ИИ в автомобильной промышленности

Искусственный интеллект (ИИ) оказал явное влияние на многие секторы бизнеса, но особенно сильное влияние он оказывает на производство и автомобилестроение. Прогнозы показывают, что совокупный годовой темп роста ИИ в автомобильной промышленности составит почти 40% и к 2027 году достигнет 15,9 млрд долларов. В мире наблюдается постоянный рост спроса на подключенные автомобили и интеллектуальные технологии, такие как распознавание голоса и изображений. Результатом стала отрасль, которая будет продолжать полагаться как на искусственный интеллект, так и на автоматизацию при проектировании, производстве и использовании автомобилей.

Оглавление

Искусственный интеллект (ИИ) оказал явное влияние на многие секторы бизнеса, но особенно сильное влияние он оказывает на производство и автомобилестроение. Прогнозы показывают, что совокупный годовой темп роста ИИ в автомобильной промышленности составит почти 40% и к 2027 году достигнет 15,9 млрд долларов. В мире наблюдается постоянный рост спроса на подключенные автомобили и интеллектуальные технологии, такие как распознавание голоса и изображений. Результатом стала отрасль, которая будет продолжать полагаться как на искусственный интеллект, так и на автоматизацию при проектировании, производстве и использовании автомобилей.

Помимо автономных автомобилей

Для многих идея ИИ в автомобильной промышленности вызывает в воображении образы автономных или беспилотных автомобилей. Эти автомобили, безусловно, являются одним из наиболее заметных применений технологии, но за кулисами и под капотом, как известно, скрывается гораздо больше. ИИ и автоматизация стали неотъемлемой частью проектирования и производства автомобилей, а также тысяч связанных с ними деталей, которые входят в каждый автомобиль. Автоматизация и использование интеллектуальных роботов имеют решающее значение для производственного процесса.

ИИ также стал важной частью взаимодействия между производством и продажей автомобилей. Данные о продажах и данные о транспортных средствах можно использовать в прогнозном моделировании, чтобы лучше регулировать производство в соответствии со спросом в реальном времени. Такая гибкость необходима, поскольку во время недавней пандемии в отрасли произошли многочисленные сбои в цепочках поставок.

Цепочка создания стоимости в автомобилестроении

Искусственный интеллект и автоматизация используются во всех трех основных категориях автомобильной цепочки создания стоимости:

Производство

Производственный процесс начинается с проектирования и проходит через цепочку поставок, производство и пост-продакшн. Использование ИИ в автомобильной промышленности позволяет проектировать транспортное средство, а также оборудование и роботов, используемых в производстве автомобилей. Примеры включают носимые экзоскелеты с искусственным интеллектом, которые дизайнеры могут носить, чтобы повысить безопасность и комфорт в автомобилях.

Транспорт

Транспорт выигрывает от использования ИИ в автомобильной промышленности за счет разработки программ помощи водителю, автономного вождения, оценки рисков водителя и мониторинга водителя, например, наблюдения за глазами водителя для выявления опасности заснуть за рулем.

Услуга

ИИ можно использовать для профилактического обслуживания и уведомлений о таких вещах, как производительность двигателя и аккумулятора, а также в страховых программах, которые отслеживают поведение водителя при расчете рисков и затрат.

Цифровые двойники в автомобилестроении

Проектирование и тестирование автомобиля и тысяч деталей, задействованных в производстве, может быть очень дорогим и трудоемким делом. Затраченное время и финансовые вложения — вот что делает технологию цифровых двойников бесценной. Что такое цифровой двойник? Первоначально представленный 20 лет назад, цифровой двойник — это просто виртуальная модель, используемая для тестирования процессов, продуктов и услуг. Аналитики, инженеры и ученые могут изучать сценарии реального мира в безопасных, экономичных и виртуальных мирах.

В автомобилестроении технология цифровых двойников предлагает более экономичный метод тестирования автомобиля или его части с использованием виртуального двойника для более глубокого понимания производительности реального продукта. Технология Twin также может использоваться для тестирования исправлений, модификаций или ремонта. В дополнение к очевидной экономии средств компании могут сэкономить время и уменьшить количество дефектов в конечном продукте.

Опыт водителя

Футуристические видения самоуправляемых автомобилей, возможно, не так уж и далеки, но ИИ предлагает более немедленные и выгодные возможности, улучшая опыт водителя. Используя компьютерное зрение, обработку естественного языка и роботизированную автоматизацию, производители производят более безопасные и комфортные транспортные средства. Эти автомобили оснащены компьютерными технологиями и средствами связи, которые могут лучше понимать дорожные и погодные условия, поведение других водителей и трафик.

Рассмотрим эти системы, которые скоро появятся или уже доступны:

  • Мониторинг водителя предлагает услуги, начиная от настройки органов управления для разных водителей и заканчивая мониторингом положения головы и тела для обнаружения сонливости или корректировки положения тела во время аварии.
  • Помощь водителю может использовать искусственный интеллект для отслеживания слепых зон, помощи в рулевом управлении и торможении, предупреждения водителей об опасных условиях и даже помощи в парковке автомобиля.
  • Оценка водителя может анализировать историю водителя и прогнозировать потенциальные проблемы на основе исторического поведения или даже настроения в определенных обстоятельствах.