تازه های خبر.

در حال حاضر، ممکن است شما به روزهایی که ماشین‌های پرنده واقعیت شده باشند فکر کنید، اما زمان های بوده که خیال پردازی سواری در یک خودروی خودران را داشتید که اکنون به واقعیت نزدیک شده است. هوش مصنوعی (و شرکت‌های مانند Tesla و Waymo) این مفهوم شگفت‌انگیز را به واقعیت تبدیل می‌کنند. با این حال، پتانسیل هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی تنها با خودروهای خودران شروع یا پایان نمی‌یابد. این در مورد ویژگی‌های زیادی است که راحتی‌هایی را برای همگان فراهم می‌کنند. در ادامه قصد بررسی چگونه تغییر صنعت خودرو به کمک هوش مصنوعی را داریم.  

هوش مصنوعی در صنعت خودرو” به معنای استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی در چندین حوزه از جهان خودرو است. فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و دید کامپیوتری به ادغام هوش مصنوعی در صنعت خودرو کمک می‌کنند و به سمت تجربه بهتری برای رانندگان هدف دارند. این فناوری‌ها در دنیای هوش مصنوعی خودرو وظایف زیادی را به صورت خودکار انجام می‌دهند، مانند برنامه‌ریزی مسیر، مسیریابی، پارکینگ و غیره، همچنین کارایی و ایمنی را به ارمغان می‌آورند.

چرا نیاز به هوش مصنوعی در صنعت خودرو داریم؟

• از طراحی و تولید تا تولید و پسا تولید، ادغام هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی به مرحله عمل رسیده و دلایل زیادی وجود دارد که می‌تواند آغاز چیزی بسیار راحت، ایمن و سریع باشد. در ادامه به برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در صنعت خودروپایه می‌پردازیم:
• افزایش ایمنی: با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت خودرو، سیستم‌های پیشرفته کمک به راننده (ADAS) فرصت‌های افزایش ایمنی جاده را فراهم می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل داده‌های حسگری برای شناسایی خطرات ممکن در زمان واقعی هستند، که خطر تصادف را کاهش می‌دهد. سیستم‌های خودکار ترمیم ترمیم و کمک به نگه داشتن خط به عنوان ویژگی‌های محیط‌های خودروی هوش مصنوعی منجر به نظارت فوری و تجربیات رانندگی ایمن‌تر می‌شوند.

• رانندگی خودران: خودروهای خودران عرضه می‌ شوند و خودروهای بدون راننده در حال جلب توجه کافی هستند. این خودروها از ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که به درک محیط، اتخاذ تصمیمات سریع و رانندگی بدون دخالت انسانی کمک می‌کنند. این را یک پدیده یا انقلاب بخوانید؛ هوش مصنوعی در خودروهای خودران نشان‌دهنده کاهش خطاهای انسانی کمتر، جریان ترافیک منظم‌تر و دسترسی به افرادی است که نمی‌توانند رانندگی کنند. مدل Tesla 3، Volvo XC40، BMW iX و Lexus LS برخی از جدیدترین و پیشرفته‌ترین خودروهای خودران هستند.

 

• افزایش بهره‌ وری: هوش مصنوعی در صنعت اتومبیل می‌تواند به کاهش ترافیک و بهینه‌سازی کارایی سوخت کمک کند. خودروهای بدون راننده می‌توانند به کاهش مصرف سوخت 10% کمک کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی شرایط جاده و الگوهای ترافیک را برای پیشنهاد بهترین مسیرهای خودرو تجزیه و تحلیل می‌کنند، که مصرف سوخت و انتشارات را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، سیستم‌های مدیریت ترافیک هوش مصنوعی توانایی کنترل جریان را برای مدیریت ترافیک افتراقی دارند.

کاربرد‌های هوش مصنوعی در خودروهای خودران

استفاده از تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی درهایی بزرگ برای اتومبیل‌ها باز کرده است. در زیر کاربردهای فناوری‌های هوش مصنوعی در صنعت خودرو که این بخش را برای یک آینده رانندگی بدون مشکل آماده می‌کنند آمده است:

سیستم‌های پیشرفته کمکی راننده (ADAS):

هوش مصنوعی قدرت مختلفی از ویژگی‌های ADAS از جمله کمک به هشدار خروج از خط، حفظ خودرو بین خطوط، کروز کنترل تطبیقی و سیستم های کمکی پارک است. این سیستم‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و حسگرها برای نظارت بر محیط خودرو، شناسایی خطرات ممکن و کمک به رانندگان در رانندگی بدون تصادف، پارکینگ و موارد دیگر استفاده می‌کنند.

رانندگی خودکار و خودروهای خودران:

هوش مصنوعی به دلیل معرفی خودروهای خودران به جهان محبوب شده است. این فناوری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، دید کامپیوتری و تکنیک‌های ادغام حسگر برای درک محیط اطراف یک خودرو، اتخاذ تصمیمات به صورت زمان واقعی و مدیریت خودرو در طیف کلی رانندگی می‌آورد. خودروهای خودران در حال تسریع برای بازتعریف حمل و نقل، افزایش ایمنی جاده، کاهش تصادفات و بهبود جریان ترافیک هستند.

ادغام حسگر و سیستم‌های ادراکی:

ادغام کننده حسگر ها اطلاعات را از حسگرهایی مانند دوربین‌ها، RADAR،LiDAR و حسگرهای فراصوتی جمع‌آوری می‌کند تا درک جمعی از محیط اطراف خودروها ایجاد شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های حسگر را پردازش کرده و آنها را به منظور شناسایی اشیاء و پیش‌بینی رفتار ادغام می‌کنند که به اتخاذ تصمیمات در زمان واقعی کمک می‌کند. این سیستم‌ها ویژگی‌های پیشرفته کمک به راننده را فعال می‌کنند، از جمله کنترل سرعت تطبیقی و شناسایی عابران پیاده، که منجر به تجربه رانندگی کارآمدی می‌شود.

برنامه‌ریزی مسیر و ناوبری:

برنامه‌ریزی مسیر و ناوبری جزئیات مهمی از هوش مصنوعی در صنعت خودرو است. این عبارت شامل مؤلفه‌هایی از جمله درک، مکان‌یابی و جلوگیری از تصادف برای هدایت مسیر بهینه می‌شود.

هوش مصنوعی برای ایمنی و نگهداری قابل پیش‌بینی خودروها

• ارزیابی خطر و تصمیم‌گیری از نتایج قدرتمند تحلیل پیش‌بینی در هر صنعتی هستند و امکان ندارد صنعت خودرو از این تکنیک هوش مصنوعی برای تقویت ایمنی راننده نهایت ااستفاده را نکند.

 

• تحلیل پیش‌بینی برای نگهداری
• هوش مصنوعی تحلیل داده‌های خودرو از حسگرها و سیستم‌ها را تقویت می‌کند. با شناسایی الگوها و اختلالات الگوریتم‌های هوش مصنوعی خرابی‌ها و اختلالات بالقوه را پیش‌بینی می‌کند، که این موضوع هم به تولید استراتژی‌های پیشگیری منجر میشود. رویکرد پیش بینی کننده هوش مصنوعی در صنعت خودرو به بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداری، کاهش زمان توقف و افزایش قابل اعتماد بودن خودرو کمک می‌کند، که برای  مالکان امکان کاهش هزینه ها و برای تولیدکنندگان خودرو درامد به ارمغان می‌آورد.

• مراقبت مبتنی بر تحلیل پیش‌بینی ،به هر دوی تولیدکنندگان خودرو و مالکان کمک می‌کند. این امکان را به مشتریان می‌دهد تا به موقع از خطرات فنی احتمالی آگاه شوند و به طور مستقیم با تولیدکنندگان برای رفع مشکل تماس بگیرند، به جای رفتن به کارگاه‌های تعمیر.

 

• ایمنی و ارزیابی خطر
• هوش مصنوعی در صنعت خودرو می‌تواند به رانندگان و مسافران کمک کند تا از سفری بدون نگرانی بهره‌ ببرند، با ارائه هشدارهایی درباره خطرات احتمالی در مسیر خاص و کمک به وظایفی مانند پارک کردن و رانندگی به عقب.

 

• تجربه مشتری فعال شده توسط هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی در صنعت خودرو بهبود تجربه مشتری را هدف قرار داده است. از رانندگی تا تعاملات راننده-خودرو، صنعت از این تکنولوژی برای اهداف متنوعی از جمله شخصی‌سازی استفاده می‌کند تا تجربه رانندگی بدون زحمتی را فراهم کند.

• تجربه رانندگی شخصی‌سازی شده
• هوش مصنوعی تجربه کاربر خودرو را با استفاده از تکنولوژی‌های مانند پردازش زبان طبیعی و تشخیص صدا بهبود می‌بخشد که تعاملی بین انسان‌ها و ماشین‌ها را به طور ساده ای فراهم می‌کند. این اجازه را می‌دهد تا هم رانندگان و هم مسافران با کمک دستورات صوتی کنترل انجام دهند. دستیار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی توصیه‌های شخصی‌سازی، اطلاعات سریع پردازش شده و موارد دیگر را فراهم می‌کنند و تجربه رانندگی بی‌زحمتی فراهم می‌کنند.

 

• تشخیص صدا و پردازش زبان طبیعی
• هرچند برخی از صاحبان سخن در صنعت از دستیارهای شخصی شخص ثالث استفاده می‌کنند، برخی شرکت‌های خودروسازی تصمیم به داشتن سیستم‌های تشخیص صدا گرفته‌اند. این دستیارها دما را تنظیم می‌کنند، اطلاعاتی درباره سوخت یا گاز ارائه می‌دهند، تماس‌ها را برقرار می‌کنند و ایستگاه‌های رادیو را تغییر می‌دهند. این ابزارها سطوح بالایی از شخصی‌سازی دارند، به این معنا که می‌توانند ترجیحات رانندگان را به خوبی به خاطر بسپارند و تنظیماتی بر اساس متن و تاریخچه کاربر پیشنهاد دهند.

• دستیارهای مجازی در خودرو
• دستیارهای مجازی خودرو،صنعت را با معرفی دستیاری که با استفاده از صدا کنترل می‌شود و راهکارهای اتصال را ارائه میدهد، تغییر داده‌اند. این سیستم‌های هوش مصنوعی توسط پردازش زبان طبیعی افعال میشوند و به رانندگان و مسافران امکان تعامل بی‌نظیر خودرو از طریق دستورات صوتی را می‌دهند.

 

• هوش مصنوعی در تولید و زنجیره تأمین

• از نظارت بر فرآیند تولید هر خودرو تا مدیریت دنیایی از مؤلفه‌ها، بسیاری به تولید یک خودرو پرداخته می‌شود. هوش مصنوعی و فناوری‌های مختلف آن به تولیدکنندگان کمک می‌کنند تا با اتوماسیون و بهینه‌سازی فرآیندهای مختلف، مشکلات کارایی، هزینه و چند مشکل را حل کنند. رباتیک و اتوماسیون
• رباتیک و اتوماسیون به طور اساسی مناسب برای تولید خودروها هستند، زیرا تکنیک‌های آن‌ها به صنعت خودرو با کارآیی، دقت و به خصوص بهاپسندی کمک می‌کنند. این ربات‌ها در جلوگیری از آسیب به انسان‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها در قطعات مواد نقش اساسی ایفا کرده‌اند.

• کنترل کیفیت و شناسایی خطا
• توانایی شناسایی داده‌ها توسط هوش مصنوعی باعث شده است که برای صنعت تولید به راحتی مشکلات را تشخیص داده و حل کند، مهم نباشد که چقدر کوچک یا جدی باشند. این اقدام با حل مشکلات در مراحل ابتدایی، از نتایج ناقص یا دارای خطا جلوگیری میکند.

 

• بهینه‌سازی زنجیره تأمین

• فقط صنعت زنجیره تأمین می‌داند که قطعات خودروها چه چیز دشواری هستند! مدیران خودرو باید به‌صورت سیستماتیک قطعات را در هر مرحله از راه مدیریت کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به آن‌ها کمک می‌کنند تا اجزای زنجیره تأمین را به دقت مدیریت کنند.

 

• هوش مصنوعی برای مدیریت ترافیک هوشمند

• مدیریت جریان ترافیک یکی از مهمترین حوزه‌ها در عرصه خودروهای هوش مصنوعی است که انتظار می‌رود با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی نظیر اینترنت اشیاء (IoT) تغییراتی را دریافت کند. ویژگی‌هایی که ما را با این تحول آشنا می‌کنند عبارتند از:

 

• پیش‌بینی و بهینه‌سازی ترافیک
• سیستم‌های مدیریت ترافیک فعال‌شده توسط هوش مصنوعی قادرند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا جریان ترافیک را بهینه‌سازی کرده و از ترافیک در زمان واقعی کاسته و به مدیریت جاده‌ها و بهبود کلی مدیریت حمل و نقل کمک کنند.
• تکنولوژی‌های حمل و نقل هوش مصنوعی (ITS)
• تکنولوژی‌های حمل و نقل هوش مصنوعی (ITS) از تجمعی از فناوری‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا کارایی، ایمنی و پایداری حمل و نقل را افزایش دهند. این سیستم‌ها از تجزیه و تحلیل داده، سنسورها و ارتباطات در لحظه برای به دست آوردن تحلیل‌های قابل اجرا و کمک به مقامات حمل و نقل و کاربران در اتخاذ تصمیمات استفاده می‌کنند. کاربردهای ITS شامل کنترل سیگنال‌های ترافیکی، تکنولوژی اداپتیو کروز کنترل و ارتباط خودرو به خودرو می‌شود.
• این سیستم‌ها به طور گسترده در زیرساخت‌های جاده‌ای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند، مانند زیرساخت‌های جاده‌ای در اروپا و جاده چنگدو-ییبین در چین.

 

• فناوری خودروهای متصل (Connected cars)

• رشد اینترنت اشیا (IoT) بسیار چشمگیر بوده است. وقتی که این فناوری با 5G و محاسبات ابری ترکیب می‌شود، اتصال بین خودروها، گوشی‌های هوشمند و زیرساخت‌ها را برقرار می‌کند و ایمنی و کارایی در رانندگی خودکار را افزایش می‌دهد.

 

• هوش مصنوعی در طراحی و توسعه
• طراحی و توسعه نتیجه ی دیگر اتفاق در صنعت خودرو و هوش مصنوعی است که توانمندی‌های شگفت‌انگیزی از تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی برای خودروها نشان می‌دهد. در واقعیت، این حوزه شامل طراحی‌های آینده‌ای و هماهنگی آنها با عملکرد قدرتمند خودروها می‌شود، فرآیند طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی به مهندسان و تولیدکنندگان کمک می‌کند تا به چابکی وراحتی در تولید خودروها دست یابند.

 

• طراحی مولد و بهینه‌سازی
• شرکت‌های تولیدی از طراحی مولد برای توسعه قطعات خودرویی قویتر و پایدارتر بهره می‌برند. هوش مصنوعی در صنعت خودرو سیستم‌های طراحی موثر را امکان‌پذیر می‌سازد تا مجموعه‌ای از نسخه‌ها برای یک قسمت خاص بر اساس استانداردهای تعیین شده توسط طراحان و مهندسان ایجاد کنند.

 

• شبیه‌سازی و آزمون مجازی
• شرکت‌های خودروسازی مبتنی بر هوش مصنوعی به طراحی خودروها برای مدل‌سازی نحوه‌ی تأثیر یک طراحی خاص بر عملکرد خودرویی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. با کمک داده‌های تاریخی و سنسوری، مهندسان و طراحان می‌توانند به تحلیل‌های ارزشمندی در مورد اینکه چگونه ایده‌های خود به ظاهر نهایی و اجرای خودرو منتقل می‌شوند دست یابند. به عنوان مثال، تسلا به طور گسترده از شبیه‌سازی‌ها برای آموزش هوش مصنوعی رانندگی خود استفاده می‌کند.

 

• توسعه سریع و تکراری
• صنعت خودروسازی به دلیل رقابت شدید نیاز به توسعه سریع نمونه‌سازی دارد. نمونه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی از روش‌های پیشرفته توسعه محصول استفاده می‌کند که نقاط ضعف در نمونه‌سازی سنتی را حذف می‌کند و به بهره‌برداری از تمام فرآیند کمک می‌کند.

 

• ملاحظات اخلاقی و قانونی
• استفاده از هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی هیجان‌انگیز است، اما این مسئله همچنان با چالش‌ها و مشکلاتی همراه است. در ادامه موارد اساسی که صنعت خودروسازی باید به آنها توجه کند تا اجرای موفق هوش مصنوعی در وسایل نقلیه را تضمین کند وجود دارد.

 

• مسائل ایمنی و مسئولیت
• طبیعت پیچیده الگوریتم‌ها و نیاز سازگاری رانندگی با هوش مصنوعی مشکلات ایمنی ممکن است ایجاد کند. حفظ ایمنی وسایل نقلیه خودکار از طریق آزمون و نظارت دقیق بر سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار حیاتی است. علاوه بر این، هر حادثه تصادف در خودروهای خودکار ممکن است سوالاتی در مورد مسئولیت واحد مسئول برای حادثه ایجاد کند. بنابراین، ایجاد یک برنامه و تعیین مسئولیت برای پرداخت به چنین مسائلی ایده‌آل است.

 

• تصمیم‌گیری اخلاقی در وسایل نقلیه مجهز به هوش مصنوعی
• سیستم‌های هوش مصنوعی به طور معمول می‌توانند نتایج جانبی داشته باشند و شرکت‌ها باید الگوریتم‌ها را با مرور و آزمون دقیق پیش از استفاده از آنها به مسئولیت پذیری اخلاقی اجرایی بدهند. این به این دلیل است که یک هوش مصنوعی تنها به عنوان داده‌های آموزشی خود خوب است، بنابراین اگر داده‌ها به مراتب ناکافی باشند، نتایج نیز همانند آن خواهند بود. این تمرین بسیار مهم است تا استانداردهای اخلاقی اجرایی هوش مصنوعی تضمین شود.

 

• چالش‌ها و روندهای آینده
• هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی امکانات زیادی دارد، اما هنوز هم با چالش‌ها همراه است. کسب‌وکارها باید موانع و ریسک‌های ممکن را که در پیاده‌سازی تکنیک‌های هوش مصنوعی ممکن است پدید آید، در نظر بگیرند.

 

• حفاظت از داده و امنیت
• داده‌های تجزیه و تحلیل شده توسط وسایل نقلیه مبتنی بر هوش مصنوعی به موارد شخصی مرتبط است. ممکن است شامل فیلم‌های ویدیویی یا داده‌های مکانی (مثلاً اطلاعات مکانی) باشد. برای رویکرد اخلاقی به این مسئله، ایده‌آل است که کسب‌وکارها از چارچوب‌های قوانینی مانند مقررات عمومی حمایت داده اروپایی (GDPR) استفاده کنند.

 

• توسعه مهارت‌ها و تأثیر نیروی کار
• رشد سریع هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی منجر به تقاضای شدید برای متخصصان با مهارت‌های بالا شده است. این صنعت به دنبال کارشناسان با مهارت‌های فنی برای توسعه، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی خودرو می‌باشد. علاوه بر این، روندهای تکاملی نیازمندی به یادگیری و تطبیق مداوم توسط متخصص هاست. می‌توانید برخی از دوره‌های آموزشی در وب‌سایت “آنالیتیکس ویدیا” را برای پیشرفت در این زمینه مشاهده کنید. این دوره‌ها از پردازش زبان طبیعی تا دید کامپیوتری، یادگیری ماشین تا هوش مصنوعی و موارد دیگر را پوشش می‌دهند.

 

• محاسبات در لبه و هوش در لبه
• محاسبات در لبه به طور قابل توجهی بر منابع محاسباتی مانند سیستم‌های داخل خودرو و زیرساخت‌های جاده‌ای وابسته است. توان محدود محاسباتی می‌تواند مانع پردازش داده‌ها در لحظه شود. علاوه بر این، محاسبات در لبه ممکن است به محدودیت‌های پهنای باند نیز حساس باشد، به خصوص در موارد نیاز اضطراری به ارتباطات. بنابراین، اطمینان از کارآیی انتقال و مدیریت داده برای پیشگیری از این چالش‌ها بسیار حائز اهمیت است.

 

• ادغام با زیرساخت‌های شهر هوشمند

• به عنوان آخرین پیشرفت، شهرهای هوشمند زیرساخت‌های مبتنی بر فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) هستند. این زیرساخت‌ها به طور قابل توجهی نحوه به اشتراک‌گذاری اطلاعات بین سازمان‌های مختلف در زیرساخت‌ها را بهبود می‌بخشند. ادغام با زیرساخت‌های شهر هوشمند می‌تواند به بهبود کارآیی، ارتباط و مدیریت به موفقیت فراتر از انتظار منجر شود. با این حال، چالش‌هایی نیز دارد، مانند تضمین راه‌حل‌های شبکه‌ای امن برای تبادل داده بین وسایل نقلیه مبتنی بر هوش مصنوعی و سیستم‌های شهر هوشمند، استاندارد‌سازی پروتکل‌های ارتباطی بین وسیله به وسیله و تعامل بین وسیله و زیرساخت.

 

• داستان‌های موفقیت و مطالعات موردی
• با رشد رو به جلوی هوش مصنوعی در صنعت خودرو، اهمیت استفاده از تکنیک‌های نسل بعدی در خودروسازی به طور فزاینده‌ای افزایش می‌یابد. در حالی که جذاب است که در آینده شاهد رقبای بیشتری در ابتکار خودروهای خودران باشیم، چندین رهبردر حوزه صنعت در حال حاضر به این هدف  دست یافته‌اند!

 

نمونه‌های واقعی از پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی

• تسلا: تسلا با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی جنب و جوش ایجاد کرد. خودروهای آن‌ها با استفاده از سیستم‌های پیشرفته کمک راننده (ADAS) و قابلیت‌های رانندگی خودکار با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری و کنترل رانندگی عمل می‌کنند.
• Waymo: ویمو، یکی از زیر مجموعه های شرکت Alphabet Inc.، به عنوان یکی از غول‌های فناوری رانندگی خودروهای بدون راننده شناخته می‌شود. این شرکت با موفقیت یک سیستم خودران که از هوش مصنوعی برای مسیریابی و پاسخ به محیط اطراف استفاده می‌کند، پیاده‌سازی کرده است.

 

• NVIDIA: شرکت NVIDIA پلتفرم‌ها و فناوری‌های محاسباتی هوش مصنوعی را به شرکت‌های خودروسازی ارائه می‌دهد. پلتفرم Drive توسط این شرکت قابلیت‌های هوش مصنوعی شامل درک محیط، نقشه‌برداری و برنامه‌ریزی مسیر را به خودروهای بدون راننده می‌دهد.

 

• Uber: اوبر یکی از شرکت‌های اولیه در صنعت خودروسازی است که در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی برای خودروهای بدون راننده سرمایه‌گذاری کرده است. این شرکت از خودروهای خودران که با هوش مصنوعی تست می‌شوند برای تجربه ایمن مسافران فعالانه استفاده می‌کند.

 

• ب ام و: ب ام و از هوش مصنوعی در سیستم‌ های کمکی به راننده، سیستم‌های اطلاعاتی و جنبه‌های مختلف خودروهای خود استفاده می‌کند. دستیار شخصی هوش مصنوعی این شرکت از فناوری پردازش زبان طبیعی برای ارائه تعامل کنترل شده توسط صدا و تجربیات شخصی‌سازی پشتیبانی می کند.

نتیجه

هوش مصنوعی به طور چشمگیری صنعت خودروسازی را تغییر داده و عملکرد و تجربه کاربری فیزیکی خودروها را تخریب کرده است. تا کنون، هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی بیشتر برای فناوری رانندگی خودروهای بدون راننده مورد بحث و بررسی قرار گرفته است، با شرکت‌هایی مانند تسلا و ویمو که در این زمینه پیشتاز هستند. به نظر می‌رسد که این صنعت از این فناوری برای پیشرفت‌های بسیاری از راحتی‌های رانندگی بیشتری استفاده خواهد کرد. هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی تا سال 2022 به بیش از 6 میلیارد دلار رسیده است و رشد آن را با نرخ ترکیبی 55 درصدی بین سال‌های 2023 تا 2032 پیش‌بینی می‌کند. پیشرفت‌ها در الگوریتم‌ها، نگهداری پیش‌بینی شده، فناوری‌های حسگری و قدرت محاسباتی ادامه خواهند داد. انتظار می‌رود که این صنعت افزایش قابل توجهی در استفاده از خودروهای بدون راننده، ویژگی‌های ایمنی و سفارشی‌سازی را تجربه کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی نیز به توسعه حرکتی، کارآیی، کاهش هزینه و سیستم‌های حمل و نقل هوش مصنوعی انرژی می‌دهد.

 

با پیشرفت‌ها و چشم‌اندازهای آینده در نظر گرفته شده، منصفانه است که در مورد عوامل اخلاقی، امنیتی و استعدادی که سرعت پیشرفت هوش مصنوعی در صنعت خودرو را هدایت می‌کنند را صادقانه انعکاس دهیم . در حالی که شرکت‌ها باید در چارچوب‌ قانون حرکت  کنند و در جهت امنیت و حریم خصوصی داده‌ها کار کنند، یافتن و استخدام استعداد مناسب برای بهره‌برداری بهتر از تکنولوژی هم مهم است. اگر در حال طی مسیر حرفه‌ای در صنعت خودرو هستید، شروع با دوره‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مناسب خواهد بود. علاوه بر این، می‌توانید به دوره BlackBelt Plus در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی توسط آنالیتیکس ویدیا بپیوندید تا به قله ی  تکنولوژی دست یابید، دانش عملی را با یادگیری از موارد واقعی به دست آورید، آموخته‌ها را به کار بگیرید و موارد دیگر. این مدرک آنلاین به شما کمک می‌کند تا مسیری بهتر برای محیطی یادگیری بهتر باز کنید و رزومه‌تان را برجسته کنید.

منبع خبر: