Генеративный ИИ произведет революцию в автомобильной промышленности

Генеративный ИИ произведет революцию в автомобильной промышленности

Отметка времени: 8 августа 2023 г., 12:50
Генеративный искусственный интеллект призван совершить революцию в автомобильной промышленности. Анализ данных PlatoBlockchain. Вертикальный поиск. Ай.

Мы находимся на пороге революции генеративного ИИ, которая охватит бесчисленное множество отраслей. Для автомобильной экосистемы, которая созрела для инноваций, мы, вероятно, увидим, что генеративный ИИ сыграет ключевую роль в разработке новых продуктов и услуг, призванных улучшить впечатления от вождения. 

Влияние генеративного ИИ на автомобильную промышленность невозможно переоценить. Рыночные прогнозы предполагают, что объем генеративного ИИ на автомобильном рынке, как ожидается, увеличится примерно до $ 2.105 млрд. 2032, по сравнению с 271 млн долларов в 2022 году и среднегодовым ростом на 23.4%.

Но что на самом деле представляет собой генеративный ИИ? Термин генеративный ИИ связан со способностью искусственной технологии производить различные формы контента, таких как текст, изображения, аудио и практически любая форма данных из простого набора пользовательских подсказок. Это означает, что генеративный ИИ может использовать существующие данные для создания чего-то совершенно нового на благо пользователей. 

Но как проявится этот бум генеративного ИИ? И что могут ожидать водители от этого смелого нового рубежа в области искусственного интеллекта? Давайте подробнее рассмотрим, как генеративный ИИ может навсегда изменить автомобильную промышленность: 

Улучшение автономного вождения

Важно отметить, что генеративный ИИ может проложить путь к безопасному развертыванию автономных транспортных средств (АВ), не подвергая общественность риску, пока технология совершенствуется. 

Это связано с тем, что генеративный ИИ способен генерировать изображения и видео, которые можно использовать для создания реалистичных сценариев, в которых автономные транспортные средства могут обучаться и адаптироваться к различным средам в контролируемых условиях. 

Чтобы эффективно «обучить» автономное транспортное средство, для AV важно использовать огромное количество данных датчиков. Генеративные модели ИИ могут помочь в создании синтетических данных, способных отражать реальные обстоятельства, чтобы бросить вызов интеллекту систем реагирования транспортных средств. 

Это может помочь устранить необходимость дорогостоящих полевых испытаний и проложить путь к более интуитивным алгоритмам для обучения моделей принятия решений AV. 

Преобразование опыта в автомобиле

Автомобильный опыт должен радикально измениться с помощью генеративного искусственного интеллекта в современных двигателях. Мы уже видим такие навигационные системы, как Waze использует генеративный ИИ изучать пользовательские предпочтения и дорожные условия, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по маршруту в режиме реального времени, что помогает повысить безопасность дорожного движения, сохраняя водителей довольными и спокойными. 

Автомобильные компании, такие как Mercedes, также стремились изучить потенциал систем смешанной реальности на основе генеративного ИИ, которые могут помочь повысить качество как навигации, так и информационно-развлекательных систем. 

Мы могли бы даже увидеть лучший баланс между вождением и работой с помощью генеративного ИИ, поскольку технология помогает сочетать службы календаря и планирования событий, а также транскрипцию голоса, диктовку и поиск данных для повышения производительности в дороге. 

Лучшее производство и безопасность

Один из самых полезных вариантов использования генеративного ИИ в автомобильной промышленности — в области дизайна и инженерии. Генеративный ИИ может помочь дизайнерам и инженерам создавать новые концепции, улучшать циклы разработки и улучшать существующие проекты с помощью интеллектуальных идей. 

На практике генеративный ИИ способен создавать интеллектуальные 3D-модели транспортных средств на основе простых подсказок или серии элементарных эскизов. Это может предложить эффективный инструмент для экономии времени, который поможет дизайнерам создавать более комплексные концепции и более эффективно визуализировать свои идеи. 

Важно отметить, что генеративный ИИ также может оптимизировать производительность и безопасность транспортных средств, тестируя ряд различных конфигураций и параметров. По данным McKinsey, это может помочь сократить сроки НИОКР автомобильных запчастей на до 20%. 

Полезность конфигураций для повышения безопасности дорожного движения может сохраняться еще долгое время после того, как транспортное средство сошло с конвейера. Благодаря беспрепятственной способности систем ИИ автономно интерпретировать данные и воздействовать на них, генеративный ИИ может проложить путь к более интеллектуальным системам диагностики автомобилей, чтобы давать действенные советы по ремонтным работам. 

Например, если система генеративного ИИ интерпретирует данные, предполагающие, что чип на лобовом стекле может повлиять на обзор водителя, на основе показателей, связанных с высотой сиденья и положением зеркала заднего вида, система может предложить стоимость замены лобового стекла сравнения для водителей, чтобы принять экономически эффективные меры. 

Готовность к следующему поколению автомобилей

Генеративный ИИ настроен на произвести революцию в автомобильной промышленности несколькими способами. Это может помочь повысить безопасность дорожного движения и предоставить водителям более персонализированный опыт. 

Поскольку к 2 году стоимость генеративного ИИ на автомобильном рынке превысит 2032 миллиарда долларов, этот взрыв в области машинного обучения и интеллектуальных идей будет набирать обороты раньше, чем позже. 

Поскольку вопросы безопасности и удобства являются приоритетными, появление генеративного ИИ в отрасли, вероятно, проложит путь к более устойчивой отрасли и более сильному будущему для роста автономии на дорогах. 

Также читай, Использование искусственного интеллекта для сокращения пластиковых отходов

Отметка времени:

Больше от Технология АИИОТ