面向汽车行业用户体验的 AI
人工智能的影响力继续在各个主要行业中迅速蔓延，全球各地的公司都开始大力投资 AI 技术，以提高自身的竞争优势。未来的趋势表明，企业如果不立即采用人工智能战略，就可能会远远落后于竞争对手。
AI 和机器学习 (ML) 如果得到正确实施，将会为许多行业的企业带来广泛的价值。实际上，针对已经采用 AI 的公司分析报告显示，AI 直接影响了客户满意度，并最终帮助他们提高了利润率。基于我们的研究和经验，将 AI 试点项目转化为具有实际利润的规模化部署的最简单方法之一就是：专注于用户体验这一关键目标。
为了使汽车行业制造出最高效、最安全的无人驾驶汽车，汽车投资者必须采取消费者至上的思维方式方能居于领先。唯有那些致力于提升消费者体验的企业，才能在竞争中脱颖而出——无论是乘客或驾驶员在车内的内部体验，还是提升安全性和自主性的汽车外部体验。
人工智能 (AI) 正在推动着汽车行业的深刻变革
随着无人驾驶时代的想法变得越来越现实，人工智能和汽车技术也越来越紧密地交织在一起。AI 和电气正在改变着汽车的制造方式，并影响着最终将购买或使用这些汽车的消费者类型。高盛 (Goldman Sachs) 预测说：“未来十年，汽车行业将经历深刻的转型：汽车行业生产的汽车、生产汽车的企业以及买车的消费者都会截然不同。”
未来的交通运输业将基于世界一流的 AI、超快速连接而构建，同时兼顾环境影响。因此，AI 的潜在应用场景可谓是非常广泛。尽管 AI 和 ML 的业务场景越来越多样化（从供应链和制造到无人驾驶汽车和移动即服务），但用于汽车应用的用户体验 AI 依然是最常见且规模化部署最成功的应用。这是因为车内和车外体验都与明确的 KPI 直接挂钩——举例来说，驾驶员的意图非常清晰且能够得以高效执行，或者在各种天气条件下，汽车无需人工干预便可完成从 A 点到 B 点的导航。另外，许多汽车公司拥有大量未得到充分利用的数据，他们可以利用这些数据来改善消费者体验。
高质量数据对于汽车公司的用户体验打造至关重要
对于在无人驾驶技术和互联汽车的未来方面进行了大量投资的公司而言，团队正在紧锣密鼓地制造完全无人驾驶汽车、改善驾驶员辅助功能或介于这两个领域之间的任何解决方案。为此，他们通常必须借助多个供应商和应用，一同收集、标注、准备和聚合所有数据，以便有效地训练其 AI 模型。不过，构筑交通运输业的美好未来是个非常复杂的过程，需要连接数十个不同的数据管道组件，还需要集成和维护不断增长的 API 列表。
为了使汽车具备“看”、“听”、“理解”、“交谈”和“思考”能力，需要以适当的方式收集视频、图像、音频、文本、LiDAR 和传感器数据，对这些数据进行结构化处理，并使其可为机器学习模型所理解。
对于无人驾驶汽车来说，就像在医疗保健或其他风险管理至关重要的场景一样，训练数据需要由人员进行大规模标注和验证，因此机器每次都能提供 100% 的准确性，并使 AI 适用于所有人。再加上汽车不仅需要遵守严格的国家和地区法规，而且还必须了解数百种语言和方言，这些都构成了巨大的挑战。
在这一点上，数据合作伙伴可以帮助您简化和扩展您的数据需求。他们的专业知识使您能够将这些要求苛刻的组件组合在一起，实现面向汽车业的消费者体验 AI，从而为成功和规模化发展铺平道路。
任何实施 AI 战略的企业都应使用高质量的数据来最大程度地提高成功机会。毕竟，已有行业分析人士指出，事实上，平均只有 20% 的人工智能项目能够投入生产。对于汽车行业来说，致力于提升消费者车内和车外体验的公司才刚刚开始释放 AI 的全部潜力，因此，与经验丰富的合作伙伴合作并借助可靠的流程，对提高成功几率并提供无缝的汽车和驾驶员体验而言至关重要。
