AI sedang mengubah sektor automotif

Hampir 30% daripada belanjawan automotif kini dikhususkan untuk inovasi. Strategi ini mengganggu piawaian dan secara asasnya mentakrifkan semula industri. Dan di tengah-tengah perubahan besar ini adalah kecerdasan buatan, yang mengambil alih dalam dunia automotif.

Nombor bercakap untuk diri mereka sendiri: "Menjelang 2030, 20% daripada semua kenderaan baharu yang dijual akan mempunyai keupayaan pemanduan autonomi." Statistik yang membuktikan sejauh mana AI mempercepatkan kemajuan dalam industri automotif.

Dalam pemanduan autonomi, ia adalah otak yang mengawal: "mengesan persekitaran mereka, menganalisis data dalam masa nyata dan membuat keputusan bijak untuk pemanduan yang selamat"Tetapi ia tidak berhenti di situ. AI juga mencipta semula pengalaman on-board. Melaraskan ciri secara automatik berdasarkan keutamaan, interaksi intuitif dengan kenderaan dan pelarasan parameter segera...

Bagaimanakah AI menyumbang kepada keselamatan jalan raya?

Keselamatan jalan raya dan kecekapan kenderaan kekal sebagai isu utama bagi pengeluar kereta seperti BMW, Volkswagen, BYD dll. Dalam konteks ini, AI memainkan peranan penting, bertindak ke hulu untuk mengelakkan risiko.
Ia terutamanya campur tangan melalui dua pendekatan: penyelenggaraan ramalan et pemanduan ramalan.

1. Penyelenggaraan ramalan: mencegah sebelum membaiki

Menggunakan penderia terbina dalam kenderaan (radar, kamera, GPS, data trafik masa nyata, suhu dan tekanan tayar, dsb.), AI dengan serta-merta mengumpul dan menganalisis volum data yang besar. Algoritmanya kemudian mengesan anomali dan mencetuskan amaran sebelum kerosakan berlaku, membolehkan campur tangan tepat pada masanya.

Sebagai contoh, Untuk tayar, penderia sentiasa mengukur tekanan dan suhunya. Jika kebocoran atau ubah bentuk dikesan, AI memberi amaran kepada pemandu, menghalang letupan berbahaya.
Jangkaan ini bukan sahaja mengurangkan risiko kemalangan, tetapi juga memanjangkan hayat kenderaan.

2. Pemanduan ramalan: menjangkakan bahaya

Pemanduan ramalan bergantung terutamanya pada menjangka bahaya sebelum ia menjadi ancaman. Dengan menggabungkan radar, lidar, kamera dan data trafik masa nyata, AI mengesan setiap butiran persekitaran dan bertindak balas… walaupun sebelum pemandu melakukannya. Kelajuan, trajektori, brek: semuanya boleh dilaraskan secara automatik untuk mengelakkan kemalangan dan menyelamatkan nyawa.

Pada Mercedes-Benz, visi ini menjadi hidup dengan Bahagian Impuls Pra-Selamat. Apabila perlanggaran sisi dianggap tidak dapat dielakkan, sistem mencetuskan beg udara yang disepadukan ke dalam tempat duduk dalam sepersekian saat, sedikit menjauhkan penumpang daripada impak. Sistem ini akan membolehkan a pengurangan yang ketara kekuatan hentaman dan kemungkinan kecederaan.

Terima kasih kepada gabungan dua pendekatan iaitu tambahan, AI mengubah kenderaan menjadi copilot pintar sebenar, mampu meramal, mencegah dan bertindak untuk menjadikan jalan raya lebih selamat.

Bagaimanakah AI sebenarnya berfungsi untuk mencegah dan menjangka bahaya?

AI dalam kenderaan bergantung pada satu set teknologi yang membolehkan sistem itu memahami dan memahami persekitaran seseorang.
Untuk mencapai matlamat ini, ia menggunakan data yang dihantar dalam masa nyata oleh pelbagai penderia, contohnya:

Kamera : menangkap imej untuk mengenal pasti objek, tanda jalan, tanda, dsb.
Radar : mengukur jarak dan kelajuan elemen sekeliling (kenderaan lain, pejalan kaki, haiwan, dll.).
LiDAR : menghantar denyutan laser untuk menjana a peta 3D ultra-tepat alam sekitar.

Semua data yang dihantar oleh penderia ini adalah "dianalisis dan ditafsirkan oleh algoritma kecerdasan buatan yang beroperasi melalui pembelajaran mesin, seperti pembelajaran mendalam yang berdasarkan rangkaian saraf."

Berikutan analisis ini, algoritma AI membuat keputusan autonomi. Setiap maklumat yang dikumpul tentang alam sekitar membolehkan mereka menentukan tindakan yang dianggap perlu (membrek, memecut, menukar arah atau mengaktifkan kamera) sambil memastikan pematuhan dengan peraturan pemanduan dan keselamatan pemandu dan persekitaran mereka.

AI Automotif: inovasi dan halangan

Mengintegrasikan AI ke dalam kenderaan menimbulkan beberapa cabaran utama. Pertama, terdapat persoalan tentang kos yang tinggi Di antara penderia canggih, sistem LiDAR, radar dan pembangunan perisian, pelaburan adalah penting. Ini memberi kesan kepada harga akhir kenderaan, menjadikan pembelian lebih besar untuk pengguna. Tambahan pula, jika penderia, perisian atau sistem kawalan tidak berfungsi, pembaikan juga boleh memakan kos yang tinggi.

Kemudian AI menghadap a cabaran peraturan dan undang-undang. Data yang dikumpul oleh kenderaan pintar menimbulkan persoalan tentang kerahsiaan dan perlindungan, terutamanya berkaitan GDPR. Tetapi soalan yang paling sensitif berkenaan dengan liabiliti sekiranya berlaku kemalangan berkaitan dengan penderia atau kegagalan perisian: adakah pengilang, pembekal teknologi atau pemandu perlu bertanggungjawab?

Selain ini terdapat isu etika penting. AI menggantikan beberapa keputusan manusia, termasuk dalam situasi kecemasan. Oleh itu, adalah penting untuk mewujudkan peraturan keselamatan yang tepat mengenai keputusan yang akan dibuat sekiranya berlaku bahaya yang akan berlaku. "Kereta bertindak balas mengikut cara ia telah diprogramkan. Ia tidak mampu melakukan analisis etika situasi sebelum membuat keputusan. Oleh itu adalah penting untuk semua situasi diambil kira dari saat ia dicipta dan diprogramkan.".

Kesimpulan

Terdapat bukti kukuh bahawa AI mengubah secara mendalam industri automotif. Melalui sistem canggih, ia menjadikan pemanduan lebih cekap, mengurangkan kesilapan manusia dan membantu mencegah kemalangan maut. "Pengintegrasian AI Tesla telah memberi kesan yang ketara. Contohnya, data masa nyata menunjukkan pengurangan 40% dalam kadar kemalangan untuk kenderaan yang dilengkapi dengan Autopilot."

Walau bagaimanapun, seperti mana-mana inovasi, AI menghadapi beberapa cabaran: kos yang tinggi, rangka kerja kawal selia yang kompleks, isu etika, dsb. Ditambah pada perkara ini ialah perkara penting: pengalaman pengguna, yang secara langsung mempengaruhi penggunaan teknologi ini.

Oleh itu, peranan AI tidak terhad kepada pengesanan bahaya. Ia memperibadikan persekitaran on-board, melaraskan tetapan kepada pilihan pemandu, dan menawarkan perkhidmatan yang disesuaikan. Ini meninggalkan satu soalan penting: Apakah cabaran pengalaman pengguna utama yang dikaitkan dengan penyepaduan AI ke dalam kenderaan?

Source

Marwa Frawes, pengurus projek AMOA di UX-Republic