Мы находимся на пороге революции генеративного ИИ, которая охватит бесчисленное множество отраслей. Для автомобильной экосистемы, которая созрела для инноваций, мы, вероятно, увидим, что генеративный ИИ сыграет ключевую роль в разработке новых продуктов и услуг, призванных улучшить впечатления от вождения.

Влияние генеративного ИИ на автомобильную промышленность невозможно переоценить. Рыночные прогнозы предполагают, что объем генеративного ИИ на автомобильном рынке, как ожидается, увеличится примерно до 2,105 миллиарда долларов к 2032 годупо сравнению с 271 млн долларов в 2022 году и среднегодовым ростом на 23,4%.

Но что на самом деле представляет собой генеративный ИИ? Термин генеративный ИИ связан со способностью искусственной технологии производить различные формы контента, таких как текст, изображения, аудио и практически любая форма данных из простого набора пользовательских подсказок. Это означает, что генеративный ИИ может использовать существующие данные для создания чего-то совершенно нового на благо пользователей.

Но как проявится этот бум генеративного ИИ? И что могут ожидать водители от этого смелого нового рубежа в области искусственного интеллекта? Давайте подробнее рассмотрим, как генеративный ИИ может навсегда изменить автомобильную промышленность:

Улучшение автономного вождения

Важно отметить, что генеративный ИИ может проложить путь к безопасному внедрению автономных транспортных средств (АВ). Это означает не подвергать общественность риску, пока технология совершенствуется.

Это связано с тем, что генеративный ИИ может генерировать изображения и видео, которые можно использовать для создания реалистичных сценариев. Таким образом, автономные транспортные средства могут обучаться и адаптироваться к различным средам в контролируемых условиях.

Чтобы эффективно «обучить» автономное транспортное средство, для AV важно использовать огромное количество данных датчиков. Генеративные модели искусственного интеллекта могут помочь в создании синтетических данных, способных отражать реальные обстоятельства, чтобы бросить вызов интеллекту систем реагирования транспортных средств.

Это может помочь устранить необходимость в дорогостоящих полевых испытаниях и проложить путь к более интуитивным алгоритмам для обучения моделей принятия решений AV.

Преобразование опыта в автомобиле

Автомобильный опыт должен радикально измениться с помощью генеративного искусственного интеллекта в современных двигателях. Мы уже видим такие навигационные системы, как Waze использует генеративный ИИ изучать пользовательские предпочтения и дорожные условия, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по маршруту в режиме реального времени, что помогает повысить безопасность дорожного движения, сохраняя водителей довольными и спокойными.

Автомобильные компании, такие как Mercedes, также стремились изучить потенциал систем смешанной реальности на основе генеративного искусственного интеллекта, которые могут помочь повысить качество как навигации, так и информационно-развлекательных систем.

Мы могли бы даже увидеть лучший баланс между вождением и работой с помощью генеративного ИИ. Это связано с технологией, помогающей объединить службы календаря и планирования событий. Кроме того, он включает транскрипцию голоса, диктовку и извлечение данных для повышения производительности в пути.

Лучшее производство и безопасность

Полезный вариант использования генеративного ИИ в автомобильной промышленности — в области дизайна и инженерии. Генеративный ИИ может помочь дизайнерам и инженерам реализовать новые концепции. Это также может улучшить их циклы разработки и улучшить существующие проекты с помощью интеллектуальных идей.

На практике генеративный ИИ позволяет создавать интеллектуальные 3D-модели транспортных средств. Те, которые основаны на простых подсказках или серии элементарных набросков. Это может предложить эффективный инструмент для экономии времени. Этот инструмент помогает дизайнерам создавать более комплексные концепции и более эффективно визуализировать свои идеи.

Важно отметить, что генеративный ИИ также может оптимизировать производительность и безопасность транспортных средств. Они делают это, тестируя ряд различных конфигураций и параметров. По данным McKinsey, это может помочь сократить сроки НИОКР автомобильных запчастей на до 20%.

Полезность конфигураций для повышения безопасности дорожного движения может сохраняться еще долгое время после того, как транспортное средство сошло с конвейера. Благодаря беспрепятственной способности систем ИИ автономно интерпретировать данные и воздействовать на них, генеративный ИИ может проложить путь к более интеллектуальным системам диагностики автомобилей, чтобы давать действенные советы по ремонтным работам.

Например, если система генеративного ИИ интерпретирует данные, предполагающие, что чип на лобовом стекле может повлиять на обзор водителя, на основе показателей, связанных с высотой сиденья и положением зеркала заднего вида, система может предложить стоимость замены лобового стекла сравнения для водителей, чтобы принять экономически эффективные меры.

Готовность к следующему поколению автомобилей

Генеративный ИИ настроен на произвести революцию в автомобильной промышленности несколькими способами. Это может помочь повысить безопасность дорожного движения и предоставить водителям более персонализированный опыт.

Ожидается, что к 2032 году стоимость генеративного ИИ на автомобильном рынке превысит 2 миллиарда долларов. Этот взрыв машинного обучения и интеллектуальных идей будет набирать обороты раньше, чем позже.

Люди все больше и больше отдают приоритет вопросам безопасности и удобства. Таким образом, появление генеративного ИИ в отрасли, вероятно, проложит путь к более устойчивой отрасли. Кроме того, более сильное будущее для роста автономии на дорогах.