自 Henry Ford 發明流水線以來，汽車企業一直是工業革命的領導者。如今，在工廠車間里，機器人和汽車工人并肩工作的場景已經稀松平常。

該行業的最新進展來自機器學習，它改進了生產流程和車輛制造。新型汽車同時具有數字和機械兩種屬性。它們收集和接收到的數據可以通過六種令人期待的方式為企業和消費者提供幫助。

1.改進工廠

汽車機器學習可以提高工廠的效率。用于制造汽車的機器人和設備裝有傳感器，一旦發現零件缺陷，便能發出警報。這可以幫助制造商盡早維修，避免關停流水線或造成損失。Capgemini 的一項研究發現，到 2023 年，隨著生產力的提高，智能技術每年可以為全球汽車行業增加 1600 億美元的收入。

得益于機器學習，工廠的質量控制也在提高。承擔這項工作的人有可能犯人為錯誤。人工智能 (AI) 操作的系統如果沒有正確編程，也可能會遺漏問題。但是，機器學習可以通過收集反饋并更新系統來改進流程。奧迪使用的攝像頭可以檢出金屬板上肉眼看不到的裂縫。GM 使用傳感器監控工廠狀況。例如，如果噴涂溫度過高或過低，噴漆無法凝固，可能導致設備發生故障。

2.預測庫存需求

盡管所有企業都希望能夠預測未來銷量，但很少有企業比汽車公司做得更多。汽車制造成本高昂，庫存對于利潤影響重大。如果汽車需求高于預期，制造商可能錯失銷售良機。反過來看，如果汽車需求低于預期，可能只得虧本出售。

機器學習可以通過監控和分析市場情況來預測需求。Volkswagen 利用經濟、政治甚至天氣數據預測 120 個國家或地區的汽車銷量。

3.促進客戶銷售

機器學習還可以幫助汽車企業售出更多的汽車。它可以收集客戶相關數據，例如人口統計資料、過往交易和在線活動。利用這些信息，它可以建立個性化的促銷方式。

Cars.com 利用機器學習協助定制汽車搜索過程。它通過小測試衡量購買者的生活方式偏好，為他們找到適合的汽車。

4.防患未然

汽車行業的 AI 可以為車主提供幫助。例如，汽車保養過去是預防性質，也就是定期進行。駕駛員每行駛 3000 英里換一次機油，每 8000 英里對換一次前后輪胎。

借助機器學習，保養可以變成“預測性質”。無需根據行駛里程或等到汽車發生故障才進行維修，傳感器可以檢測損傷并在問題發生前作出預測，然后通過儀表板或手機通知駕駛員。駕駛員可以在方便的時候為汽車安排檢修。有了預測性保養，召回或道路救援有可能成為過去式。

5.客戶溝通

機器學習還可以改善與客戶的溝通。如果汽車需要維修，自動聊天機器人可以設置和確認預約并發送提醒。

聊天機器人還可以在維修完成后進行調查，幫助汽車制造商和經銷商提供個性化服務。聊天機器人甚至可以回答客戶的問題。McKinsey 研究發現，設計優良的聊天機器人可以解決約 80% 的客戶交互問題，從而降低呼叫中心的成本。

6.避免碰撞

機器學習最令人期待的作用可能就是提高駕駛員安全性。傳感器可以監控汽車的活動及附近行駛的車輛。汽車可以警告駕駛員危險情況，甚至采取措施。Infiniti 提供了超視距前端碰撞預警和增強型智能剎車輔助系統。

這項技術可以分析駕駛員的汽車與前方兩輛汽車的速度和距離。如果前方兩輛汽車減速或突然剎車，系統會向駕駛員發出警報。如果駕駛員沒有時間做出反應，該系統甚至可以接管車輛，減速或停車

汽車機器學習是未來發展的趨勢

科技正在幫助制造商生產更優質、更安全的車輛，進而推動汽車行業的未來發展。汽車不再只是將人們從此地送到彼地的交通工具，更是可以改善生活的技術驅動設備，而機器學習則是革新的驅動力。