當AI與汽車碰撞 未來出行會閃耀怎樣的火花

　　在汽車行業的未來藍圖中，人工智能（AI）扮演著至關重要的角色。技術的每一次飛躍，都在將AI更深地融入汽車，從自動駕駛、到電池管理，再到智能制造，AI的應用給汽車行業帶來前所未有的機遇。

　　2024年見證了一系列AI創新技術的涌現，AI的應用不僅提升了駕駛體驗，還為汽車的安全性、效率和可持續性帶來了翻天覆地的改變。本文將對近期AI在汽車行業的應用進行總結和梳理。

　　AI賦能自動駕駛

　　自動駕駛技術是AI在汽車行業中最為人矚目的應用之一。隨著技術的不斷進步，人們正逐步邁向一個完全自動化的駕駛新時代。以下是部分企業利用AI提升自動駕駛水平的一些創新：

　　Helm.ai推出了用于模擬整個自動駕駛汽車堆棧的多傳感器生成式AI大模型（Foundation Model）WorldGen-1，可同時合成多種模式和視角的高度逼真的傳感器和感知數據，將傳感器數據從一種模式推斷到另一種模式，并預測駕駛環境中車輛自身和其他目標的行為。此前，該公司還推出生成式AI模型VidGen-1，可生成高度逼真的駕駛場景視頻序列，用于自動駕駛開發和驗證，對于預測任務和生成式仿真都具有重要意義。

　　韓國蔚山國立科學技術院（UNIST）開發出“基于穩定性擴散的深度生成重放（SDDGR, stability diffusion-based deep generative replay）”的新技術，使人工智能能夠在保留現有知識的同時學習新信息。SDDGR在自動駕駛汽車中尤為有效，使其能夠準確識別道路物體并實現安全駕駛。它能生成高質量的圖像，并通過迭代處理幫助維護先驗知識。通過利用先進的學習方法，SDDGR可提高處理新數據的準確性。

　　采埃孚開發出基于云和AI的驗證服務ZF Annotate。ZF Annotate充當獨立于要檢查的傳感器組的冗余設置，將記錄的數據上傳到云端并進行分析。ZF Annotate可作為最先進的、由人工智能支持的驗證解決方案，用于測試和訓練從L2級+到L5級的現代ADAS/AD系統。

　　dSPACE與亞馬遜云科技（AWS）合作，利用亞馬遜云科技的生成式AI技術開發先進的場景生成解決方案。憑借該方案，汽車制造商和供應商能夠更全面、更高效地模擬和驗證其自動駕駛系統，從而減少與物理原型設計和測試相關的時間和成本。

　　Arrow設計出首款人工智能（AI）轉向系統，使用面部識別技術來控制其最新的SAM（半自動駕駛）汽車。該系統由Arrow工程師使用最新的NVIDIA Jetson AGX Orin模塊開發，是唯一能夠提供控制時速達213英里的汽車所需的高精度和低延遲平臺。

　　蘇黎世大學（University of Zurich）研究人員取得計算機視覺和人工智能（AI）的重要進展，即將AI與新型仿生攝像頭相結合，可實現比現有汽車攝像頭快100倍的行人和障礙物檢測速度，從而可以大大提高汽車系統和自動駕駛汽車的安全性。

　　法國CEA-Leti成功研發了一種結合混合鍵合和高密度硅通孔（TSV）的工藝，可以將人工智能（AI）功能添加到CMOS（互補金屬氧化物半導體）圖像傳感器中。通過CEA-Leti的AI集成技術，新一代CMOS圖像傳感器可以充分利用所有圖像數據來感知場景、理解情況并進行干預。

　　歐特明電子（oToBrite）成功開發出緊湊型全天候視覺AI駕駛員監控系統（DMS）。該系統采用高靈敏度車規級全局快門圖像傳感器，可實現卓越的量子效率（QE），無論白天黑夜都能提供清晰的圖像質量。

　　Autobrains推出其最新獲得的突破性成果——Liquid AI，代表著自動駕駛和高級駕駛輔助系統（ADAS）領域的范式轉變，彌補了傳統AI和真正智能的自主系統之間的差距，例如新興汽車應用。通過模仿人類大腦的靈活性，Liquid AI實現了卓越的性能、成本效益以及更強的可解釋性和可控性。

　　綜上，AI不僅可以用于自動駕駛系統的開發和驗證，還可以用于預測和仿真，以及測試和訓練系統，不僅可以提高自動駕駛系統的安全性，還能助力降低自動駕駛開發的時間和成本。

　　AI賦能語音交互

　　AI技術在提升汽車用戶體驗方面也有廣泛應用，如智能語音交互和個性化服務。憑借深度學習技術優化的語音識別系統，用戶可以通過自然語言與汽車交互，操作導航、音樂播放等功能。AI系統還可以分析用戶的行駛習慣和偏好，提供個性化服務。

　　以下是AI在改善用戶體驗的一些創新實例：

　　FEV.io推出了一款使用生成式人工智能的智能語音助手，能夠理解駕駛員和乘客的需求，并提供實時的解決方案。這款助手可以訪問駕駛員的個人安全云配置文件數據，并結合實時車輛數據和環境參數來提供支持。

　　Mapbox宣布推出新的對話式人工智能服務MapGPT，將允許汽車制造商創建定制的語音助手，從而能夠在旅途中進行自然且可操作的對話。通過將Mapbox業界領先的定位服務與有關駕駛員位置、目的地和周圍環境的實時背景相結合，MapGPT使其理解和建議比其他語音助手更具相關性。

　　恩智浦半導體推出SAF9xxx系列，為汽車信息娛樂系統帶來AI音頻功能，標志著汽車音頻處理技術的重大改進。新的音頻數字信號處理（DSP）解決方案旨在支持軟件定義汽車（SDV）對基于AI的音頻日益增長的需求。利用Cadence最新一代高性能Tensilica HiFi 5 DSP，結合專用神經網絡引擎，SAF9xxx能夠高效實現下一代高質量自學習音頻和語音應用。

　　Connex2X和SoundHound AI建立戰略合作關系，將SoundHound先進的語音人工智能技術集成到Connex2X突破性的聯網汽車產品中，通過無縫語音交互增強駕駛體驗。這種無縫的語音交互不僅提升了用戶體驗，還為駕駛過程中的安全性帶來了顯著提升。

　　SoundHound AI推出創新車載語音助手，可在NVIDIA DRIVE平臺上運行時完全使用邊緣大型語言模型（LLM）。憑借這項尖端技術，汽車制造商能夠讓駕駛員能夠通過語音快速訪問LLM功能，并具有更大的隱私性、靈活性和更低的運營成本等額外優勢。

　　這些進展表明，汽車行業正在迅速采用智能語音和AI技術，以提升用戶體驗和車輛的智能化水平。隨著技術的不斷進步，未來可以期待汽車變得更加智能和互動，實現更高水平的人機交互。

　　AI賦能電池設計和優化

　　在電動汽車的心臟——電池技術方面，AI的應用正帶來革命性的變化。以下是AI在電池設計和優化方面的一些最新進展：

　　美國能源部SLAC國家加速器實驗室和斯坦福大學研究人員合作開發出基于人工智能（AI）的方法，有助于在探索新材料時更有效地收集數據，從而能夠以更高的精確度和速度來應對復雜的電池設計挑戰。新方法將復雜的目標自動轉換為智能數據采集策略。關鍵特性之一是能夠從每次實驗中學習和改進，通過AI根據目前收集到的數據來提出下一步驟。這種方法支持用戶指定復雜的目標，在較大設計空間內實現自動優化，從而增加了發現新的卓越材料的可能性。

　　韓國科學技術院（KAIST）與韓國電子與電信研究所（ETRI）以及美國德雷塞爾大學（Drexel University）合作，開發出利用卷積神經網絡（CNN）預測電池NCM正極材料主要元素組成和充放電狀態的方法，準確率高達99.6%。該方法采用圖像識別技術，僅通過檢查電池的表面形貌，就能利用人工智能學習準確確定電池的元素組成和充放電次數。

　　Elektron Motors GmbH公司與Electra Vehicles公司建立戰略研發合作關系，通過利用先進機器學習和人工智能技術，改進電池狀態預測，優化能源管理，從而大幅提升汽車動力優化和安全性，以變革電動超級跑車行業。

　　不難看出，AI技術在電池材料的分析、電池性能的優化、以及電動汽車的整體性能提升中發揮著越來越重要的作用，不僅可以實現性能更高的電池設計，也可以提升電池安全性，進一步推動電動汽車的普及。

　　AI賦能智能制造

　　AI技術還正在成為推動智能制造的關鍵力量，通過優化工藝流程，不僅提升了工業生產的自動化水平，更在提高生產效率、降低成本、保障產品質量等方面發揮了重要作用，為制造業帶來革命性的變化。

　　以下為AI在汽車智能制造的一些部署：

　　SODA.Auto推出旗艦產品SODA V，這是全球首款可滿足汽車工程師從創意到認證所有需求的工具，用于創建軟件定義車輛（SDV）。作為軟件、電子和電氣架構的統一平臺，SODA V可利用數字孿生技術和人工智能（AI）的能力，大大減少每項常規任務所需的時間。例如，之前需要3天時間完成的測試編碼現在僅需15分鐘就能完成。借助SODA V，汽車制造商可以在不到一年的時間內制造新的SDV，預算僅需60萬美元。

　　hofer powertrain啟了動一項開創性的計劃，旨在通過先進的人工智能（AI）和Deeptech創新技術將電動驅動設計時間縮短80%。為了在工程領域最大化AI驅動解決方案的價值，hofer powertrain已經在其內部開發的AI驅動方法中應用了一段時間，用于設計獨特的電力電子解決方案。hofer powertrain還與Deeptech工程專家Monumo合作，其可擴展、機器學習友好型引擎“Anser”能夠在幾天內評估數百萬個詳細概念。這種能力使雙方能夠全面探索復雜的設計空間，以開發一流的電動驅動解決方案。

　　Electra Vehicles公司推出領先的人工智能（AI）技術——EVE-Ai（Range Expert and Fleet Analytics modules，續航專家與車隊分析模塊），以變革電池性能管理、消除續航焦慮，并為電動汽車（EV）行業的擴張提供支持。此外，Electra Vehicles的EVE-Ai技術能夠利用先進的AI算法提供實時的個性化洞察、預測性維護信息以及提升電池安全，讓EV駕駛員、OEM和車隊經理受益。

　　英國Eatron科技公司率先在其先進電池管理軟件中采用人工智能（AI）技術，以幫助汽車制造商降低電動汽車（EV）電池著火的風險。通過采用人工智能技術，Eatron科技已經證明，該技術不僅可以有效地探測出鋰析出現象，還可以準確地預測該現象可能發生的時間。在發生之前檢測到故障可以更有效、更便利地處理電池故障。這可能會改變電池的管理方式，以在短期內可以盡量減少電池被進一步損壞，最終方便駕駛員安排維修服務以修好電池故障。

　　Wipro與西門子公司建立戰略合作關系，將通過將西門子的PAVE360軟件和數字孿生技術與Wipro的汽車工程與數字化轉型功能集成，以變革汽車軟件開發。通過利用人工智能、機器學習和可視化等先進技術，此次合作將極大地簡化軟件開發流程、加速產品上市，并提升汽車軟件的整體質量和可靠性。

　　在汽車制造中，人工智能（AI）應用正引領一場技術革命，上述新產品和新技術都是這一變革的顯著例證。這些創新不僅提高了設計和制造的效率，還增強了電池的性能和安全性，同時減少了成本和開發時間。

　　結語

　　隨著AI技術的不斷進步，汽車行業正站在一個全新的起點上。AI的融入不僅為駕駛者帶來了前所未有的便捷與安全，更為整個交通生態系統的可持續發展注入了新的活力。未來，隨著AI技術的持續應用，汽車將變得更加智能，為駕駛者和乘客提供更加安全、舒適和環保的出行選擇。