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汽車“新物種”:CIO 揭秘AI如何讓生產線“會思考”、駕駛艙“懂人心”

人工智能
汽車企業需繼續加強技術研發、提升合規意識、優化用戶體驗,共同推動汽車行業向更加高效、安全、個性化的方向發展。

隨著人工智能(AI)技術的飛速發展,汽車行業正迎來前所未有的變革。AI技術在汽車制造、自動駕駛、智能座艙、車聯網等領域的應用,不僅推動了汽車產業向更高效、更安全、更個性化的方向發展,也為汽車企業帶來了新的增長機遇。本文匯集了企業網D1net2025全國CIO大會上多位汽車行業企業CIO及IT高管在AI應用方面的前沿觀察和實戰經驗,深入剖析了汽車行業AI應用的發展現狀、挑戰與機遇。

AI在汽車行業的應用現狀

1. 數字化與智能制造

提升生產效率與降低成本:AI技術在汽車生產環節的應用,如機器視覺系統檢測零部件缺陷、通過分析生產線數據預測設備故障等,能夠顯著提升生產效率,降低返工率和停工損失。某汽車零部件供應商在智慧工廠的建設中,通過AI技術實現了生產流程的優化,提高了生產精度和產品質量的穩定性。機器視覺系統可以實時監測生產線上的產品質量,及時發現并糾正缺陷,避免了不合格產品的流入市場。同時,通過分析生產線數據,AI技術可以預測設備故障并提前進行維護,減少了停工損失和維修成本。

數字運營中心:此外,該企業還通過數字運營中心,對數據指標進行原子化拆解與多維度關聯整合,構建了一個全面的數據監控體系。這一體系能夠實時反映生產狀態、設備運行情況、產品質量等多維度信息,為管理層提供了精準的數據支持,以便更好地監控和管理企業運營。

全球化布局中的數字化賦能:另一家車企通過構建數據底座,實現了數據的統一管理和業務支持,打通研產供銷及財經運營等全業務層面。在海外數字化能力建設上,該車企以“標準化筑基、一體化貫通、智能化增值”為思路,通過形成統一的IT架構來支持核心業務系統,確保全球范圍內的業務協同和信息共享。在標準化的基礎上,該車企進一步實現了一體化,通過數據中臺和業務中臺的整合,打破了信息孤島,實現了業務流程的無縫銜接。最終,該車企進階到智能化階段,利用AI技術進行數據分析、預測和決策支持,提升了企業的運營效率和競爭力。

2. 自動駕駛與智能座艙

自動駕駛技術的突破:自動駕駛是AI在汽車行業應用的重要領域。某車企通過與知名科技公司合作,采用先進的自動駕駛解決方案,推動了自動駕駛技術的發展。某車企的自動駕駛系統通過集成高精度傳感器、先進算法及強大計算能力,實現復雜路況下的精準環境感知與決策控制。目前,該車企的乘用車已覆蓋多個國家和地區,展現出強大的全球化能力,其中自動駕駛技術的商業化落地是重要支撐。

智能座艙的個性化體驗:智能座艙則是AI提升駕駛體驗的另一重要方向。通過AI技術,智能座艙能夠實現多模態交互,整合語音、手勢、眼動等多維輸入,提供個性化出行服務。例如,智能座艙可基于駕駛員行為數據,自動適配座椅角度、空調溫度、音樂偏好等個性化設置,提供更加舒適的駕駛環境。同時,智能座艙還支持跨設備互聯,實現手機、智能家居等設備的無縫連接,為駕駛員提供更加便捷的生活體驗。該車企及行業伙伴在智能座艙領域不斷探索,利用AI技術提升用戶的駕駛和乘坐體驗,贏得了市場的廣泛認可。

3. 車聯網與數據服務

車聯網技術的普及:車聯網技術依托5G+V2X通信協議,構建車路云協同的智能交通系統,顯著提升道路通行效率。某車企通過車聯網技術,實現了車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的通信,提高了道路安全和交通效率。例如,通過車聯網技術,車輛可以實時獲取路況信息、交通信號狀態等,從而做出更加合理的駕駛決策。此外,車聯網技術還可以實現遠程車輛控制、故障診斷等功能,為駕駛員提供更加全面的服務。

數據服務的創新:此外,該車企還通過開放平臺,吸引開發者共建應用生態,形成“硬件+軟件+服務”的閉環體系。通過數據服務,該車企能夠為用戶提供更加個性化的出行方案,如智能導航、實時路況預測等。同時,數據服務還可以為車企提供市場洞察和用戶行為分析,幫助車企優化產品設計和營銷策略。

AI在汽車行業應用的挑戰

1. 數據安全與隱私保護

隨著AI技術在汽車行業的廣泛應用,數據安全與隱私保護成為重要挑戰。汽車在行駛過程中會產生大量數據,包括車輛行駛數據、用戶個人信息等,這些數據的安全與隱私直接關系到用戶的切身利益。如何確保這些數據的安全與隱私,避免被濫用或泄露,是行業需要解決的問題。車企需要建立完善的數據安全管理體系,采用先進的加密技術和訪問控制機制,確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。同時,車企還需要加強用戶隱私保護意識,明確告知用戶數據收集的目的和范圍,并獲得用戶的明確同意。

2. 技術瓶頸與法規滯后

盡管AI技術在汽車行業取得了顯著進展,但仍面臨技術瓶頸和法規滯后的挑戰。在極端天氣、突發障礙等場景下,AI的決策能力仍需提升。此外,自動駕駛責任認定、數據跨境流動等領域的政策尚不完善,企業需主動參與標準制定,推動行業共識形成。車企需要加強與科研機構、高校等的合作,共同攻克技術難題,提升AI技術的可靠性和安全性。同時,車企還需要密切關注政策動態,積極參與行業標準的制定和修訂工作,為AI技術在汽車行業的健康發展提供有力保障。

3. 市場競爭與需求分化

汽車智能化領域的市場競爭日益激烈,新勢力品牌與跨界企業加速入局,消費者購車邏輯也發生根本性轉變。某車企在全球化過程中面臨來自競爭對手的挑戰,需要通過差異化戰略應對競爭。此外,消費者對智能功能的付費意愿存在差異,企業需通過用戶分層運營提升產品溢價能力。車企需要深入了解市場需求和消費者偏好,推出符合市場需求的產品和服務。同時,車企還需要加強品牌建設和營銷推廣工作,提升品牌知名度和美譽度,增強市場競爭力。

結論

AI技術在汽車行業的應用正深刻改變著汽車產業的格局。從數字化與智能制造到自動駕駛、智能座艙和車聯網,AI技術為汽車企業帶來了新的增長機遇。然而,行業也面臨著數據安全、技術瓶頸、市場競爭等挑戰。未來,隨著技術的不斷進步和政策的逐步完善,AI在汽車行業的應用將更加廣泛和深入。汽車企業需繼續加強技術研發、提升合規意識、優化用戶體驗,共同推動汽車行業向更加高效、安全、個性化的方向發展。

責任編輯:姜華 來源: 企業網D1Net
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