首先，就 人工智慧技術在汽車行業的應用現狀 而言，可以根據不同的核心細分技術，劃分為6大類：
1）計算機視覺→該技術試圖建立能夠從影象或者多維資料中獲取“資訊”的人工智慧系統。在汽車行業中，計算機視覺是應用最廣最成熟的技術之一。比如在工業機器人生產線上，計算機視覺可以幫助生產機械獲得更加精確的測量資料，保證生產線的高精度。2）大資料分析→該技術指對各種不同來源的非結構化或者結構化資料進行分析，從中挖掘資訊，觀察和追蹤發生的事情，從而幫助人類決策和判斷。在汽車製造業生產線上，操作人員利用大資料分析系統可以學習並預測生產線狀態，提前進行裝置維護，防止在車輛生產時候出現故障。3）機器人→該技術涵蓋了機器人的設計、建造、運作等。得益於人工智慧技術的進步，機器人技術有了更廣泛和靈活的應用，可以實現柔性生產和精確抓取等複雜操作。汽車生產線上的機械臂利用強化學習技術，提高了精確度，強化了協作關係，提高了車輛的良品率。4）語音識別與自然語言處理→自然語言處理（NLP）是讓系統理解並明白人類寫作、說話方式的核心技術。而語音識別技術則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結合使用可以完成文字抽取，資訊歸納，語音轉文字等多項任務，在相關的檔案處理、售後服務以及汽車的互動功能中廣泛應用。5）雲計算→雲計算是利用網路將本地任務上傳至雲端伺服器進行處理，從而實現本地裝置無法實現的功能的技術。包括車載電腦的路徑規劃、手機互動、車輛自檢、行車資料記錄及分析等功能均有云計算的支援。6）AR/VR→增強現實與虛擬現實是基於虛擬和現實環境，並結合視覺識別，機器學習，深度學習等多種前沿技術的集合體。此項技術能夠為車企透過打造虛擬場景以提高產品的設計、研發效率，同時為車輛本身的智慧化升級提供支援。
然而，不可避免，人工智慧在汽車行業也存在一些侷限性。比如說，基礎設施不完善性→對於車聯網來說，要實現車與車、車與路、車與周遭環境互聯的願景離不開道路基礎設施支援。而當前的道路上的基礎網路設施建設尚未完善，不足以支撐未來汽車的網聯需求；法律法規不成熟性→智慧駕駛技術自誕生以來一直承受著部分道德因素的詬病，而針對智慧駕駛，乃至未來自動駕駛的法律法規也尚未成熟，因而限制了智慧駕駛技術的發展；網路互動的安全性→隨著網際網路技術的發展，大量資訊在網路中得以檢視，也從而引發了部分資訊和隱私安全的問題。同理，車聯網透過讓車與網路互動以提供更優質的功能與服務，但隨之也帶來了車載計算機系統與外界互動的安全隱患。
最後，就 人工智慧在汽車行業的發展趨勢而言，主要表現在：汽車設計智慧化→隨著資訊時代的到來，智慧設計軟體的出現正把設計工作的試錯成本大幅降低，將專家系統植入設計軟體以配合設計師整合素材將是一個充滿潛力的發展方向；人車互動靈活化→藉助人工智慧技術實現更便捷的人車互動將是汽車行業近期內的熱門發展方向。虛擬車載助手，車主身份識別、疲勞監測、手勢識別等應用正逐漸出現在汽車市場中；跨行合作共贏化→伴隨市場對自動駕駛的關注，傳統車廠、網際網路公司、初創公司等都在試圖進入智慧駕駛的領域。而這些公司的側重和優勢各有不同。因此跨行業機構進行合作，共同打造未來智慧汽車將成為人工智慧在汽車行業的一大趨勢。。
首先，就 人工智慧技術在汽車行業的應用現狀 而言，可以根據不同的核心細分技術，劃分為6大類：
1）計算機視覺→該技術試圖建立能夠從影象或者多維資料中獲取“資訊”的人工智慧系統。在汽車行業中，計算機視覺是應用最廣最成熟的技術之一。比如在工業機器人生產線上，計算機視覺可以幫助生產機械獲得更加精確的測量資料，保證生產線的高精度。2）大資料分析→該技術指對各種不同來源的非結構化或者結構化資料進行分析，從中挖掘資訊，觀察和追蹤發生的事情，從而幫助人類決策和判斷。在汽車製造業生產線上，操作人員利用大資料分析系統可以學習並預測生產線狀態，提前進行裝置維護，防止在車輛生產時候出現故障。3）機器人→該技術涵蓋了機器人的設計、建造、運作等。得益於人工智慧技術的進步，機器人技術有了更廣泛和靈活的應用，可以實現柔性生產和精確抓取等複雜操作。汽車生產線上的機械臂利用強化學習技術，提高了精確度，強化了協作關係，提高了車輛的良品率。4）語音識別與自然語言處理→自然語言處理（NLP）是讓系統理解並明白人類寫作、說話方式的核心技術。而語音識別技術則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結合使用可以完成文字抽取，資訊歸納，語音轉文字等多項任務，在相關的檔案處理、售後服務以及汽車的互動功能中廣泛應用。5）雲計算→雲計算是利用網路將本地任務上傳至雲端伺服器進行處理，從而實現本地裝置無法實現的功能的技術。包括車載電腦的路徑規劃、手機互動、車輛自檢、行車資料記錄及分析等功能均有云計算的支援。6）AR/VR→增強現實與虛擬現實是基於虛擬和現實環境，並結合視覺識別，機器學習，深度學習等多種前沿技術的集合體。此項技術能夠為車企透過打造虛擬場景以提高產品的設計、研發效率，同時為車輛本身的智慧化升級提供支援。
然而，不可避免，人工智慧在汽車行業也存在一些侷限性。比如說，基礎設施不完善性→對於車聯網來說，要實現車與車、車與路、車與周遭環境互聯的願景離不開道路基礎設施支援。而當前的道路上的基礎網路設施建設尚未完善，不足以支撐未來汽車的網聯需求；法律法規不成熟性→智慧駕駛技術自誕生以來一直承受著部分道德因素的詬病，而針對智慧駕駛，乃至未來自動駕駛的法律法規也尚未成熟，因而限制了智慧駕駛技術的發展；網路互動的安全性→隨著網際網路技術的發展，大量資訊在網路中得以檢視，也從而引發了部分資訊和隱私安全的問題。同理，車聯網透過讓車與網路互動以提供更優質的功能與服務，但隨之也帶來了車載計算機系統與外界互動的安全隱患。
最後，就 人工智慧在汽車行業的發展趨勢而言，主要表現在：汽車設計智慧化→隨著資訊時代的到來，智慧設計軟體的出現正把設計工作的試錯成本大幅降低，將專家系統植入設計軟體以配合設計師整合素材將是一個充滿潛力的發展方向；人車互動靈活化→藉助人工智慧技術實現更便捷的人車互動將是汽車行業近期內的熱門發展方向。虛擬車載助手，車主身份識別、疲勞監測、手勢識別等應用正逐漸出現在汽車市場中；跨行合作共贏化→伴隨市場對自動駕駛的關注，傳統車廠、網際網路公司、初創公司等都在試圖進入智慧駕駛的領域。而這些公司的側重和優勢各有不同。因此跨行業機構進行合作，共同打造未來智慧汽車將成為人工智慧在汽車行業的一大趨勢。。