AI在汽車工業(yè)中六大令人期待的運用

作者:Snway來源:epicor更新時間:2025-06-07 13:57:35 閱讀:

自 Henry Ford 發(fā)明流水線以來，汽車企業(yè)一直是工業(yè)革命的領導者。如今，在工廠車間里，機器人和汽車工人并肩工作的場景已經(jīng)稀松平常。

該行業(yè)的最新進展來自機器學習，它改進了生產(chǎn)流程和車輛制造。新型汽車同時具有數(shù)字和機械兩種屬性。它們收集和接收到的數(shù)據(jù)可以通過六種令人期待的方式為企業(yè)和消費者提供幫助。

1.改進工廠

汽車機器學習可以提高工廠的效率。用于制造汽車的機器人和設備裝有傳感器，一旦發(fā)現(xiàn)零件缺陷，便能發(fā)出警報。這可以幫助制造商盡早維修，避免關停流水線或造成損失。Capgemini 的一項研究發(fā)現(xiàn)，到 2023 年，隨著生產(chǎn)力的提高，智能技術每年可以為全球汽車行業(yè)增加 1600 億美元的收入。

得益于機器學習，工廠的質(zhì)量控制也在提高。承擔這項工作的人有可能犯人為錯誤。人工智能 (AI) 操作的系統(tǒng)如果沒有正確編程，也可能會遺漏問題。但是，機器學習可以通過收集反饋并更新系統(tǒng)來改進流程。奧迪使用的攝像頭可以檢出金屬板上肉眼看不到的裂縫。GM 使用傳感器監(jiān)控工廠狀況。例如，如果噴涂溫度過高或過低，噴漆無法凝固，可能導致設備發(fā)生故障。

2.預測庫存需求

盡管所有企業(yè)都希望能夠預測未來銷量，但很少有企業(yè)比汽車公司做得更多。汽車制造成本高昂，庫存對于利潤影響重大。如果汽車需求高于預期，制造商可能錯失銷售良機。反過來看，如果汽車需求低于預期，可能只得虧本出售。

機器學習可以通過監(jiān)控和分析市場情況來預測需求。Volkswagen 利用經(jīng)濟、政治甚至天氣數(shù)據(jù)預測 120 個國家或地區(qū)的汽車銷量。

3.促進客戶銷售

機器學習還可以幫助汽車企業(yè)售出更多的汽車。它可以收集客戶相關數(shù)據(jù)，例如人口統(tǒng)計資料、過往交易和在線活動。利用這些信息，它可以建立個性化的促銷方式。

Cars.com 利用機器學習協(xié)助定制汽車搜索過程。它通過小測試衡量購買者的生活方式偏好，為他們找到適合的汽車。

4.防患未然

汽車行業(yè)的 AI 可以為車主提供幫助。例如，汽車保養(yǎng)過去是預防性質(zhì)，也就是定期進行。駕駛員每行駛 3000 英里換一次機油，每 8000 英里對換一次前后輪胎。

借助機器學習，保養(yǎng)可以變成“預測性質(zhì)”。無需根據(jù)行駛里程或等到汽車發(fā)生故障才進行維修，傳感器可以檢測損傷并在問題發(fā)生前作出預測，然后通過儀表板或手機通知駕駛員。駕駛員可以在方便的時候為汽車安排檢修。有了預測性保養(yǎng)，召回或道路救援有可能成為過去式。

5.客戶溝通

機器學習還可以改善與客戶的溝通。如果汽車需要維修，自動聊天機器人可以設置和確認預約并發(fā)送提醒。

聊天機器人還可以在維修完成后進行調(diào)查，幫助汽車制造商和經(jīng)銷商提供個性化服務。聊天機器人甚至可以回答客戶的問題。McKinsey 研究發(fā)現(xiàn)，設計優(yōu)良的聊天機器人可以解決約 80% 的客戶交互問題，從而降低呼叫中心的成本。

6.避免碰撞

機器學習最令人期待的作用可能就是提高駕駛員安全性。傳感器可以監(jiān)控汽車的活動及附近行駛的車輛。汽車可以警告駕駛員危險情況，甚至采取措施。Infiniti 提供了超視距前端碰撞預警和增強型智能剎車輔助系統(tǒng)。

這項技術可以分析駕駛員的汽車與前方兩輛汽車的速度和距離。如果前方兩輛汽車減速或突然剎車，系統(tǒng)會向駕駛員發(fā)出警報。如果駕駛員沒有時間做出反應，該系統(tǒng)甚至可以接管車輛，減速或停車