预测未来
预测性维护使经销商能够远程和连续地监控车辆性能数据，集成的车载传感器收集任何给定汽车的健康数据，并利用人工智能和大数据分析来实时评估问题，使经销商和司机随时了解引擎盖下发生的事情，经销商可以自动提醒任何给定车辆的潜在或正在进行的问题，并可以联系并主动提供维护 - 在汽车恶化甚至抛锚之前。
一种相关的做法是预防性维护，即使用人工智能驱动的计算机视觉系统来检测人眼不会注意到的问题，防止它们变得更糟，进一步损坏车辆。
机队管理将特别受益于这种维护技术，通过主动识别故障部件、磨损的轮胎或液体泄漏等问题，公司可以知道要在整个机队中查找哪些问题，并提前安排维修，从而节省了大量资金和沿途的挫败感，从出租车到送货卡车再到公交车的商业车队可以最大限度地减少停机时间和中断，确保包裹(和人员)按时送达。
生态友好型道路
排放本身并不是汽车对环境的唯一影响，制造一辆汽车需要高达151立方米的水，仅在欧洲，每年就有1100万辆汽车退出流通，相当于同样多的垃圾。
大数据分析使汽车制造商能够优化汽车设计和制造，重点放在可持续性上，对最高效、最环保的材料和组装过程的数据分析将使制造商能够确保每辆车的制造都尽可能地减少环境足迹，制造商还可以更准确地预测需求波动，通过最大限度地减少过剩库存来减少浪费。
通过简化物流和最大限度地提高制造效率，汽车制造商还可以确保他们从正确的地点获得正确的部件，消除过剩和减少报废零部件的数量不仅可以节省时间和金钱，还可以创造更可持续的汽车制造工艺。
在装配线之外，人工智能可以对任何给定的车型或设计进行驾驶模拟，使制造商能够设计车辆以提高燃油效率和减少排放。
人工智能还可以在车辆的整个生命周期中跟踪和分析数据，并促进可持续管理，即使在汽车行驶完毕后也是如此，人工智能算法旨在了解车辆从生产到报废的健康状况，可以识别组件重复使用和回收的机会，优化资源，最大限度地回收有价值的材料，并减少对环境的影响，这些见解还可以整合到未来的车型中，使制造商能够创造出更容易拆卸和可回收的车辆。
自动驾驶中的安全问题
人工智能和大数据推动了自动驾驶汽车的发展，这些强大的工具使自动驾驶系统能够通过传感器融合和机器学习算法在无人值守的情况下查看和导航周围环境，从而为安全地导航复杂的道路环境做出实时决策。
自动驾驶汽车每小时产生多达1TB的数据，因此，数据收集、存储和分析的改进将使自动驾驶更加安全，作为一项可以实时做出决策的技术，人工智能将在教会汽车学习道路规则并不断提高性能方面发挥关键作用。
此外，随着自动驾驶车辆继续跟踪更多里程，支持它们的人工智能系统正在接收越来越多关于道路环境的数据，创建更细粒度的地图和协议，地图越精准，装备越好的自动驾驶设备就能顺利和安全地在这些环境中导航。
更好的道路，更智慧的城市
人工智能和大数据也将在集体层面上提高驾驶水平，超越任何单个汽车的表现。
自动驾驶汽车技术公司以及智能城市应用提供商和市政当局现在可以实时分析交通模式、通勤者行为和路况，人工智能驱动的系统可以使用这些数据来建议替代路线，调整交通信号，优化交通流量，减少拥堵，既提高交通网络的效率，又改善城市地区的空气质量。
从智能城市传感器收集的大量数据使城市规划者能够敏锐地了解哪种道路设计效果最好，从而简化交通并加强司机和行人的安全。
将这些改进与外部市政数据以及与智能基础设施交互的车辆内部直接收集的数据相结合的能力，将加速对更好的道路和更智能城市的追求。
更个性化的车内体验
物联网集成已经改变了人们将汽车变成个性化驾驶机器的方式。
大数据将使汽车公司能够通过车辆数据、驾驶员数据或上下文数据，从数据驱动的驾驶员偏好洞察中进一步推动个性化，这可能包括从音乐品味到健康和健康需求，到驾驶偏好(即驾驶舱或座位调整设置的首选温度)和常规路线，以及特定司机在路上最常呼叫的人的各种信息。想象一下，坐进一辆汽车，它知道主要司机何时掌舵(而不是家庭中的另一位司机)，并可以调整座椅或温度，并提示经常使用的方向或电台。
有了这个个性化信息宝库，汽车公司可以为司机提供某些反映他们驾驶方式的附加或套餐，例如，有越来越多家庭的司机可以选择“儿童友好型”的车内娱乐，而定期长途公路出行的人将获得生态驾驶选择，以最大限度地提高道路效率并节省汽油。通过收集司机在道路上的行为数据，汽车制造商还可以通过额外的福利、独家功能或奖励来奖励安全驾驶。
在整个所有权生命周期中，司机可以选择车载游戏或乘客娱乐、集成导航系统、语音控制等功能和附加功能，通过用一系列可更新的软件和功能适应司机的偏好，汽车制造商可以为每一位司机提供最适合他们需求的汽车。
使保险发生革命性变化
汽车保险可能是你口袋里的日常负担，但它肯定是你需要的时候的朋友 - 现在更是如此，因为人工智能和大数据改变了汽车保险公司提供定制保单和处理索赔的方式。
通过利用车辆的远程信息处理数据 - 在给定车辆内收集的关于司机决策和行动的实时信息 - 保险公司可以深入了解个人驾驶行为和在道路上花费的时间，并相应地定制保险费，这鼓励了更安全的驾驶，降低了事故风险，最终降低了消费者的保险成本，减少了保险公司的赔付。
在纯粹的物流层面上，人工智能支持的索赔处理还加快并简化了曾经繁琐的流程，提高了客户满意度，并减少了保险公司的管理费用。
为未来铺平道路
与无数行业一样，汽车行业正在经历一场由人工智能和大数据驱动的全面改革。
释放这些更安全、更高效、更可持续的驾驶解决方案的新机会，将确保司机和带他们去他们需要去的地方的公司有一个更美好的未来。
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