汽車行業中的雲計算和人工智慧

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在汽車行業背景下，思考雲計算有兩種方式。一個方面是利用應用程式、資料和計算服務來管理資訊、通訊和計算，以處理汽車功能和資料，這也指利用基於網路的應用程式和線上數字服務等平臺。

另一方面是利用人工智慧來控制某些汽車部件和資料。在雲計算方面，汽車行業處於領先地位。許多汽車製造商和IT公司利用資料提供全面的軟體解決方案。基於雲的協作、人工智慧和增強現實等一些最新技術。

汽車價值鏈，包括製造、設計、供應鏈、生產、售後服務、"駕駛輔助"和"駕駛員風險評估"系統，正在成功地應用人工智慧。此外，人工智慧還積極地徹底改變了保險和預測性維護等售後服務。

雲計算在汽車行業的應用

聯網汽車

任何透過網際網路連線到周邊裝置的汽車、卡車、公共汽車或其他車輛都被認為是聯網汽車。有很多例子。這些汽車使用物聯網 (IoT) 技術，可以連線到乘客的裝置，讀取和傳送車輛資料，並接收軟體更新。

聯網汽車技術的應用透過啟動重要的對話和事件來改善駕駛體驗。換句話說，聯網汽車技術使汽車、公共汽車、卡車和其他車輛之間能夠進行通訊，以便共享有關出行和安全的關鍵資訊。

自動駕駛汽車

自動駕駛汽車或無人駕駛汽車能夠自主執行，同時監測周圍環境。無需駕駛員輔助，這些車輛使用360度攝像頭、感測器和複雜的演算法執行。製造商預計，隨著自動駕駛汽車在道路上越來越普遍以及這項技術的進步，事故和交通擁堵將減少。

自動駕駛汽車現在經常使用雲計算來改進功能。如果沒有汽車雲解決方案，自動駕駛汽車技術的發展可能是不可能的。

電動汽車

顧名思義，電動汽車 (EV) 使用電動機而不是依賴燃料的內燃機來依靠電力執行。因此，電動汽車更加環保。最初，這些車輛使用鎳金屬氫化物或鉛酸電池；但是，目前大多數電動汽車都使用鋰離子電池，它們耐用且具有優異的能量保持能力。

由於汽車中的雲計算，電動汽車可以與遠端資料中心共享資料，從而告知駕駛員道路和天氣狀況。

人工智慧在汽車行業的應用

供應鏈

汽車行業可以使用人工智慧驅動的預測分析和許多機器學習方法。透過使用這項技術，他們可以快速評估其零部件需求並預測未來需求的變化。

生產和設計

透過使用機器學習 (ML) 演算法和人工智慧驅動的解決方案，汽車製造商可以改進各種運營，包括用於風險評估和車輛損壞評估的資料分類。但是，某些汽車行業的領導者會定期將 NLP、對話介面和計算機視覺技術整合到其製造流程中。

駕駛員輔助

人工智慧 (AI) 可以增強整體駕駛體驗。人工智慧系統可以透過提供天氣和交通更新、建議最佳路線以及讓人們在駕駛時購物來指導駕駛員並確保他們的安全。

汽車保險

與駕駛員可以使用車載人工智慧功能收集事故資訊並完成索賠一樣，人工智慧驅動的系統也可以幫助處理保險索賠。這個人工智慧驅動的系統需要文字生成和處理、NLP、資料分析和語音識別。

雲計算和人工智慧在汽車行業的優勢

• 降低成本 - 雲環境有很多優勢；然而，維護是其最大的優勢。就勞動力、材料和例行維護而言，現場 IT 裝置固有的成本更高。而云將所有這些責任轉移給服務提供商，從而降低您的維護成本。

• 提高燃油效率 - 人工智慧有可能降低汙染物並提高燃油經濟性。例如，日產正在利用人工智慧來製造一輛可以根據道路狀況改變發動機功率的“智慧”汽車。目標是將燃油消耗量降低 20%。

• 複雜的基礎設施 - 汽車行業的較高層級活動在技術和非技術方面都非常複雜。汽車行業需要可擴充套件性以確保業務連續性，並透過高階技術活動、分析和大型經銷商網路獲得強大的基礎設施支援。在將想法變為現即時，您有時可能需要更多空間、資源和時間限制。雲平臺成功地解決了這些問題。

• 效能 - 人工智慧有可能提高車輛效能。例如，寶馬正在利用人工智慧來建立一個可以根據不同的駕駛場景調整發動機功率的系統。目標是提高 5% 的燃油效率。大眾正在利用人工智慧來建立一個能夠檢測汽車零部件製造缺陷的系統。目標是減少高達 30% 並降低維修成本。

• 安全性 - 由於服務提供商持續可用性和監控，雲無疑提供了安全優勢，因為它大大降低了故障和中斷的可能性。此外，定期資料備份可確保在意外故障時不會丟失關鍵資料。雲專業人員會定期進行系統測試，以適應不斷變化的使用者期望。

結論

在汽車行業中使用人工智慧有很多優勢。儘管人工智慧提供了競爭優勢，但汽車行業面臨著許多挑戰，包括有偏見的演算法和資料質量差。由於雲減輕了汽車行業管理和維護其現場基礎設施的責任，因此他們可以專注於核心業務並實現更多目標。隨著最新發展的出現，雲無疑將發展壯大並接管汽車行業。