汽车电子展|智能引擎：人工智能如何重塑汽车格局，推动行业进入新时代

在人工智能和相关技术的快速发展推动下，汽车行业正在经历一场根本性的变革。随着汽车演变为软件定义的机器和移动模式的转变，人工智能在汽车OEM厂商的运营和竞争战略中变得越来越重要。汽车电子展了解到，全球汽车人工智能市场预计将在未来几年大幅增长，突显出人工智能在行业中的重要性日益上升。这种转变不仅是一种渐进式的改进，而且是一种范式转变，正在重新定义车辆和移动性的本质。随着车辆变得更加互联和自主，人工智能的作用变得越来越重要。这种连接，再加上人工智能，正在实现以前无法想象的新功能、服务和商业模式。

汽车电子展了解到，人工智能的影响不仅限于汽车本身，还包括整个汽车价值链。从优化供应链和制造流程到个性化客户体验和实现预测性维护，人工智能正在全面提高效率并创造新的价值主张。汽车公司通过在其运营中大规模部署人工智能，其营业利润得到了显著提升。然而，人工智能在汽车行业的应用也带来了重大挑战。包括确保人工智能系统的可靠性和安全性，解决道德问题和潜在偏见，管理联网和自动驾驶汽车产生的大量数据，以及提高劳动力技能以有效利用人工智能技术等。此篇全面分析了人工智能技术是如何在汽车OEM厂商的各项业务职能中应用的。通过详细研究每项关键业务功能，我们的目标是全面了解人工智能对汽车行业的变革性影响。

人工智能正在彻底改变汽车研发，加速创新周期，实现更高效、数据驱动的设计流程。人工智能技术在这一领域的整合正在推动创新和竞争优势，在减少新产品开发时间和降低汽车行业成本方面具有巨大潜力。用于创新的大型语言模型（LLMs）LLM正在改变汽车研发的构思和概念化阶段。汽车电子展了解到，这些复杂的人工智能模型基于大量的文本数据进行训练，可以产生新的想法，分析趋势，并协助解决问题。LLM在汽车研发中的潜力是巨大的，据估计，它们可能有助于大幅提高新产品发布的成功率。LLM在汽车研发中的关键应用包括：

a）概念生成：LLM可以通过以新颖的方式组合现有功能或根据市场趋势和消费者偏好提出全新的想法来生成多样化的车辆概念。这种能力大大扩展了设计探索能力，使汽车公司能够在产品开发过程中考虑更广泛的可能性。

b）专利分析：通过处理和分析大量专利文件，LLM可以识别技术差距、潜在的创新领域和差异化机会。这可以显著减少现有技术搜索所需的时间，并帮助公司更有效地集中研发工作。

c）需求工程：LLM可以协助起草和完善产品需求，确保全面覆盖功能并符合行业标准。这可以显著减少需求规范所需的时间，并改善整体项目交付时间。

d）文献综述：研究人员可以使用LLM从大量科学文献中快速总结和提取关键见解，加速研究过程。事实证明，这种能力在电池技术和自动驾驶系统等快速发展的领域尤其有价值。

e）跨领域创新：LLM可以促进想法从其他行业转移到汽车应用，促进创新概念的交叉传播。这为电池化学和材料科学等领域带来了新的解决方案。LLM在汽车研发中的整合并非没有挑战。确保LLM生成内容的准确性和相关性，管理培训数据中的潜在偏差，以及开发有效的人机协作工作流程，是需要持续关注的关键领域。此外，运行和微调大型语言模型所需的计算资源可能很大，因此需要对IT基础设施进行战略投资。部件与系统设计中的图神经网络（GNN）图形神经网络特别适合对具有互连组件的复杂系统进行建模，使其成为汽车设计和工程中的宝贵工具。GNN捕获和处理关系数据的能力在优化车辆系统和部件方面发挥了重要作用。

文章来源：Prosynx--微信公众号