Jak Rozwiązania Oparte na Sztucznej Inteligencji Wpływają na Przemysł Motoryzacyjny

Branża motoryzacyjna przeszła znaczące transformacje w zakresie funkcji, jakie pełnią pojazdy użytkowe. Poza przekręcaniem kluczyka, wciskaniem gazu i kierowaniem kierownicą, dzisiejszy samochód może znać Twój poranny dojazd do pracy lepiej niż Ty, przewidywać, kiedy silnik wymaga przeglądu, sam prowadzić i parkować – i tak dalej.

A przyszłość? Wiele osób przewiduje dalsze postępy, które sprawią, że jazda stanie się całkowicie autonomiczna. Przechodząc przez dowolną nowoczesną fabrykę samochodów lub siedząc w samochodzie z 2025 roku, wszędzie zobaczysz sztuczną inteligencję. W tym artykule analizujemy obecne i przyszłe trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w motoryzacji oraz jej zalety i wady.

Przejście od Mechanicznego do Inteligentnego

Ewolucja od systemów mechanicznych do inteligentnych platform stanowi największą zmianę w historii motoryzacji od czasu wprowadzenia linii montażowej. Pojazdy są wypełnione elektroniką i inteligentnymi systemami, które przetwarzają ogromną ilość danych, aby jazda była bezpieczniejsza i bardziej efektywna. Przyjrzyjmy się niektórym funkcjom niezbędnym we współczesnych samochodach.

• Zaawansowane Systemy Wspomagania Kierowcy (ADAS)

Obecnie systemy ADAS są standardem w większości nowych pojazdów. Standardowe samochody są już wyposażone w systemy zapobiegania kolizjom oparte na sztucznej inteligencji, adaptacyjny tempomat itp. Systemy te wykorzystują kamery i czujniki do szybkiego podejmowania decyzji, które mogą zapobiec wypadkom, zanim kierowcy zorientują się, że w pobliżu znajduje się zagrożenie.

• Jazda Autonomiczna

Lista funkcji jazdy autonomicznej w pojazdach również stale się poszerza. Istniejące systemy obsługują jazdę autostradową, wspomaganie parkowania i ruch z funkcją zatrzymywania się i ruszania z coraz większą niezawodnością. Algorytmy uczenia maszynowego przetwarzają dane z wielu czujników jednocześnie – kamery odczytują znaki drogowe, radary śledzą inne pojazdy, a LIDAR mapuje teren przed pojazdem. Wymagania obliczeniowe są oszałamiające, ale moc obliczeniowa staje się coraz tańsza i bardziej wydajna.

• Predykcyjna Konserwacja Techniczna

To może być najbardziej praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej. Systemy sztucznej inteligencji mogą monitorować stan silnika, wzorce jazdy i czynniki otoczenia, aby w razie potrzeby zalecać konserwację. Ta funkcja ma kilka kluczowych zalet: oszczędza pieniądze użytkowników, wydłuża żywotność pojazdu, a także redukuje ilość odpadów.

• Systemy Monitorowania Kierowcy

Kolejną kluczową funkcją jest monitorowanie kierowcy, które skanuje oznaki rozproszenia uwagi, zmęczenia itp. Jak one działają? Zasadniczo kamery śledzą ruchy gałek ocznych i mimikę twarzy kierowcy i powiadamiają go lub inne osoby, które mogą mieć podejrzenia, że ​​coś jest nie tak. Dodatkowo, sztuczna inteligencja analizuje sposób, w jaki poruszasz kierownicą. W przypadku wykrycia problemów, takich jak prędkość, kierunek skrętu, kąt pochylenia kierownicy itp., samochód może wprawić fotel w wibracje, uruchomić alarm dźwiękowy lub, w niektórych przypadkach, bezpiecznie zjechać na pobocze i zatrzymać się.

Zalety i Wady Pojazdów Napędzanych Sztuczną Inteligencją

Sztuczna inteligencja w motoryzacji, podobnie jak każda istotna zmiana technologiczna, niesie ze sobą swoje zalety i wady. A te aspekty są zawsze brane pod uwagę podczas wdrażania, sprawdzania, a następnie modyfikowania lub naprawiania.

Poprawa bezpieczeństwa to kluczowe argumenty przemawiające za wdrożeniem sztucznej inteligencji. Według Narodowej Administracji Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego (NHTSA), błędy ludzkie są przyczyną nawet 94% poważnych wypadków drogowych. Systemy oparte na AI z kolei nie męczą się, nie rozpraszają ani nie są niesprawne. Przetwarzają informacje szybciej niż ludzie i potrafią reagować na wiele zagrożeń jednocześnie. Systemy oparte na AI wykazały, że liczba wypadków z udziałem inteligentnego systemu kierowania jest mniejsza niż z udziałem ludzi, ale liczba pojazdów autonomicznych również jest mniejsza. Musimy więc zapiąć pasy i sprawdzić, jak sprawnie działają te systemy.

Lepsze wrażenia użytkownika sprawiają, że jazda jest bardziej komfortowa i wygodna. Asystenci głosowi rozumieją polecenia w języku naturalnym, a wbudowane systemy uczą się indywidualnych preferencji, dzięki czemu automatycznie się dostosowują. Systemy klimatyzacji przewidują potrzeby na podstawie prognoz pogody i wzorców zachowań pasażerów.

Koszty rozwoju pozostają jednak znaczne. Do wytrenowania modelu AI potrzebne są ogromne ilości danych oraz zespół utalentowanych specjalistów. Dodajmy wiele pakietów czujników, a koszty wzrosną. Konkurencja również staje się zacięta, a mniejsi producenci mogą mieć trudności z konkurowaniem z gigantami technologicznymi i uznanymi producentami samochodów, którzy mogą rozłożyć koszty rozwoju na miliony pojazdów.

Obawy o prywatność rosną również w miarę gromadzenia przez pojazdy coraz większej ilości danych osobowych. Nowoczesne samochody śledzą lokalizację, wzorce docelowe, styl jazdy, kontakty telefoniczne itp. Jak wiemy, informacje i dane to potężne narzędzia we współczesnym świecie. Mają wartość dla marketingu, ubezpieczeń i organów ścigania, ale konsumenci martwią się o to, jak są wykorzystywane i chronione.

W związku z tym w grę wchodzą złożoność przepisów. Zarówno standardy bezpieczeństwa, jak i ochrony danych dla systemów AI wciąż ewoluują. Główne pytanie brzmi: kto ponosi odpowiedzialność, gdy autonomiczny pojazd spowoduje wypadek? Wygląda na to, że nie mamy dobrze rozwiniętych przepisów i regulacji dotyczących etycznego i odpowiedzialnego wykorzystania AI. A to musi się zmienić, aby uzyskać maksymalne korzyści z globalnego rozwoju i wdrażania pojazdów.

I wreszcie, co nie mniej ważne, zagrożenia cyberbezpieczeństwa rosną wraz ze wzrostem łączności pojazdów. Możliwość zdalnego sterowania funkcjami pojazdu, dostępu do danych osobowych i zakłócania jego działania stanowi poważne zagrożenie, niezależnie od tego, czy chodzi o wyciek danych osobowych, czy, co gorsza, o celowe rozbicie samochodu z pasażerami w środku lub wyrządzenie krzywdy przechodniom. Tradycyjne podejście do bezpieczeństwa w motoryzacji koncentrowało się na dostępie fizycznym, ale pojazdy połączone z siecią stoją w obliczu tych samych cyberzagrożeń, co komputery i smartfony.

Co Przyniesie Przyszłość

Rozwój sztucznej inteligencji w motoryzacji nie wykazuje oznak spowolnienia. A wszystko wykracza poza inteligentne pojazdy. Połączenie AI i IoT już dowiodło swojego potencjału: produkcja oparta na sztucznej inteligencji poprawia kontrolę jakości i wydajność produkcji w fabrykach samochodowych. Ewolucja relacji „pojazd-wszystko” stworzy bardziej zaawansowane interakcje nie tylko między samochodami, ale także między infrastrukturą zewnętrzną i systemami miejskimi w ogóle. Sygnalizacja świetlna może dostosowywać czas przejazdu na podstawie wzorców nadjeżdżających pojazdów. Systemy parkingowe mogą automatycznie rezerwować miejsca. Służby ratunkowe mogą otrzymywać powiadomienia o wypadkach z dokładnymi danymi o lokalizacji i stopniu zagrożenia, zanim ludzie zdążą wezwać pomoc.

Pomimo całej radości i postępu związanego z wdrażaniem sztucznej inteligencji, nie można pominąć jednego aspektu – etycznego aspektu jej wykorzystania. Jest to kluczowy aspekt, który należy dokładnie przeanalizować, ponieważ systemy w pojazdach autonomicznych zyskują uprawnienia decyzyjne. Na przykład, w jaki sposób pojazd autonomiczny powinien priorytetowo traktować bezpieczeństwo, gdy kolizja jest nieunikniona? Jak możemy zapewnić sprawiedliwe działanie systemów sztucznej inteligencji w różnych grupach demograficznych i środowiskach jazdy? Te pytania wymagają wielu dyskusji, badań i wysiłków standaryzacyjnych.

Podsumowanie

Branża motoryzacyjna się zmienia. I zmienia się naprawdę szybko. Tradycyjna wiedza z zakresu inżynierii samochodowej musi łączyć się z rozwojem oprogramowania, analizą danych i sztuczną inteligencją. Dlatego firmy, które z powodzeniem przejdą przez tę transformację, zdefiniują przyszłość dojazdów do pracy. A ta przyszłość zależy wyłącznie od tego, jak dobrze branża poradzi sobie z wyzwaniami technicznymi, regulacyjnymi i społecznymi, które wiążą się z wprowadzeniem sztucznej inteligencji za kierownicą.