人工智能在汽车行业中的局限性-技术和设施尚未成熟

【产业链图谱 | 人工智能产业链图谱_人工智能产业链全景图】

【研究报告 | 人工智能行业研究报告】

人工智能的应用范围在不断增加，在应用过程中影响了现在汽车行业的使用和管理方式，对于汽车行业来说也是一场改革，对于人们的日常生活也是。但是在发展过程中也存在一些局限性。

人工智能在汽车行业中的应用

一 、基于AI的自动驾驶

自动驾驶车辆所需的处理能力是巨大的，而传统的计算机根本无法胜任这项任务。因为自动驾驶不是遵循一套规则或简单的算法，它涉及到深度学习等，换句话说，就涉及人工智能。越来越多的汽车制造商和初创企业都在开发人工智能应用程序，目前在自动驾驶领域有两家公司处于领先地位：谷歌和特斯拉。

二、 基于AI的云服务

人工智能和云服务也是形影不离，相互作用的。无论如何，汽车都需要通过大量的数据来分析完成相应的任务。人工智能云服务的应用确保了数据的有效性，更充分体现了大数据的潜在价值。

1)预测性维护

云服务平台能实时监控数百个传感器，通过学习算法从中发现细微的变化，在问题影响车辆运行之前发现问题。

2)个性化营销

基于人工智能的云平台，可以精确地瞄准那些有条件的目标受众。通过人工智能与大数据的结合，汽车信息娱乐系统可以推荐给用户个性化的产品和服务。

三、 基于AI的汽车制造

人工智能不仅改变了汽车的功能，也改变了汽车的制造方式。新出现的是与人类并肩作战的智能机器人。2018年初，起亚汽车开始与现代合作，为其装配线开发可穿戴工业机器人。背心外骨骼(H-VEX)和无椅外骨骼(H-CEX)可穿戴机器人帮助保护工作人员的膝盖、背部和颈部，同时赋予他们更大的灵活性与更强的力量。

另外协作机器人使用人工智能来感知人类工人的行为，它们调整自己的动作以避免伤害非机器的同事。自动导引车辆(avg)通过人工智能识别障碍物并调整行驶路线，无需人工干预的情况下在汽车工厂周围运送材料。在人工智能的驱动下，传统的绘制和焊接机器人不只是遵循预先设定好的程序，还可以识别材料的缺陷或不规范，并提醒质量控制人员或者进行相应地调整。

人工智能在汽车行业的发展趋势

人工智能技术在汽车行业充满了发展潜力。无论是汽车的研发、制造，或是智能驾驶，乃至未来的出行领域均为人工智能的应用落地提供了大量场景。

汽车设计智能化：而随着信息时代的到来，智能设计软件的出现正把设计工作的试错成本大幅降低。将专家系统植入设计软件以配合设计师整合素材将是一个充满潜力的发展方向。

人车交互灵活化：借助人工智能技术实现更便捷的人车交互将是汽车行业近期内的热门发展方向。虚拟车载助手，车主身份识别、疲劳监测、手势识别等应用正逐渐出现在汽车市场中。

跨行合作共赢化：伴随市场对自动驾驶的关注，传统车厂、互联网公司、初创公司等都在试图进入智能驾驶的领域。而这些公司的侧重和优势各有不同。因此跨行业机构进行合作，共同打造未来智能汽车将成为人工智能在汽车行业的一大趋势。

人工智能在汽车行业的局限性

人工智能在汽车行业各个领域都有着丰富的应用场景，但考虑到部分技术尚未成熟，而车联网和智能驾驶等技术的根基尚未稳固，因此人工智的局限性大多也存在于此。

基础设施不完善性：对于车联网来说，要实现车与车、车与路、车与周遭环境互联的愿景离不开道路基础设施支持。而当前的道路上的基础网络设施建设尚未完善，不足以支撑未来汽车的网联需求。

法律法规不成熟性：智能驾驶技术自诞生以来一直承受着部分道德因素的诟病，而针对智能驾驶，乃至未来自动驾驶的法律法规也尚未成熟，因而限制了智能驾驶技术的发展。

网络交互的安全性：随着互联网技术的发展，大量信息在网络中得以查看，也从而引发了部分信息和隐私安全的问题。同理，车联网通过让车与网络交互以提供更优质的功能与服务，但随之也带来了车载计算机系统与外界交互的安全隐患。

人工智能在这场汽车变革中的作用，对于一些大型汽车汽车来说是一场新的发展机会和挑战。同时也为一些小型企业的发展空间提供了可能。