自 Henry Ford 发明流水线以来，汽车企业一直是工业革命的领导者。如今，在工厂车间里，机器人和汽车工人并肩工作的场景已经稀松平常。
该行业的最新进展来自机器学习，它改进了生产流程和车辆制造。新型汽车同时具有数字和机械两种属性。它们收集和接收到的数据可以通过六种令人期待的方式为企业和消费者提供帮助。
1.改进工厂
汽车机器学习可以提高工厂的效率。用于制造汽车的机器人和设备装有传感器，一旦发现零件缺陷，便能发出警报。这可以帮助制造商尽早维修，避免关停流水线或造成损失。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。
得益于机器学习，工厂的质量控制也在提高。承担这项工作的人有可能犯人为错误。人工智能 (AI) 操作的系统如果没有正确编程，也可能会遗漏问题。但是，机器学习可以通过收集反馈并更新系统来改进流程。奥迪使用的摄像头可以检出金属板上肉眼看不到的裂缝。GM 使用传感器监控工厂状况。例如，如果喷涂温度过高或过低，喷漆无法凝固，可能导致设备发生故障。
2.预测库存需求
尽管所有企业都希望能够预测未来销量，但很少有企业比汽车公司做得更多。汽车制造成本高昂，库存对于利润影响重大。如果汽车需求高于预期，制造商可能错失销售良机。反过来看，如果汽车需求低于预期，可能只得亏本出售。
机器学习可以通过监控和分析市场情况来预测需求。Volkswagen 利用经济、政治甚至天气数据预测 120 个国家或地区的汽车销量。
3.促进客户销售
机器学习还可以帮助汽车企业售出更多的汽车。它可以收集客户相关数据，例如人口统计资料、过往交易和在线活动。利用这些信息，它可以建立个性化的促销方式。
Cars.com 利用机器学习协助定制汽车搜索过程。它通过小测试衡量购买者的生活方式偏好，为他们找到适合的汽车。
4.防患未然
汽车行业的 AI 可以为车主提供帮助。例如，汽车保养过去是预防性质，也就是定期进行。驾驶员每行驶 3000 英里换一次机油，每 8000 英里对换一次前后轮胎。
借助机器学习，保养可以变成“预测性质”。无需根据行驶里程或等到汽车发生故障才进行维修，传感器可以检测损伤并在问题发生前作出预测，然后通过仪表板或手机通知驾驶员。驾驶员可以在方便的时候为汽车安排检修。有了预测性保养，召回或道路救援有可能成为过去式。
5.客户沟通
机器学习还可以改善与客户的沟通。如果汽车需要维修，自动聊天机器人可以设置和确认预约并发送提醒。
聊天机器人还可以在维修完成后进行调查，帮助汽车制造商和经销商提供个性化服务。聊天机器人甚至可以回答客户的问题。McKinsey 研究发现，设计优良的聊天机器人可以解决约 80% 的客户交互问题，从而降低呼叫中心的成本。
6.避免碰撞
机器学习最令人期待的作用可能就是提高驾驶员安全性。传感器可以监控汽车的活动及附近行驶的车辆。汽车可以警告驾驶员危险情况，甚至采取措施。Infiniti 提供了超视距前端碰撞预警和增强型智能刹车辅助系统。
这项技术可以分析驾驶员的汽车与前方两辆汽车的速度和距离。如果前方两辆汽车减速或突然刹车，系统会向驾驶员发出警报。如果驾驶员没有时间做出反应，该系统甚至可以接管车辆，减速或停车
汽车机器学习是未来发展的趋势
科技正在帮助制造商生产更优质、更安全的车辆，进而推动汽车行业的未来发展。汽车不再只是将人们从此地送到彼地的交通工具，更是可以改善生活的技术驱动设备，而机器学习则是革新的驱动力。