行业趋势与战略决策 - 汽车制造商正在加速采用人工智能以应对车辆复杂性、软件集成和安全期望的提升[1] - 传统车辆项目和工厂流程已无法满足现代需求 制造商正转向机器学习、计算机视觉和预测建模[1] - 提升效率和安全的压力正推动公司将人工智能嵌入设计、生产、物流和车载系统[1] - 约75%的汽车制造商计划在今年将生成式人工智能集成到车辆中 表明行业正从实验试点转向全面部署[3] 设计与生产应用 - 人工智能帮助汽车制造商管理日益复杂的现代车辆项目 尤其是在产品周期缩短和工厂进行更多混线生产的情况下[6] - 宝马的AIQX质量平台在装配线旁运行 在零部件经过每个阶段时标记潜在问题 使工程师能在过程中介入 减少返工和运营延误[6] - 宝马结合使用基于英伟达Omniverse仿真工作的仿真规划 可在改动物理设备前对虚拟工厂建模并测试不同配置 降低工作流中断风险并实现效率优先的设计[7] - 通用汽车采用类似方法 在原型车存在前使用数字模型研究装配行为 其与英伟达的合作旨在更早识别布局约束和协调挑战[8] - 全行业范围内 这些工具正将制造业从被动解决问题转向更早的、数据支持的规划[8] 运营效率与质量检测 - 福特汽车正在重构其企业IT架构 通过统一数据管道连接工程、制造和联网汽车服务 使团队能根据实时车辆性能调整设计并向已上路车辆提供更快更新[4] - 福特最直接的运营收益之一来自人工智能驱动的检测 其计算机视觉系统分析生产线上的照片和视频流 以发现人工检测员常遗漏的问题 包括布线错误和细微的表面不一致[5] 安全与移动出行 - 汽车制造商正利用人工智能更好地理解真实驾驶条件的变化以及驾驶员对这些变化的反应 以确保零交通事故[9] - 丰田通过其移动出行平台研究风险升高的早期迹象 关注微小的转向变化、车辆运动的细微变化及其他在条件恶化前常出现的模式 并随着交通、天气和路况变化更新路线选择和危险信息[9] 车载体验与人机交互 - 随着触摸屏变大和界面层级增多 汽车制造商正借助人工智能重新思考车内控制 许多公司试图通过将基本功能转向语音系统来减少驾驶员在菜单中搜索的时间[10] - 起亚的人工智能语音助手提供了更直接的方式来调整导航、媒体或空调 而无需操作多个屏幕 随着汽车制造商寻求减少大型触摸显示屏和复杂界面造成的分心 这些系统正变得越来越普遍[11] - 梅赛德斯-奔驰通过与谷歌云的合作扩展了这一方向 其增强的MBUX助手支持对话式跟进并提供与特定目的地相关的信息 驾驶员可以更自然的顺序询问细节、澄清或比较 这标志着车载界面正从静态信息娱乐系统转向更像通用助手的方向[12]