十年前，沒有人會相信自動駕駛汽車會成為現(xiàn)實，但現(xiàn)在，我們擁有像特斯拉這樣的品牌來提供駕駛支持。他們的汽車可以從停車場來接你。然而，這是一個短距離，但仍然值得。我們整理了一些人工智能在汽車行業(yè)的頂級APP。

計劃維護

任何機械都要定期維護；特別是它有數(shù)百個運動部件，任何汽車都是如此。在人工智能的幫助下，制造商可以在智能數(shù)據(jù)集方面獲得迫在眉睫的幫助，以確定流程的薄弱環(huán)節(jié)。AI 收集制造周期每個階段的數(shù)據(jù)，并幫助獲得一個布局，該布局描述了可以以高效方式安排某物的位置。 

它不僅有助于降低制造成本，還可以確保工廠車間的安全計劃。與人工智能一起，機器學習算法被用于獲得完美的產(chǎn)品原型和模擬，這有助于后來的人體工程學制造。

除了制造過程之外，它還有助于自動安排車輛的維護。眾所周知，任何汽車的每個零件都需要在固定的時間后更換，而借助人工智能，確定零件更換日期非常容易。它評估所有以前的記錄，并有助于預測任何部件需要更換或事先維護的下一個日期或時間。它對雙方都有好處；車主和制造商。

使用AI增強行為分析

通過將傳感器和攝像頭集成到車輛軟件中，汽車行業(yè)已顯著利用 AI 的力量開發(fā)分析駕駛員行為的程序。行為分析是強制性的，因為它可以幫助制造商了解他們的用戶群并實施車輛設(shè)計的改變。另一方面，它可以幫助駕駛員了解他們的駕駛模式，并隨著時間的推移對其進行改進，以充分利用他們的車輛。 

從社會的角度來看，行為分析對于確定道路事故的原因很重要。當實體數(shù)據(jù)集可用時，設(shè)計解決方案變得更加容易。現(xiàn)在幾乎所有車輛都配備了基于 AI 的設(shè)備，用于測量駕駛模式、平均速度、急轉(zhuǎn)彎次數(shù)、困倦程度等。

例如，特斯拉有一項基于人工智能、機器學習和物聯(lián)網(wǎng)的功能，可以感知駕駛員的活動，并在發(fā)現(xiàn)駕駛員不活動或昏昏欲睡時緩慢停車。它由放置在儀表板上并測量速度和各種其他參數(shù)的傳感器完成。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)一起，有助于了解魯莽駕駛的原因，并在駕駛員參與上述活動時向他們提供提示。

除了上述幾點，人工智能還有助于跟蹤分心。在進行任何類型的活動時分心是很自然的，但在駕駛過程中分心可能是致命的。因此，集成到車輛中的基于人工智能的設(shè)備會在駕駛員長時間分心駕駛時告知駕駛員，例如打電話、吸煙等。

分析周圍環(huán)境

隨著人工智能在車輛中的集成，汽車行業(yè)在提高您上路時的安全水平方面取得了很大進展。每當您開車時，路況永遠不會保持不變或平穩(wěn)。這對駕駛員來說是一個挑戰(zhàn)，必須時刻保持專注。由于基于人工智能的APP，它使用安裝在車輛中的傳感器和攝像頭來確定路況。它不僅提醒我們道路的物理狀況，還提醒我們交通狀況。

基于物聯(lián)網(wǎng)的APP可幫助駕駛員更好地了解他們正在行駛的道路。好吧，有些人可能會問，為什么需要它？所以，想象一下，你以每小時 80 英里的速度行駛，突然你在路上碰到了一個顛簸，你無法控制你的車輛。這可能是致命的。當您在城市中超速行駛時，情況也是如此，突然一個亂穿馬路的人來到您的車前。

基于人工智能的自動制動系統(tǒng)有助于減少道路事故的數(shù)量。它確定您車輛周圍的物體類型，并在思考時提醒您；即將到來的運動可能是致命的。另一種了解路況可能會有所幫助的情況是，當您在未知城市開車時。AI的這種APP是極其重要和可行的；它可以幫助您獲得清晰的導航以及道路的地理條件，讓您了解前方的障礙。

有效的供應鏈管理

關(guān)于人工智能在車輛內(nèi)部的改進已經(jīng)夠多了。讓我們談談人工智能的APP如何改變制造過程。制造一輛汽車需要數(shù)千個零件，并且?guī)齑婊蚬溞枰€(wěn)健，以促進高效的制造過程。在基于人工智能的APP的幫助下，制造商可以輕松跟蹤每個零件，并通過簡化庫存來降低制造成本。

除了制造，人工智能還幫助制造商預測和分析市場情景，以制定完善的營銷策略，限制制造，避免損失。根據(jù)市場情況，它還有助于確定車輛的最可行成本。

極端質(zhì)量控制

有效的質(zhì)量控制可以為任何汽車制造商節(jié)省大量資金。在此過程中APP人工智能不僅有助于分析數(shù)據(jù)，還有助于確定質(zhì)量缺陷和設(shè)計理想系統(tǒng)。車輛必須經(jīng)過多次質(zhì)量檢查才能準備好投放市場。借助人工智能，汽車行業(yè)正在開發(fā)幫助他們識別車輛中最小缺陷的系統(tǒng)，例如金屬板的裂縫、油漆中的氣泡等等。

這些系統(tǒng)的一些活生生的例子是奧迪和保時捷，因為他們已經(jīng)實施了計算機視覺，幫助他們確定他們用于車輛的鈑金質(zhì)量。這些系統(tǒng)只有 AI 和 ML 才能實現(xiàn)。 

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