人工智慧概念被熱炒的階段已經過去，現在人工智慧落地應用正如火如荼的展開。從應用方向來看，目前，金融、醫療、汽車和零售行業的應用場景相對成熟。就汽車行業來說，人工智慧已經滲透到銷售、維修、駕駛等多個場景，尤其是當下最火的無人車，其應用和商業模式都非常清晰，加之百度、谷歌等巨頭爭相投入，該領域發展迅速。

1.駕駛輔助系統

駕駛輔助系統是汽車人工智慧領域目前最為火熱的方向。在感知層面，其利用機器視覺與語音識別技術感知駕駛環境、識別車內人員、理解乘客需求；在決策層面，利用機器學習模型與深度學習模型建立可自動做出判斷的駕駛決策系統。

按照機器介入程度，無人駕駛系統可分為無自動駕駛(L0)、駕駛輔助(L1)、部分自動駕駛(L2)、有條件自動(L3)和完全自動(L4)五個階段。自動駕駛實際上就是把一個機器人司機和一輛電動汽車結合在一起，至於能達到哪個階段關鍵取決於“人工智慧”。目前，技術整體處於多個駕駛輔助系統融合控制、可監控路況並介入緊急情況(L2)向基本實現自動駕駛功能(L3)的轉變階段。

以最火的無人車為例，據媒體報道，單單美國加州，就有30到50家無人車公司在路測。國內無人車的研發百度遙遙領先，今年7月已經推出了自動駕駛開放平臺的Apollo計劃，預計首批無人車的量產時間將從2020年提前至2018年。據最新訊息披露，百度旗下的藍白色自主駕駛汽車已被發現出現在北京北部的公共道路上，似乎在進行中國首次全自主駕駛汽車公路測試。

2.智慧車載系統技術

以百度的 Apollo小度車載系統為例，Apollo小度車載系統具備智慧語音助手、人臉識別、疲勞監測、AR導航、HMI、車家互聯、智慧安全等多個核心功能。

Apollo小度車載系統將家裡的智慧音箱和汽車無縫連線了起來。在家裡對智慧音箱發出語音指令，就能開啟車裡的空調，再也不用經歷夏天車內可煎蛋、冬天車內似冰窖，上車空調開上好一陣子才能緩過來的狀況。除了提前開啟空調，還能坐在家裡檢視汽車油耗。

當下最熱的人臉識別也被應用到了Apollo小度車載系統，從此再也不用車鑰匙，直接刷臉上車，而且座椅立刻調整到適合你的角度。開車過程中，Apollo小度車載系統還會透過人臉識別，對駕駛員的精神狀態進行分析，一旦監測到了疲勞駕駛行為，就立刻用播放音樂、震動安全帶、主動對話等方式發出提醒，如果駕駛員實在是“睏意難消”，小度就會自動導航到最近的休息區。至於人臉識別的準確率更不用擔心，已經達到99.77%。

Apollo小度車載系統背靠百度千億級的搜尋資料，其語音互動功能強大無比，可以滿足150多個場景下的需求，在強噪音下仍具備超高識別率，而且支援多輪互動、打斷式互動、情感化表達等。例如，在開著敞篷跑車的強噪音情況下，透過語音播放、停止、切換音樂，可以直接問車子執行情況；對於推薦電影院、選座、買票都是“so easy”的事，付完款直接導航到電影院。

3.智慧銷售

以近日戴姆勒為梅賽德斯-賓士豪華車研發的一款虛擬手冊（virtual manual）為例，該手冊融合了人工智慧技術與聊天機器人（chatbot）及增強現實等其他先進技術。汽車銷售員也可能很快面臨失業。

該技術僅需要透過手機應用“詢問賓士”（Ask Mercedes）便可實現。使用者可透過“詢問賓士” 瞭解新車功能，不僅可以現場查詢與車輛操作相關的問題、瞭解座艙儀表盤及使用者介面的各項功能，這款高科技產品還能人性化地回答人機介面以及與梅賽德斯品牌、戴姆勒企業相關問題。此外，對於最新版梅賽德斯-賓士E Class或S級轎車，該應用透過手機攝像頭掃描，可以說明存疑的控制原件或顯示屏出了哪些問題。

如此專業又有人情味的智慧應用是不是分分鐘代替一批不專業的銷售。

4.零部件的實時監測

所謂預測性維修是指將狀態監測、故障診斷、狀態預測和維修決策多位合為一體的系統過程，透過收集大量執行狀態資訊和運用預測模型，來實現零配件的提前維修更換。

於2013年成立的加拿大企業Ansik，開發了一款軟體PitStop可預測零件故障。該公司向企業代理商和維修站銷售一款接入汽車的外掛和一個附屬手機APP，以此蒐集實時發動機和感測器資料及其他監測資訊，觀測效能狀況並推斷汽車故障可能。如果資料顯示汽車將出現問題，會立刻通知使用者停車檢修，同時提供來自維修站的修理建議。

如今“AI+”已然成了一個新趨勢，人工智慧與各行各業結合，汽車成了重點方向之一。百度等公司在無人車上的大力投入，使得汽車行業本身也在掀起一場科技革。

當特斯拉功能已經能部分接管使用者的駕駛權時，無人車離我們越來越近。騰訊釋出的汽車行業人工智慧報告指出，自動駕駛設若普及，將改變整個汽車業態，無人駕駛出租車憑藉著更高的載客時間和更低的成本，則會顛覆計程車市場。自動駕駛還會改善城市空間佈局，節省40%的停車空間；平均減少30%交通堵塞時間；顛覆私家車市場（自動駕駛出租車比自購和維護車輛更經濟，更便捷），目前自動駕駛已然成為了一塊誘惑的蛋糕。 但是，自動駕駛要普及，還存在著諸多問題。 騰訊汽車在大會上指出，汽車與AI結合實現自動駕駛，必須走過三個階段：技術爆發期、混合過渡時期、智慧交通時代，我們還處於技術爆發期，車企更多是在研發技術，降低感測器成本達到商用水平、想法降低高精地圖繪製成本、推動5G物聯網技術應用。要讓自動駕駛走向現實，必須克服五個維度的問題：政策法規、基礎設施、高精地圖、技術標準與民眾的接受程度。 每一個維度都存在著巨大的挑戰。以民眾接受度為例，騰訊汽車的調研顯示，目前受訪使用者只有58%的表示能夠接受自動駕駛，最擔憂的問題是自動駕駛的安全性，因此，消除消費者對自動駕駛的誤會，建立人類對自動駕駛的信心還是一個難題。

騰訊的汽車AI報告指出，AI技術對汽車行業短期內主要影響是營銷及車主使用;長期來看才是自動駕駛。從技術爆發期到智慧交通時代，中間還有漫長的混合過渡時期，在這個階段汽車與AI依然有許多結合點，具體來說，在這些領域AI與汽車的結合已經開始：

1、AI讓生產成本更低廉

利用AI技術改變整個汽車的設計、製造、測試等諸多環節，谷歌無人車之父Sebastian Thrun就指出，未來80%的工作會被AI所替代，汽車製造商也可以在工廠裡用AI取代工人，目前中國有一些新興工廠就已經在大量應用機器人，降低成本的同時確保一致性降低錯誤，尤其是一些對人類安全有威脅的生產環境，更是十分適合應用AI技術，比如汽車行業的測試環節。在這一點上，汽車巨頭已在實踐，如北汽新能源的智慧工廠以智慧化的方式實現了客戶與廠商資訊的透明，供應商的資訊整合以及即時的互通，實現了個性化訂單的批次化生產。

2、AI讓交通更安全

地圖基於大資料智慧感知交通網路進而提醒使用者改變出行路線，大幅提升交通效率，這是車聯網的典型應用領域，當汽車接入網際網路，且與周邊交通環境如紅綠燈、路況監控攝像頭、停車場等物聯網資料結合，結合AI技術進行實時處理，就能更加智慧地規劃路線。眼下汽車正在具備聯網能力，內建地圖輔以NB-IoT等通訊技術，有望更加實時地互聯互通，進而提高整體交通效率。

3、AI讓管理更方便

將AI技術應用到車企的企業管理、渠道管理、市場營銷諸多環節，有效降低成本、提高管理效率。比如在營銷環節，透過消費者在交通、電信等領域的大資料來洞察消費者，瞭解消費者的需求。北汽推出VOCe+專案，從社會化媒體中獲取消費者的資料，從自身的服務生態中獲取多維度的消費者特徵資訊，進而充分了解消費者需求。騰訊汽車AI報告也指出，AI現階段就可以幫助汽車營銷端及銷售端實現基於大資料的精準化銷售。

4、AI讓出行更愉悅

車載應用如空調、娛樂，可結合語音等AI技術更好地響應司機和乘客的指令；汽車解鎖引入步態識別、聲紋識別、面部識別等生物識別技術；汽車還能根據天氣、使用者狀態自動調整空調……透過這些AI技術應用，提升使用者與汽車、汽車與環境的互動體驗是眼下就能實現的。一個令人印象深刻的例子就是，許多停車場基於影象識別技術自動識別車牌，避免拿卡刷卡，AI技術早已在應用。

5、AI讓駕駛更簡單安全

在自動駕駛全面實現之前，智慧輔助駕駛已經商用，且將進一步普及。目前以ADAS（先進駕駛輔助系統）為代表的高新技術裝備在車輛上的滲透率正在大幅提升，有望在2018年迎來爆發，2020年，僅ADAS一項的市場規模就將達到近千億元，年複合增速將超過35%。德國等汽車工業發達國家ADAS已經普及，中國滲透率較低，因此存在巨大市場空間。ADAS應用了感測器、影象識別等AI技術，給了人類眼觀八方的能力、提醒人類不要犯類似於疲勞駕駛的錯。事實上，自動駕駛也分為L1-L5 不同級別的自動化，部分ADAS已實現L1級別的自動駕駛，特斯拉的AutoPilot則實現了L2級別的自動駕駛，AI輔助人類駕駛已經成為現實。

總之，AI與汽車的結合再不久必將引領汽車行業更加迅猛的發展，為人們的生活、出行、旅遊，帶來更加便利的方式，等技術真正成熟的那一天，我相信車禍事故將成為過去，人們不會再出現行車事故。

智慧技術系統一般由感測器、控制器、執行器三大關鍵技術組成，主要包括：1）先進感測技術，包括利用機器視覺技術的檢測，如鐳射測距系統、紅外攝像技術，以及利用雷達（鐳射、釐米波、毫米波、超聲波）檢測前行車輛。2）通訊技術（GPS、DSRC、3G/4G），包括數臺智慧汽車之間協調行駛必須的技術、車路協調通訊技術，以及相應的車聯網通訊技術。3）橫向控制，包括利用引導電纜、磁氣標誌列、機器視覺技術、具有雷達反射性標識帶的橫向控制。4）縱向控制，包括利用鐳射雷達、毫米波雷達、機器視覺技術測車間距離的縱向控制，以及利用車間通訊及車間距離雷達的車佇列行駛縱向控制。