汽车行业拥有弘大的家当链，个中包括汽车的设计、生产、发卖，做事等业务，在当现代界经济活动中霸占主要地位。
面对日益激烈的竞争，汽车行业希望借助人工智能技能降落本钱，增强竞争力。
本文从技能、场景、运用案例等角度阐述了人工智能在汽车行业中的发展与趋势，与此同时也指出了该技能在汽车行业面临的寻衅。
本文列举了在汽车行业有较多运用的人工智能代表技能，如语音识别，打算机视觉等；剖析了该行业中较为范例的运用处景如汽车研发、汽车制造、整车智能升级等。
之后还根据不同的场景剖析了相对应的办理方案。
末了，本文总结了部分人工智能技能的运用效果和局限性，以及人工智能技能在汽车制造业中的发展趋势。

作者 | 陆少游、陈宝锐、田辰

一、汽车制造业市场规模

从根据国际汽车制造协会的统计，环球汽车生产总数自2013年到2017年一贯处于持续增长的状态，均匀每年增长幅度约为2.89%，并在2017年生产超过9700万辆。
直到2018年涌现下滑，环球汽车生产总数低落了1.24%。
而环球的汽车销量趋势基本随产量同比涌现颠簸。
在这五年的周期中，中国的汽车生产总量长期霸占环球第一，随后则是美国和日本。

2013-2018年汽车制造与销量趋势图（数据来源：国际汽车制造协会）

二、汽车制造业中紧张的人工智能技能

打算机视觉：该技能试图创建能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。
在汽车制造业中，打算机视觉是运用最广最成熟的技能之一。
比如在工业机器人生产线上，打算机视觉可以帮助生产机器得到更加精确的丈量数据，担保生产线的高精度。

大数据剖析：该技能指对各种不同来源的非构造化或者构造化数据进行剖析，从中挖掘信息，不雅观察和追踪发生的事情，从而帮助人类决策和判断。
在汽车制造业生产线上，操作职员利用大数据剖析系统可以学习并预测生产线状态，提提高行设备掩护，防止在车辆生产时候涌现故障。

机器人：该技能涵盖了机器人的设计、建造运作等。
得益于人工智能技能的进步，机器人技能有了更广泛和灵巧的运用，可以实现柔性生产和精确抓取等繁芜操作。
汽车生产线上的机器臂利用强化学习技能，提高了精确度，强化了协作关系，提高了车辆的良品率。

语音识别与自然措辞处理：自然措辞处理(NLP)是让系统理解并明白人类写作、说话办法的核心技能。
而语音识别技能则是自然措辞处理的眼睛与耳朵。
它们的结合利用可以完成笔墨抽取，信息归纳，语音转笔墨等多项任务，在干系的文件处理、售后做事以及汽车的交互功能中广泛运用。

云打算：云打算是利用网络将本地任务上传至云端做事器进行处理，从而实现本地设备无法实现的功能的技能。
包括车载电脑的路径方案手机互动、车辆自检、行车数据记录及剖析等功能均有云打算的支持。

AR/VR：增强现实与虚拟现实是基于虚拟和现实环境，并结合视觉识别,机器学习，深度学习等多种前沿技能的凑集体。
此项技能能为车企通过打造虚拟场景以提高产品的设计、研发效率，同时为车辆本身的智能化升级供应支持。

三、人工智能技能在汽车制造业中的运用分布

其他干系做事：人工智能在汽车干系做事领域用有丰富的运用，包括车企利用谈天机器人进行智能客服、通过算法基于车主的驾驶行为进行风险评估和保险做事等等。
本报告仅基于所选环球500强汽车干系企业案例有限地进行了场景划分，故不包含此类热门做事场景。

四、汽车制造业500强公司人工智能技能落地案例

通用汽车：通用汽车在设计阶段引入人工智能技能，利用Fusion 360学习原始的汽车零件设计图，之后人工智能算法会根据现有的条件、重量、须要、材料等供应上百种不同设计，供设计师选择。
该步骤可以减轻零件重量，优化安装流程，增加零件耐用性。

宝马汽车：宝马汽车利用人工智能优化汽车冲压过程。
宝马推出的前辈的丈量和剖析系统，可以针对每一部分材料分别网络数据，智能化调节冲压模式，让全体流程可以更精确和有针对性，产出的产品也更加稳定。

起亚汽车：起亚汽车人工智能发卖谈天系统采取了CarLabs.ai的人工智能发卖系统，让用户可以直接与机器人对话并办理发卖中的问题。
该虚拟助手利用了自然措辞处理技能，剖析用户的问题与答复，充分理解后供应特定的答复。
该谈天机器人目前紧张存在于Facebook的平台内，可以为用户供应偏好匹配，车型比较，车辆细节信息，线下商店信息，试驾预约，财务打算等功能。

吉利汽车：吉利汽车借助人工智能技能将措辞识别率提高到98%以上。
该语音助手可以把大量须要触控的操作转换针言音操作，让驾驶员在驾驶时候更加安全，不须要转移视线即可完成浩瀚命令。
同时，由于语音助手的灵巧性，车主也可以更方便的接入其他汽车做事，打通车内空间与车外天下。

五、人工智能在汽车制造业中的局限

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

根本举动步伐不完善性：对付车联网来说，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根本举动步伐支持。
而当前的道路上的根本网络举动步伐培植尚未完善，不敷以支撑未来汽车的网联需求。

法律法规不成熟性：智能驾驶技能自出身以来一贯承受着部分道德成分的诟病，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，因而限定了智能驾驶技能的发展。

网络交互的安全性：随着互联网技能的发展，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供应更优质的功能与做事，但随之也带来了车载打算机系统与外界交互的安全隐患。

六、人工智能在汽车制造业的发展趋势

人工智能技能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运用落地供应了大量场景。

汽车设计智能化：而随着信息时期的到来，智能设计软件的涌现正把设计事情的试错本钱大幅降落。
将专家系统植入设计软件以合营设计师整合素材将是一个充满潜力的发展方向。

人车交互灵巧化：借助人工智能技能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、疲倦监测、手势识别等运用正逐渐涌如今汽车市场中。

跨行互助共赢化：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上风各有不同。
因此跨行业机构进行互助，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。

特殊鸣谢

长城汽车 技能卖力人 张瀛

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