准确地在具有低浓度驾驶员但高浓度客户的地区进行乘坐地区。
机器学习也可以用来决定对特定客户的分配。一种算法可以为每个客户确定最方便的司机选择。这将专注于尽可能缩短等待时间，避免让司机为其他司机更容易选择的行程让路。
共享移动服务还可以使用预测分析技术，根据交通流数据创建路由算法。这可能包括对时间敏感的交通流量数据，如城市不同地区高峰时段的交通水平，或车祸或道路施工绕道等紧急事件的数据。
所有这些数据的结合将允许一个路线系统，可以确定一天中最佳的路线，同时跟踪路线上的任何障碍物或其他附近的路线。公司甚至可以在他们的GPS地图上为司机估计其他路线的时间，让他们在交通中有更多的自由选择。
Zipcar等专有车辆的共享移动性服务可以利用预测分析来安排车辆的维修计划。物联网传感器很可能被用于检测磨损和汽车故障的概率，公司可以根据这些数据决定哪些汽车需要优先维修。
Zipcar的商店和车站还可以提供客户交易数据，这可能有助于找出为什么汽车需要比平时更快地维护。如果顾客在车上或车内弄坏了什么东西，这些信息将与交易收据一起存储，从而让公司有更多的信息来确定维修的优先次序。
汽车电气化
电动汽车制造商有一些特定信息，他们可以收集到他们的研发中的数据分析。如果制造商能够从汽车经销商和共享移动服务等合作公司获取数据，他们可以找到与汽车电气化和制造有关的信息。这些信息对于电动汽车和电池设计来说可能是有价值的，以及充电基础设施的设计和实施。
最有效的人工智能应用程序可能是预测分析，因为它可以从不同来源的数据点确定可能的结果。通过这种方式，软件可以处理来自电子远程信息传感器和数字数据库的信息。
一家公司可以找到他们的电动汽车的设计，只要竞争对手，或者客户经常难以保持电池充电或弄清楚如何为其充电。
来自共享移动服务的客户数据也可能揭示制造商车型的充电基础设施存在的问题，比如用户界面不友好或容易出现故障。有关此类故障的进一步信息也可能来自物联网传感器，它们可以检测到插入汽车时的振动，或客户与设备的交互。
电动汽车的设计本身可能会成为制造商关注的一个问题，他们希望在过去制造和销售电动汽车的经验基础上创造新的电动汽车。来自第三方和合作共享移动服务的客户信息可能是最有价值的数据源之一。
这是因为它将包含有关模型适用于客户的最佳信息以及对型号充电的程度方便。这些信息可以包括有关客户满意度的数据，也可以关于驾驶习惯及其对汽车电池的影响。
电动汽车制造商可以找到关于改进电池设计的信息，而不仅仅是在电池充电时间方面。他们还可能发现电池的形状或其在汽车模型中的位置低效。安装位置也可能有助于充电的便利性，以及充电基础设施的未来变化，使其更容易为普通客户使用。
汽车保险调整
预测分析和计算机视觉在汽车保险中都有用例，许多面向保险行业销售的人工智能供应商都研究过这些用例，并推动了业务价值的增长。Nexar和TrueMotion等公司使用仪表盘摄像头、智能手机摄像头和物联网传感器来检测汽车何时处于运动状态。
在行驶过程中，与计算机视觉软件相匹配的摄像头可以检测到道路上的其他物体，汽车突然刹车时的硬刹车，以及任何事故。所有这些都可能影响保险免赔额或保费，所以视频可以与保险公司分享，以便他们可以相应地调整司机的保险。
除了检测个别车辆行驶情况以查找事故信息外，机器视觉还可用于确定驾驶事故对车辆造成的损害。某些解决方案允许用户上传受损汽车周围的图像，该软件可以检测受损程度，并提供维修成本的估计。
在这些情况下，图像和估计还会与人类保险代理共享以获得批准。在承保客户的索赔之前，他们可以审查计算机视觉结果，并亲自查看损害的图片。这将创造一个更快、更彻底的承保过程，而不是让保险代理人自行分析汽车的损坏。
这样的公司truemotion.与保险公司合作，利用人工智能改进他们的远程保险调整解决方案。他们开发了一种应用程序，可以检测驾驶习惯和严重刹车，但也努力使其与进步保险公司现有的ODB远程信息处理设备兼容。
在智能手机成为主流之前，他们的远程信息处理设备“渐进快照”(Progressive Snapshot)就已经具备了很多相同的功能。现在，如果客户没有智能手机，或者不希望自己的手机与Progressive手机连接，它仍然是Snapshot服务的一部分。现在，Progressive从他们的ODB telematics设备以及由TrueMotion驱动的Progressive Snapshot应用程序用户的智能手机上收集保险调整数据。
自动驾驶汽车和人工智能驾驶助手
的主题自驾在关于汽车行业人工智能用例的讨论中，汽车技术似乎无处不在。英伟达(NVIDIA)、特斯拉(Tesla)和谷歌Waymo等公司仍在致力于提供全自动汽车，并赢得公众的信任，最终使这项技术在美国各地合法化。
自动驾驶汽车通常使用计算机视觉来检测物体、路灯和行人。然而，它们也利用雷达频率和激光雷达，激光测距系统使用与雷达相同的工作原理。这使得汽车后面的机器学习算法能够检测出不同物体离汽车的距离，比如其他车辆、行人和障碍物(如绕行标志或交通锥)。
在全自动驾驶成为主流之前，司机可能会习惯人工智能辅助驾驶，这是一种利用机器视觉检测司机在道路上的活动的应用程序。
人工智能驾驶辅助程序可以帮助确保驾驶员安全对于那些希望保证客户安全和负责任的保险公司来说，这可能是最有潜在价值的。
这项技术通过检测眼睛的运动来关注司机的面部动作，并在司机将视线从道路上转移时提醒司机。这些辅助程序背后的算法还可以跟踪嘴唇动作，在某些情况下还可以跟踪语音。
然而，在与其他乘客交谈时检测驾驶员的演讲将需要在机器视觉技术的顶部进行自然语言处理算法。
为了应对询问从纽约时报，Ola BolstromVeoneer研究、创新和知识产权副总裁表示，“也可以使用眼睛运动来评估认知载荷。可以通过汽车中的人们是否正在互相交谈或思考该说些什么来评估驾驶的关注。“
希望安装人工智能驾驶助手的保险公司和其他公司也可以设置该系统，当司机低头看包或看手机屏幕看短信时，该系统会发出声音提醒。
通过这种方式，助手可以在跟踪司机活动的同时防止分心驾驶。该技术还可以使用多个摄像头捕捉附近或即将到来的物体，并向司机发出警报，以便他们做出相应的反应。
标题图像信用：AARP
