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    超越自动驾驶汽车:人工智能如何改变汽车行业


    时间:2019-03-12

    应用领域:人工智能


       工业4.0时代, 由于人工智能的发展,汽车行业已经发生了重大变革。实施这些技术的主要目标是降低成本、优化产品、加快开发周期并提高项目团队效率。
       这些技术包括虚拟现实、照片级渲染、实时工程仿真、图形虚拟化和人工智能。它们共同为高级产品设计工作流程做出贡献,使制造商能够创造创新,高度差异化的产品并保持竞争力。
       对于移动领域的人工智能来说,机器学习必不可少:它将成为未来几十年的技术基础和重要竞争优势的来源。例如,人类级图像识别通常需要具有数千万个参数的系统,这些参数在超级计算机上训练两到四周 ,如果手工完成这项任务,将需要1000多年的时间。

       以下是汽车行业的一些用例,在这些用例中,人工智能发现的不仅仅是广受吹捧的自动驾驶:
    加速工作流程
       从图表到底盘需要大量的人力资源。从粗略草图概念化概念到模拟设计的那一刻起,设计工程师就会考虑很多因素来调整它们的效率。
       采用NVIDIA Turing?架构的Nvidia Quadro RTX融合了AI,实时光线跟踪和可编程着色,从根本上改变了传统的产品设计流程。 Quadro RTX是硬件和软件先进生态系统的基础,可加速新的设计工作流程并改善团队协作的方式。
       Quadro上运行人工智能的渲染去噪加速了照片级真实渲染的无噪声可视化。新的Quadro RTX GPU专为AI推理而打造,为制造应用的下一代视觉计算提供动力。
    通过云的人工智能
       汽车维修的新时代就在这里。特斯拉的无线修复已经很受欢迎。最近对Sentry Mode的改进突显了特斯拉不断努力优化和改进通过免费无线更新方便地引入的功能。
       例如,当政府法规对特斯拉充电器的消防安全存在一些问题时,工程师们足够快速地更新软件系统,从而节省了到服务中心的费用。
       大众汽车和微软也宣布建立合作伙伴关系,旨在将汽车公司转变为数字服务驱动型企业。通过利用Azure IoT,PowerBI和Skype的强大功能,大众汽车计划为汽车市场提供客户体验,远程信息处理和生产力解决方案。
       区块链还可以在未来启用和?;せチ耸浞矫娣⒒又匾饔?,包括支付和数据共享。其潜力反映在上周MOBI区块链财团的扩张中。
    图像分类
       图像分类在自动驾驶车辆中的应用是众所周知的。但是,现在图像分类算法正被用来缓解保险问题。
       蚂蚁金融公司是阿里巴巴旗下的一家公司,是一家中国金融科技公司,它创建了一款名为定损宝的软件,用于分析车辆损坏并使用机器视觉处理索赔。
       用户可以使用智能手机相机拍摄受损车辆的照片并上传。然后,定损宝将上传的损坏图像与标记为各种严重损坏的图像数据库进行比较。这些图像也可能标有可能的维修费用。然后,应用程序为用户生成一份关于损坏部件的报告、修复计划以及事故发生后几年对用户保费的影响。
    NLP
       由于不断改进的自然语言库,Chatbots最近看到了成果。随着一个新的NLP项目由像谷歌这样的科技巨头开源,NLP领域已经扩展到以前被认为对AI免疫的领域。
       Geico提供了一个名为Kate的虚拟助手和聊天机器人,Kate的决策能力以及她处理所说或写的内容的能力是自然语言处理。潜在地检测某些单词或短语的使用,例如“my policy”和“mechanics I can go to”,并以预先写好的信息或预先制定的口头答复的形式产生适当的答案。
       鉴于Progressive提供了一个名为Flo的聊天机器人,该公司声称可以帮助客户使用自然语言处理和基于云的API保险数据来改变付款时间表,提交保险索赔和请求汽车保险报价。 Flo Chatbot使用Microsoft Azure Bot服务和LUIS构建。
       许多汽车保险公司声称,在提交索赔时会发生客户的巨大痛点。保险公司报告称负面索赔经历将导致客户改变保险提供商。此外,索赔流程会导致最大数量的负面体验,因此,找到能够使索赔流程尽可能顺利和愉快的解决方案似乎是理所当然的。通过聊天机器人通过即时客户支持,AI可能被证明是一种更具可扩展性的方法来减少摩擦。
    未来方向
       一旦自动驾驶汽车和机器人车辆上路,汽车的制造将以乘客为重点,而不是驾驶员。。
       除了安全性,Nvidia的DRIVE IX启用的AI助手可以为每位乘客提供便利功能。
       以色列汽车计算机视觉创业公司eyeSight使用AI和深度学习提供绝对多种车载汽车解决方案。使用先进的飞行时间(TOF)相机和红外传感器,eyeSight的AI软件可在四个关键区域检测驾驶员行为。
    检测分散注意力的驾驶员的相同深度学习算法也可以读取肢体语言,以告知骑车者在喝了一口饮料后是否需要杯架,或者如果他们忘记了车内的个人物品则提醒他们。当乘客向后靠在座位上,远离按钮和旋钮时,乘客的注视、手势和讲话将成为主要的座舱控制器。
       人工智能与车载传感之间的这种更紧密的整合将增加消费者参与度,优化商业模式并解锁大量新的应用。

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