Hur förändrar AI fordonsindustrin?

Just nu kan du spola framåt till de dagar då flygande bilar kommer att ha blivit verklighet, men det fanns också en tid då du kunde föreställa dig att vara passagerare i ett autonomt fordon. Artificiell intelligens (och Tesla och Waymo) översätter det riktigt snabba och fascinerande konceptet till verkligheten. Potentialen för AI i bilindustrin börjar eller slutar dock inte med själv köra bil. Det handlar om många funktioner som låser upp bekvämligheter för alla: biltillverkare, förare och passagerare. Och vi ska gräva djupare i hur detta fungerar.

Vad är AI i fordonsindustrin?

AI i fordonsindustrin innebär implementering av artificiell intelligenstekniker inom flera områden av fordonsvärlden. Olika AI-teknologier som t.ex maskininlärning (ML), nnaturlig språkbehandling (NLP)och dator vision bidra till att integrera artificiell intelligens i fordonsindustrin, med sikte på bättre förarupplevelse. Dessa tekniker i AI-bilvärlden automatiserar många uppgifter, såsom ruttplanering, navigering, parkering, etc., samtidigt som de erbjuder effektivitet och säkerhet.

Varför behöver vi AI i fordonsindustrin?

Från design och tillverkning till produktion och efterproduktion, integrationen av AI i bilindustrin har redan växlat upp – och det finns många anledningar till varför det kan vara början på något exceptionellt bekvämt, säkert och snabbt. Läs vidare om några viktiga fördelar med artificiell intelligens i bilindustrin:

Förbättrad säkerhet

Med AI i fordon som möjliggör avancerade förarassistanssystem (ADAS) ser förbättrad trafiksäkerhet lovande ut. AI-algoritmer kan analysera sensordata för att identifiera potentiella faror i realtid, vilket minskar risken för olyckor. Automatisk nödbromsning och filhållningshjälp är funktioner i AI-bilmiljöer som leder till övervakning på plats och säkrare körupplevelser.

Autonom körning

Autonoma fordon är erbjudandet om AI, och självkörande bilar har redan fått tillräckligt många rubriker till att börja med. Dessa bilar använder integreringen av AI-tekniker som hjälper till att förstå omgivningen, träna snabbt beslutsfattande och köra runt utan mänsklig inblandning. Kalla det ett fenomen eller revolution; AI i självkörande bilar indikerar färre mänskliga fel, mer organiserat trafikflöde och tillgänglighet för individer som inte kan köra. Tesla Model 3, Volvo XC40, BMW iX och Lexus LS är några av de senaste och mest högteknologiska självkörande bilarna.

Förbättrad effektivitet

AI inom bilindustrin kan minimera trafikstockningar och optimera bränsleeffektiviteten. Förarlösa fordon kan hjälpa till att sänka bränsleekonomin 10%. Algoritmer för artificiell intelligens analyserar vägförhållanden och trafikmönster för att föreslå de bästa fordonsvägarna, vilket minskar bränsleförbrukningen och utsläppen. Dessutom kan AI-drivna intelligenta trafikledningssystem styra flödet för att hantera trafikstockningar.

Läs också: zPod, Indiens första AI-drivna autonoma fordon

Tillämpningar av AI i autonoma fordon

Att använda olika tekniker för artificiell intelligens inom bilindustrin har öppnat dörren till enorma möjligheter för bilar. Här är tillämpningarna av AI-fordonsteknologier som förbereder sektorn för en enkel framtid av körning:

Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)

AI är kraftpaketet för olika ADAS-funktioner, inklusive filhållningshjälp, automatisk nödbromsning, adaptiv farthållare och parkeringshjälp. Dessa system utnyttjar AI-algoritmer och sensorer för att övervaka fordonets omgivning, identifiera potentiella faror och hjälpa förare att enkelt köra kollisionsfri, parkera med mera.

Självkörande och självkörande bilar

AI har fått popularitet för att introducera självkörande bilar till världen av alla goda skäl. Tekniken tar in maskininlärningsalgoritmer, datorseende och sensorfusionstekniker för att förstå miljön kring ett fordon, fatta beslut i realtid och hantera bilen i det övergripande körspektrumet. Autonoma fordon tar fart för att omdefiniera transporter, förbättra trafiksäkerheten, mildra olyckor och förbättra trafikflödet.

Sensor Fusion och Perception System

Sensorfusion samlar in data från sensorer som kameror, RADAR, LiDAR och ultraljudssensorer för att skapa en kollektiv förståelse av fordonens omgivning. AI-algoritmer bearbetar sensordata och integrerar dem för att upptäcka objekt och förutsäga beteende, vilket hjälper till att fatta välgrundade beslut i realtid. Dessa system aktiverar avancerade förarassistansfunktioner, inklusive adaptiv farthållare och fotgängardetektering, vilket resulterar i en effektiv körupplevelse.

Vägplanering och navigering

Vägplanering och navigering är viktiga aspekter av AI i fordonsindustrin. Det omfattar komponenter inklusive perception, lokalisering och undvikande av kollisioner för att direkt optimera rutter.

AI för fordonssäkerhet och prediktivt underhåll

Riskbedömning och beslutsfattande är de kraftfulla resultaten av prediktiv analys i varje bransch, och fordonet lämnar ingen sten ovänd när det gäller att utnyttja denna AI-teknik för att stärka förarens säkerhet.

Prediktiv analys för underhåll

AI accentuerar prediktivt underhåll genom att analysera fordonsdata från sensorer och system. Genom att identifiera mönster och anomalier förutsäger AI-algoritmer potentiella fel eller haverier, vilket stödjer förebyggande strategier. Det proaktiva tillvägagångssättet med AI inom bilindustrin hjälper till att optimera underhållsscheman, minimerar stilleståndstider och förbättrar fordonens tillförlitlighet, vilket sparar fordonsägare och tillverkare pengar.

Övervakning och diagnostik i realtid

Underhållet som drivs av prediktiv analys hjälper både biltillverkare och ägare. Det gör att kunderna kan få snabba varningar om potentiella tekniska risker och direkt kontakta tillverkare för underhåll snarare än reparationsverkstäder.

Säkerhet och riskbedömning

Artificiell intelligens inom bilindustrin kan hjälpa förare och passagerare att njuta av en bekymmersfri resa genom att underlätta varningar om potentiella faror på en specifik rutt och hjälpa till med uppgifter som parkering och backning.

AI-aktiverad kundupplevelse

Artificiell intelligens inom fordonsindustrin syftar till att förbättra kundupplevelsen. Från bilkörning till interaktioner mellan förare och fordon, branschen använder tekniken för flera personaliseringsändamål för att ge enkla körupplevelser.

Personlig körupplevelse

AI förbättrar fordonsanvändarens upplevelse genom att använda tekniker som naturligt språkbehandling och röstigenkänning som möjliggör en smidig interaktion mellan människor och maskiner. Detta gör att både förare och passagerare kan ta kontroll över olika funktioner med hjälp av röstkommandon. AI-aktiverade virtuella assistenter underlättar personliga rekommendationer, realtidsinformation och mer, vilket skapar en ganska enkel körupplevelse.

Röstigenkänning och naturlig språkbehandling

Medan vissa branschaktörer använder personliga assistenter från tredje part, har vissa bilföretag valt att ha sina röstigenkänningssystem. Dessa assistenter kommer att justera temperaturen, ge information om bränsle eller gas, ringa samtal och byta radiostation. Dessa verktyg har höga nivåer av personalisering, vilket innebär att de kan komma ihåg förarnas preferenser och rekommendera justeringar baserat på sammanhanget och användarhistoriken.

Virtuella assistenter i bilen

Virtuella assistenter i bilen har förändrat branschen genom att introducera röststyrd assistans och anslutningslösningar. Dessa intelligenta system drivs av naturlig språkbehandling och tillåter förare och passagerare en sömlös interaktion med sina fordon genom ljudkommandon.

AI inom tillverkning och leveranskedja

Från att övervaka tillverkningsprocessen för varje fordon till att hantera en värld av komponenter, mycket går åt till att tillverka ett fordon. Artificiell intelligens och dess olika teknologier hjälper tillverkare att övervinna effektivitet, kostnader och flera problem genom att automatisera och effektivisera olika processer.

Robotik och automatisering

Robotik och automation kan övervägande vara lämpliga för fordonstillverkning, eftersom teknikerna hjälper bilindustrin med effektivitet, precision och inte att förglömma - kostnadseffektivitet. Dessa robotar har blivit avgörande för att förhindra skador på människor och identifiera oegentligheter i materiella delar.

Kvalitetskontroll och defektdetektering

Dataanteckningen som drivs av artificiell intelligens gör det mer tillgängligt för tillverkningsindustrin att identifiera och lösa problemen, hur små eller allvarliga de än kan vara. Det gör kostnadseffektiviteten genom att lösa problemet i fordon i det inledande skedet, vilket förhindrar ofullständiga eller felklädda resultat.

Supply Chain Optimering

Endast leverantörskedjan vet vad tuffa fordonskomponenter är att knäcka! Det är en uppförsbacke för fordonschefer att hantera och övervaka komponenterna varje steg på vägen. AI och ML kommer till deras räddning genom att hjälpa chefer att systematiskt hantera leveranskedjans moduler.

AI för Smart Traffic Management

Trafikflödeshantering är ett av de mest kritiska områdena inom AI-fordonsarenan som förväntas välkomna omvandling i händerna på framväxande AI-tekniker som IoT. Här är funktionerna som ger oss en bra blick på det.

Trafikprediktion och optimering

AI-aktiverade trafikledningssystem kan analysera data för att optimera trafikflödet och minimera trafikstockningar i realtid. Från att föreslå de bästa och säkraste vägarna till att koordinera trafiksignaler med exakta datadrivna förutsägelser, AI hjälper till att minska restiden, förbättra vägkapaciteten och förbättra den övergripande transporthanteringen.

Intelligenta transportsystem (ITS)

Intelligenta transportsystem (ITS) passerar ett kluster av avancerad AI-teknik för att öka transporteffektiviteten, säkerheten och hållbarheten. Dessa system använder dataanalys, sensorer och realtidskommunikation för att hämta handlingsbara insikter och hjälpa transportmyndigheter och användare med beslutsfattande. ITS-applikationer involverar trafiksignalkontroll, adaptiv farthållare och kommunikation mellan fordon.

Dessa system används ofta i smart väg infrastrukturer, som de i Europa och Chengdu-Yibin Highway i Kina.

Teknik för anslutna fordon

Tillväxten av IoT har varit dramatisk. När tekniken blandas med 5G och cloud computing, etablerar den anslutning mellan fordon, smartphones och infrastrukturer, vilket ökar säkerheten och effektiviteten vid autonom körning.

AI inom design och utveckling

Design och utveckling gör ännu ett område inom AI-bilindustrin som exemplifierar den otroliga potentialen hos olika artificiell intelligenstekniker för bilar. Medan den på ytan omfattar futuristisk design och deras anpassning till robusta fordonsprestanda, hjälper den AI-stödda designprocessen ingenjörer och tillverkare att uppnå smidighet i biltillverkning.

Generativ design och optimering

Tillverkningsföretag har använt generativ design för att utveckla mer robusta och hållbara bildelar under ganska lång tid. AI inom bilindustrin gör det möjligt för produktiva designsystem att skapa en rad variationer för en specifik komponent enligt de standarder som definieras av designers och ingenjörer.

Simulering och virtuell testning

AI-fordonsföretag använder digitala tvillingar i stor utsträckning för att effektivisera bildesignprocesser genom att simulera hur en specifik design påverkar fordonets prestanda. Med hjälp av historiska data och sensordata kan ingenjörer och designers få värdefulla insikter om hur deras idéer översätts till ett fordons slutliga utseende och implementering. Till exempel är Tesla starkt beroende av simuleringar för att träna sin självkörande AI trots den stora mängden kördata i realtid som företaget har samlat på sig. Se en Tesla-simulering här..

Snabb prototypframställning och iterativ utveckling

Bilindustrin behöver, på grund av den hårda konkurrensen, snabba prototyper. AI-driven prototyping använder state-of-art produktutvecklingsmetoder som utrotar smärtpunkterna i traditionell prototyping och hjälper till att effektivisera hela processen.

Etiska och regulatoriska överväganden

AI i bilindustrin är spännande, men inte solsken och regnbågar. Här är de primära överväganden som fordonsindustrin behöver spåra för att säkerställa en framgångsrik implementering av AI i fordon.

Säkerhets- och ansvarsfrågor

Algoritmernas komplicerade karaktär och kravet på att anpassa sig till realtidskörning med AI utgör säkerhetsproblem. Det är avgörande att säkerställa säkerheten för autonoma fordon genom att noggrant testa och övervaka AI-system. Dessutom kan alla händelser av en kollision i autonoma bilar väcka frågor om ansvar och söka den ansvariga enheten för olyckan. Därför är det idealiskt att skapa en plan och fastställa ansvarsskyldigheten för att ta itu med sådana frågor.

Etiskt beslutsfattande i AI-aktiverade fordon

AI-system kan oftare ge partiska resultat och kräva att företag använder algoritmer ansvarsfullt genom att undersöka och testa dem i förväg. Detta beror på att en AI bara är lika bra som sina träningsdata, så om data inte är upp till märket, så kommer resultaten också att göra det. Praktiken är avgörande för att säkerställa de etiska standarderna för AI-implementering.

Utmaningar och framtida trender

Även om AI inom bilindustrin har mycket att erbjuda, är tekniken fortfarande omgiven av utmaningar. Företag måste överväga de potentiella vägspärrarna och riskerna som kan dyka upp när de implementerar artificiell intelligensteknik.

Datas integritet och säkerhet

Uppgifterna som analyseras av AI-drivna fordon är ganska personliga. Det kan till exempel vara videofilmer eller geolokaliseringsdata. För att närma sig det etiskt är det idealiskt för företag att utöva regelverk som den europeiska GDPR.

Kompetensutveckling och arbetskraftspåverkan

Den snabba tillväxten av AI inom bilindustrin har lett till en stark efterfrågan på högutbildade yrkesmän. Branschen söker experter med teknisk kompetens för att utveckla, implementera och hantera fordons AI-system. Dessutom kommer de framväxande trenderna att kräva att proffs lär sig och anpassar sig för att frodas kontinuerligt. Du kan kolla in några av kurserna på Analytics Vidhya för att komma före i kurvan. Dessa kurser täcker allt från NLP till datorseende, ML till AI och mer.

Edge Computing och AI vid kanten

Edge computing är starkt beroende av datorresurser, såsom system i fordon och vägkantsinfrastruktur. Den begränsade beräkningskraften kan hindra realtidsbearbetningen av datamängder. Dessutom kan edge computing också vara utsatt för bandbreddsbegränsningar, särskilt när det gäller realtidskommunikationskrav. Därför är det viktigt att säkerställa dataöverföring och hanteringseffektivitet för att övervinna dessa utmaningar.

Integration med Smart City Infrastructure

Som det senaste framstegen är smarta städer IKT-baserade infrastrukturer (informations- och kommunikationsteknik). De förbättrar avsevärt hur olika organisationer inom infrastrukturen delar information. Integration med smart stadsinfrastruktur kan potentiellt kräva effektivitet, kommunikation och förvaltning för att överträffa framgången.

Det har dock utmaningar, som att säkerställa säkra nätverkslösningar för datautbyte mellan AI-aktiverade fordon och smarta stadssystem, standardisering av protokoll för fordon-till-fordon-kommunikation och interoperabilitet mellan fordon och infrastruktur.

Framgångsberättelser och fallstudier

Med AI-fordonstrenden som går mot förarsätet, blir det allt viktigare för biltillverkare att hylla en stark grund av nästa generations tekniker i sina fordon. Även om det är intressant att se fler och fler utmanare som förnyar autonoma fordon i framtiden, har flera branschledare redan spikat märket!

Verkliga exempel på AI-implementering i fordonsindustrin

1. Tesla: Tesla skapade uppståndelse genom att implementera artificiell intelligens i fordonsindustrin. Deras fordon arbetar med avancerade förarassistanssystem (ADAS) och autonoma köregenskaper genom att använda AI-algoritmer för beslutsfattande och körkontroll.

2. Waymo: Waymo, ett dotterbolag till Alphabet Inc., är känt som en av jättarna inom teknik för autonom körning. Företaget har framgångsrikt implementerat ett självkörande system som använder artificiell intelligens för att navigera och svara på den omgivande miljön.

3. NVIDIA: NVIDIA erbjuder AI-datorplattformar och -tekniker till bilföretag. Drive-plattformen från företaget återger artificiell intelligens, inklusive perception, kartläggning och ruttplanering till autonoma fordon.

4. Uber: Uber är ett av de första företagen inom fordonssektorn att investera i AI-forskning och -utveckling (FoU) för autonoma fordon. Åkjätten har aktivt testat AI-drivna självkörande bilar för en säker passagerarupplevelse.

5.BMW: Dessutom använder BMW AI i förarassistanssystem, infotainment och olika aspekter av sina fordon. Det ledande bilföretagets intelligenta personliga assistent använder naturlig språkbehandlingsteknologi för att erbjuda röststyrd interaktion och personliga upplevelser.

Slutsats

AI har anmärkningsvärt förändrat fordonsindustrin och stört fordonens funktionalitet och användarupplevelse. Hittills har AI inom fordonssektorn varit mest omtalad för autonom körteknik, med företag som Tesla och Waymo som tar ledningen. Branschen verkar utnyttja tekniken för många fler framsteg än körkomfort. Artificiell intelligens inom fordonssektorn nådde över 6 miljarder dollar 2022, uppskattar tillväxten till en CAGR på 55 % mellan 2023 och 2032. Framsteg inom algoritmer, prediktivt underhåll, sensorteknologier och datorkraft kommer att fortsätta att driva fler innovationer. Branschen förväntas bevittna en ökning i driftsättning av autonoma fordon, säkerhetsfunktioner och anpassning. Dessutom kommer AI inom fordonssektorn också att driva på mobilitet, effektivitet, kostnadsreduktion och intelligenta transportsystem.

Med framsteg och framtida aspekter i ramarna är det rättvist att reflektera över de etiska, säkerhets- och talangfaktorer som styr takten för AI i bilindustrin. Medan företag måste följa regelverk och arbeta för datasäkerhet och integritet, att hitta och anställa rätt talang för att få ut det bästa av tekniken, är adoption lika viktigt. Om du navigerar en karriärväg inom bilindustrin, börjar med AI och ML kurser skulle vara lämplig. Dessutom kan du välja AI och ML BlackBelt Plus program av Analytics Vidhya för att komma till botten med tekniken, få praktisk kunskap genom att lära sig om verkliga scenarier, tillämpa lärdomarna och mer. Onlinecertifieringen hjälper dig att bana väg för en förbättrad lärmiljö och få ditt CV att lysa igenom.

Vanliga frågor

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• EVM Finans. Unified Interface for Decentralized Finance. Tillgång här.
• Quantum Media Group. IR/PR förstärkt. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/ai-in-the-automotive-industry/