汽车行业拥有（yǒu）庞大的（de）产业链（liàn），其中包（bāo）括（kuò）汽车的设计、生产、销售，服务（wù）等业（yè）务，在当今世界经济活动中占有重要地（dì）位。面对日益激烈的（de）竞争，汽车行业希望借助人工智能技术降低成本，增强竞（jìng）争（zhēng）力（lì）。本文从技（jì）术（shù）、场（chǎng）景、应用（yòng）案例等角度阐述了人工智能（néng）在汽车（chē）行业中的发展与趋（qū）势（shì），与此同时也指出了该技术在汽车行业面（miàn）临的挑战。本文列举了在汽车行业有较多应用的人工智（zhì）能代（dài）表技术，如（rú）语音识别，计（jì）算机视觉等；分析了该行业中较为典（diǎn）型（xíng）的应用场景（jǐng）如汽车研发、汽车制造（zào）、整车智能升级等。之后还根据不同的（de）场（chǎng）景分析了相对应（yīng）的（de）解决方案。最（zuì）后，本文总结了部分人工智能（néng）技术（shù）的应用效果和局限性，以及（jí）人工（gōng）智能技术在（zài）汽车制造业中的发展趋势。

一（yī）、汽车制造（zào）业市场规模

从根据（jù）国际（jì）汽车制造协会（huì）的统计（jì），全球汽车生产总数自（zì）2013年到2017年一直处（chù）于持续增长的（de）状态，平均每年（nián）增长幅（fú）度（dù）约为2.89%，并在2017年（nián）生产超过9700万辆。直（zhí）到2018年出（chū）现下（xià）滑（huá），全（quán）球汽车生（shēng）产总数下（xià）降了1.24%。而全（quán）球的汽（qì）车（chē）销量趋（qū）势基本随产量同比出现波（bō）动。在（zài）这五年的周期中，中国（guó）的汽车生（shēng）产总（zǒng）量（liàng）长期占据全（quán）球第（dì）一，随后则是美国和日本。

二、汽车制造（zào）业中主要的（de）人工智能（néng）技（jì）术

计（jì）算机视（shì）觉：该技（jì）术（shù）试图创建能够从图像（xiàng）或者多维数据中获取“信息”的（de）人工智（zhì）能系统。在汽（qì）车制造业中（zhōng），计（jì）算机视觉是应用最（zuì）广最成熟的技术之一。比（bǐ）如在工业机器人生（shēng）产线上，计（jì）算机视觉可以帮助生产机械获得（dé）更加（jiā）精确的测量（liàng）数据，保（bǎo）证生产（chǎn）线的高精度。

大数据分（fèn）析：该技术（shù）指对各种不同来源的非（fēi）结构化或者结构（gòu）化数据进行分析，从中挖掘信息，观察和追踪（zōng）发生的（de）事（shì）情（qíng），从而帮助（zhù）人类决策（cè）和判断。在汽车制造业生产（chǎn）线（xiàn）上，操作（zuò）人员利用大数据分析系（xì）统可以（yǐ）学习并预测生产线状态，提前进行设备维护，防止在（zài）车（chē）辆生产（chǎn）时候出现故障（zhàng）。

机（jī）器人：该技术（shù）涵盖了机（jī）器人的设计、建造运（yùn）作（zuò）等。得益于（yú）人（rén）工智（zhì）能技术的进步，机器人技术有了更广泛（fàn）和灵（líng）活的应用，可以（yǐ）实现（xiàn）柔（róu）性生产和（hé）精确抓取等复（fù）杂操作。汽车生产线上的机（jī）械臂利用强化学习技术，提高了精确度，强（qiáng）化了协作关系，提高了车（chē）辆（liàng）的良品率。

语音识别与自然语言处理：自然语言处理(NLP)是让系（xì）统（tǒng）理解（jiě）并（bìng）明白人类写作、说话（huà）方（fāng）式的核心（xīn）技术。而语音识（shí）别技术（shù）则是自（zì）然语言处理的眼睛与耳朵。它们的结合（hé）使用可以（yǐ）完成文字抽取，信息归纳，语音转文（wén）字等（děng）多（duō）项任务，在相关的文件处理、售后服（fú）务（wù）以及（jí）汽车的交互功能中广泛应用。

云计算：云计算是利用网络将本地（dì）任务上传至云端服务器进行处理，从而实现本地设备无法实（shí）现的功能的（de）技术。包（bāo）括车载电脑的（de）路径规（guī）划手机互动、车辆自检、行车（chē）数据记录（lù）及分析（xī）等功能（néng）均有云计算的支（zhī）持。

AR/VR：增强现（xiàn）实与虚拟现实（shí）是基于（yú）虚拟和现实环境，并结合视觉识别,机器学（xué）习，深度（dù）学习等多种（zhǒng）前（qián）沿技术的集（jí）合（hé）体。此项（xiàng）技术（shù）能（néng）为车企通过打造虚拟场景以提高（gāo）产品的设计、研发效率，同时（shí）为（wéi）车辆本身的智能化升（shēng）级提供（gòng）支持。

三、人工智（zhì）能技术在汽车制造业（yè）中的应用分布

其他（tā）相关（guān）服务：人工智能（néng）在汽（qì）车相关服务领（lǐng）域用有丰富的应用（yòng），包括车（chē）企利用聊天机（jī）器人进行智能客服、通过算法（fǎ）基（jī）于车主的（de）驾驶行为进（jìn）行风险（xiǎn）评估和保险服务（wù）等（děng）等。本报（bào）告仅基于所选全球（qiú）500强汽车相（xiàng）关（guān）企业案例（lì）有限地进（jìn）行了场景划（huá）分，故不包（bāo）含此（cǐ）类热门（mén）服务场景。

四、汽车制造业500强公（gōng）司人工智能技术落地案例

通用汽（qì）车：通用汽（qì）车（chē）在设计（jì）阶段引（yǐn）入人工智能技术，利用Fusion 360学习原始的汽（qì）车零件（jiàn）设（shè）计图，之后人工智能（néng）算法会（huì）根据（jù）现有（yǒu）的（de）条件、重（chóng）量、需要、材料（liào）等提供上百（bǎi）种不同设计，供设计师选（xuǎn）择（zé）。该步骤可以（yǐ）减轻零（líng）件（jiàn）重量，优（yōu）化安（ān）装流程，增加零件耐（nài）用性。

宝马汽（qì）车：宝（bǎo）马汽车利用人工智能优化汽（qì）车冲压（yā）过程。宝马推（tuī）出的先进的测量和分析系统，可以（yǐ）针对（duì）每一部分材料分别收集（jí）数据，智能（néng）化调节冲压（yā）模式，让（ràng）整个流程可以更（gèng）精（jīng）确（què）和有针（zhēn）对性，产出的产品（pǐn）也更加稳定。

起亚汽车：起亚汽（qì）车人工智能销（xiāo）售聊（liáo）天（tiān）系（xì）统采用了CarLabs.ai的人工智能销售（shòu）系统，让用（yòng）户可以直（zhí）接（jiē）与机器人对话并解决销售中的问题。该虚拟助手利用了自然语言处理技（jì）术，分析用（yòng）户的问题与（yǔ）答复，充（chōng）分理解（jiě）后提供特定的答复。该聊天机器人目前主要存在于Facebook的（de）平台（tái）内，可以为用户提供偏（piān）好匹配，车型比较（jiào），车辆细节信息，线下商店信息，试驾预约，财务计算（suàn）等功能。

吉利汽车：吉利汽（qì）车借助（zhù）人工智能技术将语言识别率提（tí）高到98%以上。该语音助手可以把大量需要触控的操作转换成语音（yīn）操作，让驾驶员在驾（jià）驶时候更（gèng）加安全，不需要转移视线即可完成众多命令。同（tóng）时，由于语音助手的灵（líng）活性，车主也可以更方便的接入其（qí）他汽车（chē）服务，打通车内空间与车外（wài）世界。

五（wǔ）、人工智能在汽车制造业中的局限

人工智能在汽车行（háng）业各（gè）个领域都有着丰富的应用场景，但考虑到部分技术（shù）尚未成（chéng）熟（shú），而车联网和智能驾驶等技术的根（gēn）基尚未（wèi）稳固，因此（cǐ）人工（gōng）智的局限性大多也存在于此。

基础设施不完善（shàn）性：对于车联网（wǎng）来说，要（yào）实现车与车（chē）、车与（yǔ）路、车与周遭环境互联的（de）愿景离不开道路基础设施支持。而（ér）当前（qián）的道路上的基础网络设施建设尚未完善，不足以支撑未来汽车的网联（lián）需求。

法律法规不成熟性：智能驾（jià）驶（shǐ）技术自诞生以来一（yī）直承受着部分道德因（yīn）素的诟病，而针（zhēn）对智能驾驶，乃至未来自动驾驶的法律（lǜ）法规（guī）也尚未成熟，因而限制了智能驾驶（shǐ）技术的发展。

网络（luò）交（jiāo）互的安全性：随着互联网技术的发（fā）展，大（dà）量信息在网络（luò）中（zhōng）得以（yǐ）查看（kàn），也从而（ér）引发（fā）了部分信息和隐私安全的（de）问题。同（tóng）理，车（chē）联网通过让车（chē）与网络交互以提供更优（yōu）质的（de）功能与服务，但（dàn）随之（zhī）也带（dài）来了车载计（jì）算机系统与外界（jiè）交互的（de）安全隐患。

六（liù）、人工智能在汽（qì）车（chē）制造业的发展趋势

人工（gōng）智能（néng）技（jì）术在汽车（chē）行业充满了发展潜力。无论是汽车（chē）的研发（fā）、制造，或是智能驾（jià）驶，乃至未来的出行领域均为人工智能的应用落地提供了大量（liàng）场景（jǐng）。

汽车设（shè）计智能（néng）化：而随（suí）着信息时代（dài）的到（dào）来，智（zhì）能设计软件的出现正把设计工作的试错成（chéng）本大幅降（jiàng）低。将专家系统植入（rù）设计软件以配合（hé）设计师（shī）整合素材将是（shì）一个充（chōng）满潜力的发展（zhǎn）方向。

人车交互灵活化：借助人（rén）工（gōng）智能技术实现（xiàn）更（gèng）便捷（jié）的人车交互将（jiāng）是汽车（chē）行业（yè）近期内的热门发展方向。虚拟车载助手，车（chē）主身份（fèn）识别、疲劳监（jiān）测、手势识（shí）别等应用（yòng）正（zhèng）逐（zhú）渐出现在汽车（chē）市场中。

跨行合（hé）作共赢化：伴随市场对自动驾驶（shǐ）的关注，传统（tǒng）车厂、互联网公（gōng）司、初（chū）创公（gōng）司（sī）等都（dōu）在试图进入智能驾驶的（de）领域。而这（zhè）些公司的侧重（chóng）和优势各（gè）有不同。因此跨行业（yè）机构进（jìn）行（háng）合作，共（gòng）同打（dǎ）造未来（lái）智能（néng）汽车（chē）将成为人工智能在（zài）汽车行业（yè）的一（yī）大（dà）趋势（shì）。