汽车是科技驱动的设备，可以改善您的生活，而机器学习则是创新的驱动力，更多信息尽在振工链。

自从亨利·福特发明装配线以来，汽车公司一直是工业革命的领导者。如今，在工厂车间看到机器人在自动作业人员旁边工作是很普遍的。

业界的最新进步来自改善机器制造过程和车辆的机器学习。新车既有数字的也有机械的。他们收集和接收的数据以六种令人兴奋的方式帮助公司和消费者。

1.改善工厂

汽车机器学习可以提高工厂效率。用于制造汽车的机器人和设备具有传感器，该传感器可以发送有关缺陷零件的警报。

这可以帮助制造商在关闭装配线或造成损坏之前进行维修。凯捷（Capgemini）的一项研究发现，到2023年，随着生产力的提高，智能技术每年可以为全球汽车行业增加1600亿美元的收入。

由于机器学习，工厂的质量控制也在改善。承担这项工作的工人有可能人为错误。如果未正确编程，使用人工智能（AI）运行的系统也可能会遗漏问题。

但是，机器学习可以通过收集反馈和更新系统来改善过程。奥迪使用能够检测人眼不可见的钣金裂缝的相机。

通用汽车使用传感器来监控工厂状况。例如，如果油漆区域过热或过冷，油漆将无法固化，设备可能会发生故障。

2.预测库存需求

尽管所有公司都希望他们拥有一个预测销售的水晶球，但很少有公司能比汽车公司做得更多。汽车制造成本高昂，库存对利润产生重大影响。

如果汽车的需求高于预期，汽车制造商可能会错过销售。另一方面，如果汽车的需求比预期的要低，则可能不得不亏本出售。

机器学习可以监视和分析市场状况以预测需求。大众汽车使用经济，政治甚至天气数据来预测120个国家/地区的汽车销量。

3.产生客户销售

机器学习还可以帮助汽车公司销售更多车辆。它可以收集有关客户的数据，例如人口统计信息，过去的交易和在线活动。

使用此信息，它可以创建个性化促销。Cars使用机器学习来帮助定制汽车搜索过程。它根据测验购物者的生活方式偏好的测验将购买者与汽车配对。

4.预防问题

汽车行业的AI也可以帮助车主。例如，汽车保养这项也是可以根据数据预期，然后按照您按计划进行的。司机每3,000英里换一次机油，每8,000英里换一次轮胎。

通过机器学习，维护变得“可预测”。传感器可以根据里程数确定服务或等到汽车发生故障，而无需检测损坏并在问题发生之前进行预测，并通过仪表板或手机通知驾驶员。然后，驾驶员可以在方便的时间为他们安排服务。5.与客户沟通

机器学习还可以改善与客户的沟通。如果汽车需要服务，则自动聊天机器人可以设置并确认约会并发送提醒。

聊天机器人还可以在服务完成后进行调查，以帮助汽车制造商和经销商个性化服务。

他们甚至可以回答客户的问题。麦肯锡公司的一项研究发现，一个精心设计的聊天机器人可以解决大约80％的客户互动，从而降低了呼叫中心的成本。

6.避免碰撞

机器学习可以做的最令人兴奋的事情就是提高驾驶员的安全性。传感器监视汽车以及附近行驶的车辆的活动。

汽车可以警告驾驶员危险的情况，甚至采取行动。英菲尼迪提供了预测性的前撞警告和前向紧急制动功能。

该技术可以分析驾驶员的汽车与前方两辆汽车之间的速度和距离。如果汽车前方的两辆汽车减速或突然制动，则系统会警告驾驶员。如果驾驶员没有时间响应，它甚至可以接管车辆并使其减速或停车。

汽车机器学习驱动未来

技术通过帮助制造商制造更好，更安全的车辆来推动汽车行业的未来。汽车不再只是将您从一个地方带到另一个地方的车辆。它们是技术驱动的设备，可以改善您的生活，而机器学习则是创新的驱动力，更多信息尽在振工链。