Машина без водителя, едущая по дороге, похожа на скриншот из научно-фантастического фильма. Однако фантастика становится реальностью благодаря # искусственному интеллекту (AI). Технология искусственного интеллекта дополняет концепцию беспилотных автомобилей.
В 2017 году Илон Маск заявил, что через 10 лет все автомобили будут # автономными без рулевого колеса. Мы очень близки к тому, чтобы воплотить эту оценку в реальность всего за 4 года.
Mercedes-Benz, Volvo, Bosch, Nissan, General Motors и Continental Automotive Systems вместе с несколькими другими игроками в автомобильной отрасли пытаются воспользоваться преимуществом первопроходца на рынке путем разработки автономных автомобилей с использованием искусственного интеллекта.
Достижения в области искусственного интеллекта внесли огромный вклад в рост автомобильной промышленности. К 2025 году годовая стоимость ИИ в автомобильной промышленности достигнет 215 миллиардов долларов, и отсюда он станет основной тенденцией. Соединенные Штаты в настоящее время являются крупнейшим автомобильным рынком в мире с точки зрения производства и продаж.
В 2025 году внедрение систем на основе ИИ увеличится на 109%. Основные игроки, такие как Audi, Tesla, Hyundai, Benz, Nissan, Kia, отчаянно пытаются интегрировать ИИ, автоматизированные автомобили и разрабатывать инструменты, которые помогают. Установка самодостаточных машин.
Искусственный интеллект и автомобилестроение - варианты использования
Ниже приводится волна сбоев, вызванная искусственным интеллектом в автомобильной промышленности на высоких уровнях абстракции.
Вариант использования 1. Дизайн
От мозгового штурма до разработки действующей модели автомобиля инженеры-проектировщики и разработчики считают многие аспекты максимально удобными для пользователя.
Вот некоторые варианты использования кейсы, демонстрирующие, как производители оригинального оборудования используют искусственный интеллект для ускорения разработки
Рабочие процессы.
Архитектура Nvidia использует искусственный интеллект, трассировку лучей в реальном времени и программируемое затенение для преобразования традиционного процесса проектирования продуктов. Сложная экосистема ускоряет новые рабочие процессы проектирования и улучшает взаимодействие команд. Это сокращает время, необходимое для утверждения проекта.
General Motors DreamCatcher использует машинный язык (ML) для экономического моделирования.
Что нужно знать - Прогнозы ведущих мировых автопроизводителей о самостоятельном вождении автомобилей
Будущее дизайна автомобилей связано с генеративным дизайном, когда алгоритмы искусственного интеллекта создают сотни потенциальных дизайнов, определяя идею продукта или проблему. Пример. Volkswagen использует производственный дизайн, чтобы придать своим автомобилям компактность.
Вариант использования 2 - Подготовка.
Производители автомобилей используют ИИ в процессе производства автомобилей. Системы на основе искусственного интеллекта позволяют роботам быстрее захватывать компоненты с конвейерной ленты. Используя глубокое обучение, робот автоматически решает, какие части выбрать, как их выбирать и в каком порядке. Это помогает значительно сократить количество сотрудников и, в свою очередь, повысить точность процесса.
Если на автомобильной сборочной линии произойдет немашинный сбой, затраты могут быть катастрофическими. Таким образом, такие компании, как Konex, передают данные датчиков в систему искусственного интеллекта, которая работает для повышения производительности системы.
Будущие автозаводы будут иметь только гибкие производственные центры под контролем беспилотных систем, таких как Audi Vision 2035 Smart Factory.
Вариант использования 3 - Цепочка поставок:
Автомобильные цепочки поставок - одна из самых сложных сетей в мире. В среднем транспортном средстве насчитывается около 30 000 различных деталей, поступающих от различных поставщиков со всего мира. Цепочки поставок на базе искусственного интеллекта используются для анализа огромных объемов данных, которые можно точно предсказать.
Blue Yonder использует методы искусственного интеллекта для оптимизации своей оценки и пополнения при корректировке цен.
Что нужно знать - AI на транспорте: искусственный интеллект в транспортной отрасли
AI позволяет полностью автоматизированным системам автоматизации принимать решения по управлению цепочкой поставок, корректировать маршруты и объемы в соответствии с прогнозируемыми пиками.
Вариант использования 4 - Контроль качества.
Контроль качества, например проверка окрашенных кузовов автомобилей, является медленным, трудоемким и уязвимым. Машины на основе ИИ могут обнаруживать дефекты более точно, чем люди.
Audi использует # Машинное обучение (ML) для обнаружения и определения мельчайших трещин в деталях из листового металла.
В будущем проверка качества с помощью машинного обучения заменит текущее оптическое обнаружение трещин.
Полученные данные используются для анализа основных причин ошибок и улучшения производственных процессов в целом.
Вариант использования 5. Удобство использования.
У современных потребителей нет терпения. Они хотят, чтобы все было на ходу, в том числе и от машины. Учитывая этот менталитет современного потребителя, производители автомобилей разрабатывают стратегии и различные приложения для улучшения пользовательского опыта.
Ford представил ключ на основе подписки, который подключается непосредственно к бортовому диагностическому порту автомобиля. Кроме того, в сотрудничестве с Amazon Ford предлагает доставку в автомобиле, где пакеты Amazon безопасно получают ваш автомобиль.
Hyundai разрабатывает новую автомобильную информационно-развлекательную систему, которая включает в себя персонализированный поиск аудио и списки воспроизведения, доступные пользователям через голосовые команды.
Почему беспилотные автомобили все еще не стали популярными?
Технологии помогли OEM-производителям соответствовать стандартам и создавать инновационные возможности. Однако автономные автомобили, которые были в центре внимания в течение нескольких лет, еще не появились. Ниже приведены основные проблемы работы против течения.
Уязвимость системы безопасности:
75% мобильных приложений не проходят базовые тесты безопасности. Поскольку количество датчиков и подключенных смартфонов в транспортных средствах быстро растет, хакеры могут украсть личную информацию (PII) и финансовую информацию через подключенные устройства.
# Киберпреступники могут использовать недостатки продавца и контролировать работу транспортного средства, например использовать систему круиз-контроля для изменения рулевого управления и тормозной системы.
Контрольная среда:
Для создания единых стандартов для AV в 2018 году HR 3388 принял Закон о Автономных транспортных средствах. Однако есть широко распространенные опасения при размещении автопарков на дорогах общего пользования для проверки безопасности. Итак, закон был нарушен.
Заключительные мысли:
За последнее десятилетие во многих отраслях появились инновации, причем ИИ является фундаментальным аспектом инноваций. Автомобильная промышленность является движущей силой ИИ и не ограничивается # автономным вождением.
