汽车行（háng）业拥有庞大的产业链，其（qí）中包括汽（qì）车的（de）设计、生（shēng）产、销售，服务等（děng）业务，在当今世（shì）界经济活动中（zhōng）占有重要地位（wèi）。面对日益激烈的竞争，汽车行业希（xī）望借助人工（gōng）智能技术（shù）降低成（chéng）本（běn），增强竞争力。本文从（cóng）技（jì）术、场景、应（yīng）用案例等角度阐述（shù）了人工智（zhì）能在汽车行业中的（de）发展与趋势，与此同时也指（zhǐ）出（chū）了该技术在汽车行业面临的挑战。本文列举（jǔ）了在汽车（chē）行业有较多（duō）应用的人工智能代表技术，如语音（yīn）识别，计算机视觉等（děng）；分析了（le）该行业中较（jiào）为（wéi）典型的应用场（chǎng）景如汽车研发、汽（qì）车制造、整（zhěng）车智（zhì）能升级（jí）等（děng）。之后还（hái）根据不同的场景分（fèn）析了相对应的解决（jué）方（fāng）案。最后，本文总结了部分人工智（zhì）能技（jì）术的（de）应用效果和局限（xiàn）性，以及人工智能技（jì）术在汽车制造业中的发展趋势。

一（yī）、汽车制造业市场规模

从（cóng）根据（jù）国际汽车制造（zào）协会的统（tǒng）计，全球（qiú）汽车生（shēng）产总数自2013年到2017年一直处于持（chí）续增长的状（zhuàng）态，平均每年增长（zhǎng）幅度约为2.89%，并在2017年（nián）生（shēng）产超过9700万辆。直到2018年出现（xiàn）下滑，全球汽车生（shēng）产总数（shù）下降了（le）1.24%。而（ér）全球的汽（qì）车销量趋势基本随产量同比出现波动。在这五年的周期中，中国的汽车（chē）生产总量长期占据全（quán）球第一，随后则（zé）是美国和（hé）日本。

二、汽车制造业（yè）中主要的（de）人工智能（néng）技术

计算（suàn）机视觉：该（gāi）技术试图创建能够从图像或（huò）者多维数据中获取“信息”的（de）人（rén）工智能（néng）系统。在汽车制造（zào）业（yè）中，计算机视觉是应用（yòng）最广（guǎng）最成熟（shú）的（de）技术之一。比如在工业机器人生（shēng）产线上，计算机视觉可以帮助生（shēng）产机械获（huò）得更加精确（què）的测量数据（jù），保证生（shēng）产线的（de）高精度（dù）。

大（dà）数（shù）据分析（xī）：该技术指对各种不同来源的非结构化或者结构化数据进行分（fèn）析（xī），从中（zhōng）挖掘信息，观（guān）察和追踪（zōng）发生的（de）事情（qíng），从（cóng）而帮（bāng）助人（rén）类决策和（hé）判（pàn）断。在（zài）汽车制造业生（shēng）产线上，操作人（rén）员利用大数据分（fèn）析系（xì）统可以（yǐ）学习并预测生（shēng）产线状态，提前进行（háng）设备维护，防（fáng）止在车辆生产时候（hòu）出现故障（zhàng）。

机（jī）器人：该（gāi）技术涵盖了机（jī）器人的设计、建造运作等。得益（yì）于人工（gōng）智能技术的进（jìn）步，机器人技术（shù）有了更（gèng）广（guǎng）泛和灵活的应用，可以实现柔性生产和精确（què）抓取等复杂操作。汽车生产线（xiàn）上的机械臂利用强化学（xué）习技术，提高（gāo）了精确（què）度，强（qiáng）化了协作关系（xì），提高了车辆（liàng）的良品率。

语音（yīn）识别与自然语言处理：自然语言处理(NLP)是让系统理解并明（míng）白人类写作、说话方式的核心技术（shù）。而语音识别技术则（zé）是自然语（yǔ）言（yán）处理的眼睛与耳（ěr）朵。它（tā）们的结合使用可以完成文字抽取，信息归纳，语音转文字等多（duō）项任（rèn）务，在相关的文件处（chù）理、售后服（fú）务以及汽车的交互（hù）功（gōng）能中广泛应用。

云计（jì）算：云计算是利用网络将（jiāng）本地任务（wù）上传至云端服（fú）务器（qì）进行处理，从而（ér）实现本地（dì）设备（bèi）无法实（shí）现的（de）功能的技术。包（bāo）括（kuò）车（chē）载电脑的路径规划手（shǒu）机互动、车辆自检、行（háng）车（chē）数据记录及分析等功能均（jun1）有（yǒu）云计算的支持。

AR/VR：增强现实与虚拟现实是（shì）基于虚拟和现（xiàn）实环（huán）境（jìng），并（bìng）结合视觉识别,机（jī）器学习，深度学习等多种前沿技术的集合体。此项技术能为车企通过打造虚（xū）拟（nǐ）场景以提高产品的设（shè）计（jì）、研发（fā）效率，同时（shí）为车辆本身的智（zhì）能化升级提供（gòng）支（zhī）持。

三、人工智（zhì）能技术在汽车制造业中的应用分布

其他相（xiàng）关服务：人工智能在（zài）汽车相关服务领域（yù）用有丰（fēng）富的应用，包（bāo）括车企利用聊天机器人进行智能（néng）客（kè）服、通（tōng）过算法基于（yú）车主的（de）驾驶行为进行风（fēng）险评估和保险服务等等。本（běn）报告仅基于所选全球（qiú）500强汽车相关企业案例有（yǒu）限（xiàn）地进行了场（chǎng）景划分，故（gù）不包（bāo）含此类热门（mén）服务场景。

四、汽车制（zhì）造业500强公（gōng）司（sī）人工智能技术落地案例

通用汽车（chē）：通（tōng）用汽车在设计阶段引入人工智能技术（shù），利（lì）用Fusion 360学习原始的（de）汽（qì）车零件设计图（tú），之后人（rén）工智能算法（fǎ）会根（gēn）据现有的条件（jiàn）、重（chóng）量、需要、材（cái）料等（děng）提供上百种不同设计，供（gòng）设计师（shī）选择（zé）。该步骤可以（yǐ）减轻零件重量，优化安（ān）装（zhuāng）流程，增加零件耐用性。

宝马汽车（chē）：宝马汽（qì）车利用人工智能优（yōu）化汽车冲压过程。宝马推（tuī）出的（de）先进的测量和分析系统，可以针（zhēn）对每（měi）一部分材料分别（bié）收集数据，智能化调节冲（chōng）压（yā）模式，让整个（gè）流程可以更精确和有针对（duì）性，产（chǎn）出的产品（pǐn）也更加（jiā）稳定。

起亚汽（qì）车：起亚（yà）汽车人工（gōng）智能（néng）销售聊天系统（tǒng）采用了CarLabs.ai的（de）人工智（zhì）能（néng）销（xiāo）售系（xì）统，让用户可以（yǐ）直接与机器人（rén）对话（huà）并解决销（xiāo）售中的问题。该虚拟助手利用了自然语言处理技术，分析用户的问题与答复，充分理解后提供特定的答复。该聊天机器人目前主（zhǔ）要存在于（yú）Facebook的平（píng）台内，可（kě）以为用户提供偏好匹配（pèi），车型比（bǐ）较，车辆细节信息（xī），线下商（shāng）店信息（xī），试驾预约，财务计算等功能（néng）。

吉利汽车：吉利汽车借（jiè）助人（rén）工智（zhì）能技术（shù）将语言识别率提高到98%以上（shàng）。该语音助手（shǒu）可以（yǐ）把大量需（xū）要触（chù）控的操作转（zhuǎn）换成语音操作，让驾驶员在驾驶时候更加（jiā）安全，不需要转（zhuǎn）移视线即可完成众多（duō）命令。同时，由于语（yǔ）音（yīn）助手的灵活性，车主也可以（yǐ）更方便的接入（rù）其他汽车服务（wù），打通车内空间与车（chē）外世界。

五、人工智能在汽车（chē）制（zhì）造业中（zhōng）的局限

人工智能在（zài）汽车行业各（gè）个领域都有着丰富（fù）的应用场景，但考虑到（dào）部分技术尚未成熟，而车联网和智能驾驶等技术的根基尚（shàng）未稳（wěn）固，因此人工智的局限（xiàn）性大（dà）多也存（cún）在于此。

基础设施不完善性：对于车联网来（lái）说，要（yào）实（shí）现车与（yǔ）车、车与路、车与周遭环境互联（lián）的愿景离不开道路基础设施支持。而当前的道（dào）路上（shàng）的基础网（wǎng）络（luò）设施建设尚未完善（shàn），不足以（yǐ）支撑未来汽车的网（wǎng）联需求。

法律法规不成熟性（xìng）：智能驾驶技（jì）术自诞生以来（lái）一直承受着部分道德因（yīn）素的诟（gòu）病（bìng），而（ér）针对智能驾驶，乃至未来自动驾驶（shǐ）的法律法规也（yě）尚未成熟，因而（ér）限制了智能驾驶技（jì）术的发展（zhǎn）。

网络交互的安全性：随着互联网技术的发展，大（dà）量（liàng）信息（xī）在（zài）网络中得以（yǐ）查看，也从而（ér）引发了（le）部（bù）分信息和隐（yǐn）私安全的问题。同理，车联网通过让车与网络交互以提供更优质（zhì）的功能与服务，但（dàn）随（suí）之也带（dài）来（lái）了车载计算机系（xì）统（tǒng）与外（wài）界交互的安全隐患。

六、人工（gōng）智能在（zài）汽车制造（zào）业的发展趋势

人工智能技术在汽车（chē）行（háng）业充（chōng）满了发展（zhǎn）潜（qián）力。无论是汽车的研发、制（zhì）造，或是智能驾驶，乃至未来的出行领域均为人工（gōng）智能的应用落地提（tí）供了大量场景。

汽车设计智能（néng）化：而随着信息（xī）时（shí）代的到来，智能设计软件（jiàn）的出现（xiàn）正把（bǎ）设计工作的试错成本大幅降低。将专家系（xì）统植入（rù）设计软件以配合设计师整合（hé）素（sù）材将是一个充满潜力的发展（zhǎn）方（fāng）向。

人（rén）车交互灵活化：借助人工智能技术（shù）实现更便捷（jié）的人（rén）车（chē）交互（hù）将是汽车行业近期内的（de）热门（mén）发展（zhǎn）方（fāng）向。虚拟车（chē）载助（zhù）手，车主身份识别、疲劳监测（cè）、手势（shì）识别等应用正逐渐出现在汽车市场中。

跨行合作（zuò）共（gòng）赢化：伴随市场对自（zì）动驾驶（shǐ）的关注，传统（tǒng）车厂（chǎng）、互联网公司、初创公司（sī）等都在（zài）试图进入（rù）智能驾驶的领域。而这些公司的侧重和优势各（gè）有不（bú）同。因此跨行业机构（gòu）进行合作，共同打造未来智能汽（qì）车（chē）将成为人工智能（néng）在汽车行业（yè）的（de）一大趋势。