汽车行业通常处于新技术的最前沿。几十年来，该行业一直在装配线上使用机器人技术。近年来，汽车行业也已经成为人工智能应用最广泛的行业之一。
目前汽车行业面临的一些重大问题与半自动和自动驾驶有关。这些车辆拥有一系列传感器、摄像头、处理器、雷达系统等，可以提供大量数据，以便避开障碍物、在道路中更加灵活机动、响应标志、保持在车道中行驶、智能停车，以及满足自动驾驶的其他要求。
以其中一个参数为例，例如对道路上的事故做出反应大约需要1.5秒的时间。无人驾驶汽车必须能够“看到”实际情况并在如此短的时间内做出反应。实时处理所有与驾驶相关的数字技术需要先进的基于人工智能的处理和决策。
人工智能推动汽车行业创新的6种方式
由于全球市场的规模、可用的利润率以及通用、丰田、宝马和特斯拉等汽车厂商之间的激烈竞争，汽车行业成为推动人工智能蓬勃发展的行业之一。
根据Tractica公司的调查，到2025年，包括硬件、软件和服务在内的全球汽车人工智能市场总额将达到约270亿美元。
以下是一些人工智能在汽车中使用的例子：
(1)Nauto
Nauto公司开发了一种预测性人工智能警报系统，可以帮助汽车避免交通事故。
它融合了700多个车队使用的视觉技术。它处理汽车内外的40多种风险因素以发出警告，并有助于将碰撞的可能性降低多达80%。例如，芝加哥地区的最后一英里交付车队使用它将碰撞事故减少了81%。
Nauto公司首席产品官Yoav Banin表示，Nauto公司结合了人工智能原生技术、数据科学和10亿公里以上的人工智能处理行驶里程，以预测和帮助预防碰撞发生。Nauto公司的方法并不是迷失在以车辆为中心的远程信息处理和摄像头作为驾驶风险和回顾历史事件的间接代理中，而是使用人工智能直接了解驾驶员的行为。它分析司机的分心、困倦、使用手机和注意力分散等细微指标，结合车速、加速度以及周围的车辆和行人，仅在需要时发出声音警报。
Banin说，“Nauto公司的人工智能应用技术在车辆的边缘，可以实时处理驾驶员行为和外部道路状况，它能够安全地引入越来越高的自动驾驶水平。”
(2)特斯拉
特斯拉公司在许多方面都参与了人工智能。
特斯拉公司在其最近举办的人工智能日上推出了DI定制芯片。作为特斯拉公司 Dojo超级计算机系统的一部分，该芯片采用7纳米制造工艺，可以提供362 teraflops的处理能力。一个模块上有25个DI芯片，在几个机柜可以安装120个模块，提供每秒高达100千兆的浮点运算能力，足以改变汽车领域的人工智能应用。
特斯拉公司正在与英特尔公司、英伟达、Graphcore和其他公司合作开发这项技术。目标是加快人工智能模型的训练，使它们能够从特斯拉汽车中摄像头的视频源中识别关键细节。特斯拉公司已经在现有车辆中使用的芯片中使用人工智能，根据道路上发生的情况在其车载软件中做出决策。这使该公司能够为其车辆提供“完全自动驾驶能力”选项，使它们能够自动变换车道、通过高速公路、停车等。
(3)川崎
川崎和软银集团正在使用人工智能技术开发下一代摩托车，它可以与骑手一起成长并适应骑手的需求。
这些摩托车将人工智能用于多种功能：例如提供以5英里/小时的速度的减速建议;通知周围环境和可能的危险;并就道路状况和即将发生的危险(例如陡峭的弯道)提供建议。
(4)吉普
吉普公司的大切诺基是另一款引入先进人工智能技术的汽车。
其最新型号更新了主动驾驶辅助系统，以提高汽车驾驶的安全性和性能。该公司还使用Sight Machine公司的技术对大切诺基和其他汽车的总装线进行持续检查。该系统每天检查1100辆汽车，其中包括15个外部元件，并具有足够的内置智能，能够以99.9%的准确率区分25种型号和11种颜色。来自检查的数据在人工智能和制造执行系统(MES)、图像分析系统和边缘计算/云计算系统之间共享。
Sight Machine公司联合创始人兼首席执行官Jon Sobel说，“Sight Machine公司的制造生产力平台为从工厂车间到最高管理层的每个利益相关者提供了一个值得信赖且动态更新的生产视图。它通过持续、实时的决策来指导运营。它包括一套可视化、数据发现、分析和人工智能工具，以帮助提高生产力。”
(5)福特
福特公司处于汽车人工智能研究的前沿。为了帮助推动新技术向前发展，该公司正在其装配线上利用人工智能来加速生产。福特公司在密歇根州的一家工厂，组装变矩器的机器人通过基于Symbio Robotics公司技术的人工智能学习如何更有效地操作。此外，该公司还拥有自己的驾驶辅助系统，并在自动变速器领域投入大量资金。
(6)驾驶员监控系统(DMS)
驾驶员监控系统(DMS)由一系列遍布车辆内部的小型摄像头或传感器组成，这些摄像头或传感器使用计算机视觉(CV)来监控驾驶员的行为，并在驾驶员表现出困倦、分心或注意力不集中的迹象时发出警报。
这些支持人工智能的系统可以识别驾驶员的各种动作：例如驾驶员身体前倾或点头表示困倦;通过他们注视的方向以确定他们是否在看路;以及他们手所在的位置。
Datagen公司联合创始人兼首席技术官Gil Elbaz说：“计算机视觉(CV)系统必须考虑到人体外观、身体方向、动作、服装、照明、物体以及汽车的尺寸和细节方面的巨大差异。”
