人工智能对汽车制造的影响

人工智能 (AI) 在过去几年取得了长足的进步，弥合了理论对话与现在的实际可能性之间的差距，没有比汽车行业更令人兴奋的可能性了。在我们目前驾驶的汽车（以及我们未来将拥有的汽车）的设计和制造它们的过程之间，人工智能有很大的空间来扩展、提高效率并使汽车制造过程和整体驾驶更安全。问题是人工智能何时而不是是否会接管汽车行业——制造商、供应商和汽车制造商准备好了吗？更好的是，法律会准备好吗？

打破人工智能
人工智能可以分为与汽车行业最相关的四类。第一个是机器学习，或从示例和经验中学习的算法，而不是预先确定的过程。机器学习是人工智能的基本框架之一，可以在我们日常生活中已经使用的许多技术中找到。另一方面，深度学习是机器学习的一个子集，形式上模仿人类神经网络，是第二类。深度学习使计算机能够对行为做出准确的预测；鉴于通过社交网络和智能手机提供的数据量不断增加，深度学习是人工智能发展最快的部分。

第三类是自然语言处理，即计算机识别、解释和响应各种人类语音的能力。这包括口音、方言和俚语——因此被称为“自然”——仅在过去十年中就取得了长足的进步。第四个也是最后一个是机器视觉，这是计算机感知和处理图像、空间距离、缺陷和速度等视觉线索的能力——即使人类不能。

自动驾驶汽车
在考虑人工智能的力量时，许多人首先想到的是自动驾驶汽车，它在人类驾驶员的干扰最小的情况下运行。人工智能流程现在正在合成数据，以了解如何最好地应对——以及人类如何应对——驾驶条件。对于汽车，这包括预测其他汽车的行为、如何衡量天气状况、了解道路问题等等。最终，这可能会改变许多由汽车驱动的行业，从出租车和拼车到送货公司和公共交通。

汽车制造商也在寻求人工智能来帮助人们避免导致事故的人为错误。例如，与自动制动、防撞系统、行人和骑自行车者警报、交叉路口警报和智能巡航控制相关的安全功能是由人工智能提供支持的其他一些功能。通过充当人类驾驶员的助手，这些人工智能的进步使路上的每个人都受益。

生物识别
人工智能的另一个重要贡献是使用生物识别技术来分析驾驶员安全。这种技术要求汽车只有在识别出某种声音时才能驾驶，这可用于提高拼车的安全性。人工智能还可以跟踪和合成有关警觉性和注意力的生物识别数据，防止在车辆感知到驾驶员操作不安全时可能发生的事故。

所有这些应用程序的共同点是提高每个人在路上的安全性。这是人工智能发展的一个趋势，在可预见的未来可能会成为焦点。诸如车对车 (V2V) 技术之类的概念正在开发中，其中联网汽车将能够相互通信；这项技术可以通过连接车辆、在出现问题时向网络发出警报以及允许驾驶员（甚至车辆）采取预防措施来减少事故。

AI 要求和优势
由人工智能技术驱动的软件、机器和零件可能需要更少的组件来运行，但它们将需要更多的专业员工来编程和排除故障。今天，采用自动驾驶汽车的一个重大瓶颈是缺乏需要开发算法并将人工智能应用于这些复杂系统的软件工程师。许多公司现在正试图通过“aqui-hiring”或收购拥有成熟团队的小型科技公司来清除这一障碍，以帮助建立组织的未来能力，为截然不同的汽车行业做好准备。

对于大多数人来说，人工智能的好处大于弊端。提高安全性和效率是一首难以抗拒的警笛——尤其是因为它们从车辆一直延伸到制造领域。一项研究估计，制造业中的人工智能可以将劳动时间减少 0.5-1.5%，同时显着提高生产力；人工智能还可以提高安全性、产生想法、预测校准和维修等等。例如，制造业中的机器视觉正在开发以正确识别人眼无法检测到的微观错误（尤其是在电路板中）。

另一个例子是预防性维护。大多数工业设备通常按照固定的时间表进行维修，而不管实际操作条件如何，从而导致劳动力浪费以及出现意外和未诊断设备故障的风险。现在，该设备可以配备传感器并联网在一起，从而可以对这些设备进行监控、分析和建模，以提高性能和服务。现在可以使用 AI 分析由此产生的大量数据，以生成预测分析，从而最大限度地提高设备效率并避免不必要的设备停机。

结论
当然，如果有足够的时间，制造过程可以用人工智能彻底改造，以至于不再需要人工，至少不需要执行相同的工作。机器人技术和人工智能流程最终可能会取代对低技能工人的需求，这当然有可能在短期内对劳动力产生负面影响。从长远来看，我们的想法是重新培训这些工人以完成更高级别的任务。

人工智能将从根本上改变汽车格局；从制造到车辆的运营，效率、安全性和生产力的提高预示着一个可能完全违背我们目前对该行业运作方式的理解的未来。汽车制造商和汽车供应商最明智的选择是考虑利用人工智能技术改善日常运营、未来前景和整体成功的好处。