当你想到汽车行业中的人工智能应用时，可能首先想到的是自动驾驶汽车。但人工智能要做的不仅是驾驶，而且要带给我们更加安全、便捷、舒适、快乐的驾乘体验。本文将站在汽车制造商、服务提供商和驾驶员的不同角度，研究人工智能以下的5种应用。
一 、基于AI的自动驾驶
自动驾驶车辆所需的处理能力是巨大的，而传统的计算机根本无法胜任这项任务。因为自动驾驶不是遵循一套规则或简单的算法，它涉及到深度学习等，换句话说，就涉及人工智能。越来越多的汽车制造商和初创企业都在开发人工智能应用程序，目前在自动驾驶领域有两家公司处于领先地位：谷歌和特斯拉。
谷歌Waymo去年一直在凤凰城进行试驾，计划在2018年底前推出一项公共叫车服务。Waymo的人工智能软件处理车辆的激光雷达、毫米波雷达、高分辨率摄像机、GPS和云服务的数据，生成控制信号从而操作车辆。强大的人工智能不仅能对周围的事物做出反应，还可以准确预测车辆行驶中的事物行为变化。 比如人行道上的行人将要穿行。
特斯拉已经成为电动汽车市场家喻户晓的品牌，它希望自动驾驶汽车也能如此。特斯拉采用8个摄像头、一个超声波传感器阵列、声纳、前向雷达和GPS，所有采集的数据都被输入到人工智能程序中，最后将感知数据转换成车辆控制数据。特斯拉的自动驾驶系统会检查日程表，如果你没有心情，不用与之交谈，便把你带到你想去的地方。人工智能在自动驾驶中的价值就在于不断地学习并调整导航道路的规则。
二、 基于AI的云服务
人工智能和云服务也是形影不离，相互作用的。无论如何，汽车都需要通过大量的数据来分析完成相应的任务。人工智能云服务的应用确保了数据的有效性，更充分体现了大数据的潜在价值。
1.预测性维护
云服务平台能实时监控数百个传感器，通过学习算法从中发现细微的变化，在问题影响车辆运行之前发现问题。2018年10月，大众汽车和微软宣布建立合作关系，旨在将这家汽车公司转变为数字服务驱动的企业。大众意识到基于云计算的人工智能解决方案的价值，将为整个品牌的汽车提供预测维护和空中(OTA)软件更新。
2.个性化营销
基于人工智能的云平台，可以精确地瞄准那些有条件的目标受众。通过人工智能与大数据的结合，汽车信息娱乐系统可以推荐给用户个性化的产品和服务。在广告领域，没有比这更好的了。
三、 基于AI的汽车保险
保险公司利用人工智能实时进行风险评估。下面举一些例子，说明人工智能是如何让保险业恋上深度学习的。
1.基于AI的驾驶员风险评估
与传统的依赖历史驾驶行为来设定保费不同，人工智能通过大数据技术分析驾驶员个人风险因子，表面看似不明显的因素，却也会波及驾驶员的安全。 比如个人健康问题、最近离过婚等，人工智能可以找到影响安全驾驶的细节。
2.DIY汽车索赔
蚂蚁金服于2018年5月发布了基于AI的视频应用“定损宝2.0”，占据了中国汽车市场的一席之地。通过拍照、算法识别及与保险公司后台连接，几秒内就能确认受损部件、维修方案及维修价格。
四、 基于AI的汽车制造
人工智能不仅改变了汽车的功能，也改变了汽车的制造方式。新出现的是与人类并肩作战的智能机器人。2018年初，起亚汽车开始与现代合作，为其装配线开发可穿戴工业机器人。背心外骨骼(H-VEX)和无椅外骨骼(H-CEX)可穿戴机器人帮助保护工作人员的膝盖、背部和颈部，同时赋予他们更大的灵活性与更强的力量。
另外协作机器人使用人工智能来感知人类工人的行为，它们调整自己的动作以避免伤害非机器的同事。自动导引车辆(avg)通过人工智能识别障碍物并调整行驶路线，无需人工干预的情况下在汽车工厂周围运送材料。在人工智能的驱动下，传统的绘制和焊接机器人不只是遵循预先设定好的程序，还可以识别材料的缺陷或不规范，并提醒质量控制人员干预或者进行相应地调整。
五 、基于AI的驾驶员监控
以色列初创企业eyeSight借助先进的TOF摄像机和红外传感器，检测驾驶员的行为，具体表现在以下方面：
1.驾驶员识别
人工智能软件检测驾驶员是否在车内。
2.人脸识别
eyeSight使用先进的面部识别算法，检测出哪个司机在驾驶车辆。比如丈夫、妻子或孩子都有自己的喜好，系统可以基于记忆，自动调节座椅、后视镜和车内温度等。
3.驾驶行为监控
通过“观察”眼睛的注视、眼睛的开放程度和头部的位置，eyeSight可以检测到分心驾驶，并提醒司机保持注意力。同时根据驾驶员眼睛集中的位置调整抬头显示器(HUD)的显示内容。
4.信息娱乐控制
eyeSight可以识别简单的手势，让司机通过手势操作信息娱乐系统，而不会转移注意力。
人工智能的发展和应用将彻底改变汽车行业：改变汽车的生产制造方式;改变汽车的使用和运营方式;从而改变我们的生活。面临新一轮变革的浪潮，不仅带给谷歌、特斯拉及各大汽车企业新的机遇和挑战，也意味着初创公司将会冲击汽车市场，占据一席之地。
作者简介：
笔名：风车云马，软件技术工程师，主要从事人工智能、智能网联相关领域的研发工作。对机器学习算法、图像处理算法、自动控制算法以及数据挖掘方法都有比较深入的掌握和实践经验，对高级辅助驾驶ADAS、自动驾驶相关技术及产品也有非常浓厚的兴趣，并持续关注国内外人工智能技术的发展动态，研究人工智能技术在智能网联汽车上的应用。
