机器学习通过改善用户体验和利用大数据的力量将汽车行业提升到一个新的水平。
汽车行业的大多数制造业务仍然在很大程度上依赖于基于经验的人类决策。大数据的出现与汽车公司的机器学习相结合，为帮助实现运营和业务转型铺平了道路，从而提高了决策的准确性和绩效。
汽车行业继续面临一系列充满活力的挑战。不断变化的市场条件、竞争加剧、全球化、成本压力和波动正在导致市场格局发生变化。自动驾驶汽车和不断变化的使用模式提高了客户的期望。毋庸置疑，汽车行业正处于一场革命的边缘。
已证明有机会提供显着竞争优势的一个领域是分析。汽车正在被技术改造。人工智能和机器学习算法在这个行业中的适用性越来越高。大数据分析和机器学习的协作提高了处理大量数据的能力，从而加速了人工智能系统的发展。汽车行业的机器学习具有非凡的能力，可以揭示数据集之间的隐藏关系并进行预测。
Source: McKinsey
1. 结合大数据分析提高车辆性能
机器学习算法可以准确的收集到社交媒体中的客户反馈，例如文本和推文分析。 这有助于构建车辆和子系统的性能，以指导未来的产品设计。 它还有助于检测故障模式，以建立故障和故障原因之间的关系。 以一家汽车公司为例，该公司发现汽车中多项操作的故障原因与特定地区的问题有关，例如劣质燃料质量、气候条件、道路基础设施等。 该公司可以利用机器学习系统开发特定区域的定制，从而提高产品可靠性。
2. 利用预防性和预测性维护
Source: Prometheus Group
机器学习算法可以帮助有效规划和执行预测性维护。 预测性维护采用监控和预测建模来确定机器的状况并预测可能发生的故障以及何时发生。 机器学习系统可以帮助调整维护间隔，其中执行相同的维护但在时间或里程上向后或向前移动。 因此，机器学习系统可以增强预测性维护能力，并有助于准确预测未来的故障，而不是诊断已经存在的故障。
3. 提升整体车载用户体验
机器学习有助于个性化和智能个人协助。 它结合分析结果并学习用户个性特征，从而创建特定于用户的配置文件，然后可以利用这些配置文件提供个性化和帮助。
机器学习算法在解决汽车领域问题方面非常有用，但实施大数据分析和机器学习系统的组织必须知道如何为特定问题领域选择正确的算法和输入/特征向量。 选择正确的特征向量需要领域专家，选择正确的算法需要经验丰富的数据科学家。 一旦他们知道如何定义问题域和业务目标，并根据功能和性能指标验证所选算法，机器学习系统就可以准确地展示切实的业务收益。
