人工智能在汽车行业的应用

引言

人工智能，俗称AI，通过汽车的制造和控制方式，正逐渐成为汽车制造业的重要组成部分。汽车AI是在各种汽车系统中运用先进的算法和机器学习来优化功能、安全性和用户体验。

在过去十年中，AI在汽车行业的应用从数据处理能力、计算机视觉能力和传感器能力的集成得到了增长。最初，只有一些易于实现的系统采用了AI技术，例如自适应巡航控制；然而，这项技术已经发展到包括全自动驾驶、预测性维护和定制化实时个性化。如今受到广泛关注的功能，AI是智能网联汽车的基石，为真正的自动驾驶和改进的辅助驾驶系统奠定了基础。

AI驱动的自动驾驶

完善自动驾驶的各项技术

• 特斯拉的自动驾驶系统运用了其他人工智能技术，包括深度学习、神经网络，甚至是强化学习。人工智能技术是一系列监督式算法，它们通过大量数据库识别特征、识别物体或进行预测。所有这些模型都接收来自摄像头、雷达、激光雷达和GPS等多种传感器的数据，以构建对汽车周围环境的完整视图。
• 计算机视觉作为其中的一部分，使车辆能够“感知”其环境，包括其他车辆、行人、信号灯等。摄像头馈送的数据，加上激光雷达数据，可以创建汽车环境的3D快照。传感器融合方法将从各种传感器收集的数据整合起来，实时地全面感知驾驶环境。

自动驾驶级别

• 自动驾驶汽车的分类是一个包含五个级别的层级，从基本驾驶辅助系统的L1级别，到完全自给自足的L5级别。如今大多数自动驾驶技术都属于L2或L3级别，在这个级别中，自动驾驶汽车通过提供车道保持、自适应速度控制和紧急制动控制等功能来辅助驾驶。这些系统仍然需要驾驶员的监督，但它们大大减轻了驾驶负担。
• L4和L5级别允许在某些或所有情况下完全控制车辆，届时汽车可以在道路上行驶，并且无需任何人工干预即可运行。在这些系统中，AI涵盖了从主动控制加速、转向和制动等汽车操作，到智能路线选择。

AI在决策中的作用

• 自动驾驶是汽车制造中最复杂的领域之一，而实时决策仍然是一个挑战。AI自动驾驶汽车中的一些功能包括用于扫描车辆周围数据并评估最佳行动方案的AI算法。
• 例如，当需要穿越交叉路口时，首先，AI会与当前交通状况相关联并识别交通信号，然后，AI会评估其他车辆或行人的行为。它还会确定何时加速、减速或在车道上超车。

AI在汽车制造中的应用

装配线的自动化

• 通过人工智能的运用，装配线的效率得到了提高。如今的机器人设备利用人工智能以比人类更高效的方式完成焊接、喷漆和零部件制造等重复性操作。这类机器人能够从先前的数据中学习，并不断提高效率，同时减少错误并提高操作速度。
• 自动驾驶机器人还可以灵活地处理不同的任务，使制造商能够根据不同的生产需求和复杂的车辆设计来调整其工作流程。

预测性维护

• 通过使用AI，制造商能够预测其设备何时可能发生故障，并防止此类事件的发生，从而降低维护成本和时间。通过IoT从机器设备中的传感器收集的数据被输入到算法中，该算法会分析模式以确定机器何时可能失效。
• 这使得制造商能够在更方便的时间规划维护，从而减少因计划外故障而可能产生的成本。预测性维护还延长了机器的使用寿命，从而提高了运行能力。

供应链优化

• AI对汽车行业供应链的合理化产生了重大影响。新工具通过数据分析和机器学习，有助于提高预测能力，并优化供应链、库存和分销。
• 借助AI能力，可以根据全球市场趋势、客户偏好和过去的销售业绩预测未来需求。这使得制造商在采购和产品发布策略方面能够做出正确的决策，从而缩短周期时间以最大限度地减少浪费。

质量检查

• 先进的质量保证自动化技术正在提高汽车生产线的准确性。在一定程度上，集成到计算机视觉中的AI能够对生产过程中的检查以及发现人眼可能未看到的缺陷点进行有效处理。
• 这些系统利用神经网络实时识别组件缺陷或诸如裂缝、划痕或零件错位之类的变形。通过处理大量数据，AI确保在生产的早期阶段就能检测到缺陷，以最大限度地降低召回和产品故障等成本。

配置和不变性敏感的修改

• 随着客户对个性化汽车的日益增长的需求，AI正在帮助制造商提高定制化产品的生产效率。先进的机器人技术帮助制造商开发精简且适应性强的油漆和内饰选项的传送带，包括定制油漆工艺。
• 因此，基于从客户那里收集的信息，AI还可以识别潜在的改进，并推荐制造商需要遵循的适当更改。

AI在驾驶员辅助系统（ADAS）中的应用

传感器融合

• 传感器融合是ADAS的一个重要组成部分，其中摄像头、雷达和激光雷达收集并共享数据和感知信息。自动驾驶汽车实时接收和分析这些数据，从而生成车辆环境的详细图像。例如，雷达传感器可以进行目标的速度和距离的三角测量，而摄像头则可以识别路标、车道和行人。
• AI算法能够根据来自不同传感器的数据做出某些正确的决策，例如何时启动刹车或微调车辆速度以避免事故。这个工作流程中最重要的部分是系统分析数据的速度，因为快速响应潜在威胁至关重要。

碰撞避免和紧急制动

• AI在ADAS的碰撞避免功能的工作中处于核心地位。这些系统采用机器学习算法，根据邻近车辆和物体的距离、速度和方向来估计事故的未来概率。
• 如果AI认为事故即将发生，它就可以触发紧急制动系统来减轻撞击的严重程度或完全避免碰撞。例如，特斯拉的Autopilot和沃尔沃的City Safety依赖于AI驱动的传感器来检测其他驾驶员的危险行为，并在需要时采取紧急制动措施。

道路安全技术。

• 基于AI的ADAS系统旨在使车辆保持在车道内，这意味着提高了高速公路的安全性。车道偏离警告（LDW）和车道保持辅助（LKA）利用人工智能来检测车辆在道路上的位置。
• 利用捕捉车道的摄像头的信息，这些系统会在车辆无意中移出车道时向驾驶员发出提示。车道偏离警告：如果驾驶员未能自行纠正车辆，车道保持辅助甚至可以干预，将车辆引导回正确车道。

驾驶员监控系统

• 其他外部未知的驾驶状况包括AI在监控驾驶员行为中的应用。驾驶员监控系统（DMS）利用人工智能监测驾驶员的面部表情、视线方向和头部姿势，以诊断嗜睡或驾驶分心。如果系统检测到此类行为，它会向驾驶员发出信号，要求其休息或将注意力集中在道路上。
• 这种预见的安全性功能至关重要，因为它可以帮助避免因人为失误而导致的所有事故，尤其是在长途旅行或夜间。

汽车行业AI的未来趋势

全自动驾驶汽车

• AI现在已经可以实现全自动驾驶汽车，并且预计在未来几年内将会获得更大的普及。当前的高级驾驶辅助系统包括L2级别的自动驾驶，如自适应巡航控制和车道保持辅助，以及L3级别的自动驾驶，它在某些情况下允许车辆在无需人工干预的情况下行驶。
• 未来将出现高度自动驾驶汽车，即L5级别。全自动驾驶汽车将广泛使用机器学习算法、视觉系统和传感器来导航复杂的道路，从而提供更安全、更高效的乘车服务。

AI在创建出行即服务（MaaS）体系中的应用

• 出行即服务（MaaS）模式，在不久的将来，人们将拥有更少的汽车，并依赖共享和自动驾驶汽车，这将由AI驱动。通过基于AI的应用，汽车共享服务将提供实时交通，以获取共享出行、更好的车辆分配以及最佳路线和最优票价。
• AI将读取当前的交通信息以及消费者趋势，以避免更多的拥堵，并最大限度地减少对环境的恶劣影响。使用AI支持的MaaS可以根本性地改变现有的城市交通组织，并降低对私家车的需求。

远程监控,

• AI在预测性维护中的应用意味着车辆维护领域将被彻底改变。在自动驾驶汽车中，机器学习算法将预测任何车辆部件可能发生的故障，并立即向驾驶员发出警报。
• 这种预防性策略将确保汽车制造商能够提高车辆的耐用性，减少车辆停机时间，并普遍延长车辆寿命。

车内智能环境

• AI将通过将汽车转变为明亮而个性化的空间，来提升车内体验。后续的AI系统将根据驾驶员的喜好和厌恶，甚至根据他们对汽车行为的期望进行训练，以使乘客的体验尽可能愉快——管理气候控制系统、娱乐系统以及座椅的摆放方式。
• 自然语言处理将改进语音助手，使驾驶员和汽车之间的对话更加自然。

先进的交通技术

• 这表明AI将在未来增强交通管理方面发挥关键作用。AI将为智慧城市创建交通控制系统，这将使它们能够预测交通并解决拥堵问题。
• 通过应用AI，互联汽车和V2X（车对万物）的集成将实现并促进汽车的离散控制，与智能交通信号灯和道路结构协同工作。这将带来交通控制、减少燃油消耗以及提高汽车运输系统内部和沿线的整体安全性。

AI在汽车行业的供应链和物流中的应用

自动化仓储解决方案

• 汽车行业的供应链包括供应和库存的存储。AI通过使用机器人和自动化进行汽车备件的拣选、包装和发货，从而实现仓库流程的自动化，从而改善仓库体验。
• 它们还为劳动力提供AI算法，帮助在仓库中放置物品，以便最常用的物品易于取用。这种自动化降低了运营费用，并加快了订单的周转速度。

供应链的可视化和透明度

• 通过将供应链信息与供应商、制造商和物流提供商整合到一个界面上，使供应链更具可操作性、可访问性和可持续性。整体视角允许监控零件和产品，并帮助汽车制造商进行准确的库存管理和识别潜在的约束。
• 此外，智能系统还可以告知制造商供应链中不可预见的事件和不便之处，这些事件甚至会受到自然灾害或地缘政治不稳定的影响。

实现预测性维护

• 其中第一项是预测性维护，这是一种AI改进汽车物流的方法。多种分析模型使用安装在制造设备和车辆上的传感器来确定设备何时可能发生故障。
• 由于大多数汽车制造商都了解未来可能发生故障，因此这一概念有助于最大限度地减少故障，延长设备寿命并提高产量。

通过运输优化路线规划

• AI也对运输物流产生了根本性的影响，尤其是在汽车零部件和成品车的交付路线规划方面。
• 通过机器学习和预测分析，AI可以根据交通状况、燃油消耗、天气条件和交付截止日期来确定最佳的交付路径。

AI在电动和混合动力汽车中的应用

电池控制和利用

• 电动和混合动力汽车的主要问题之一是电池；事实上，电池是其中最大、最重要的部分。AI通过实时监控温度、充电水平、功耗等数据来协助BMS，从而有效地使用电池并避免其退化。
• AI算法可以对充电周期做出正确的预测，从而延长电池寿命并避免能源浪费。

续航里程预测和优化

• 人们在使用电动汽车时最大的担忧之一是续航焦虑，即汽车在到达充电点之前电池耗尽的感觉。AI通过预测驾驶行为、地理地形、天气条件和交通模式来估算续航里程，从而解决这个问题。
• 通过机器学习，AI系统可以管理电力和功率的供应，并将其设置为节约能源并延长汽车的整体续航里程。

简化的电网整合和相关性

• 智能电网在AI的帮助下，可以管理电动和混合动力汽车以及其他能源分配和电网负载降低的系统。自动化工具可以确定电网随时间的供需情况，并调整充电程序，以便电动汽车在低需求、低成本的电力时段充电。
• 这通过降低客户的能源消耗账单和减轻电路负载来使客户受益。

汽车行业AI的挑战与局限性

数据所有权、隐私和安全问题

• 当今汽车中的认知车辆系统依赖于数据收集，例如驾驶员和车辆信息以及周围环境的细节。在如此持续的数据流中，关于其隐私甚至安全的问题层出不穷，因为正在处理的一些数据可能包含个人信息，如果落入不法分子之手，可能会导致灾难性后果。
• 这些信息必须免受黑客和相关风险的侵害，此类损失将削弱公众对自动驾驶汽车的信心。制造商需要承担高风险，包括高水平的加密、 proper data storage structures and compliance with data protection laws such as GDPR。

监管和法律障碍

• 汽车中的AI也带来了一系列难题，幸运的是，对于自动驾驶汽车而言，在汽车中实施AI面临着广泛的监管障碍。时至今日，各国政府和监管机构仍在努力制定适用于自动驾驶汽车共享道路的综合性法律。
• 这些法规必须涉及保险、事故责任、汽车审批等主题。此外，不同司法管辖区关于数据提取的法律差异可能会减缓AI驱动型汽车的使用，因为汽车制造商可能被迫定制其汽车以满足各个地区众多且不同的法律解决方案。

技术限制

• 尽管在自动驾驶汽车的AI技术方面取得了最新进展，但主要的AI系统仍然是暂时的，无法实现全自动驾驶。当今的AI系统也无法很好地处理复杂现实世界情况，例如恶劣天气、道路上的随机威胁或不明确的边界。
• 激光雷达和摄像头的应用取决于尚未完全达到的效率、精度和耐用性水平。在这些场景中保持安全是迈向L5级自动驾驶或完全自动驾驶（无需人工干预）的最具挑战性和争议性问题之一。

高昂的开发和维护成本

• 为汽车行业生成AI系统始终需要大量资金和时间。汽车和技术制造商需要大量的研发投入来构建能够应对各种情况的优秀AI技术。
• 此外，AI系统的不断演变和增强以执行维护任务也是持续的。软件更新以及传感器和监控系统的调整的程序可能会大大增加成本，特别是对于那些寻求将AI集成到道路上现有汽车的制造商而言。

结论

总而言之，AI对汽车行业产生了影响，使车辆更安全，改变了制造流程，并为自动驾驶汽车奠定了基础。需要考虑许多问题，例如数据隐私、监管问题和AI的局限性，才能实现AI可能给保险行业带来的巨大颠覆。为了克服这些挑战，汽车制造商、科技公司和政策制定者之间需要协同合作，共同努力开发一个可靠且健全的AI生态系统。随着AI在未来的不断发展，变革中的汽车行业将迎来更智能、更安全、更可持续的交通方式。