汽车行业往往处于新技术的前沿。几十年来，该行业一直在装配线上使用机器人技术。近年来，汽车行业也成为人工智能应用最为广泛的行业之一。汽车行业目前面临的一些重大问题与半自动驾驶和自动驾驶有关。这些车辆拥有一系列传感器、摄像头、处理器、雷达系统等，可以提供海量数据，用于避开障碍物、在道路上进行更多机动、响应标志、保持车道行驶、智能停车和自动驾驶等需求.以其中一个参数为例，比如路上发生事故反应时间大约是1.5秒。无人驾驶汽车必须能够在如此短的时间内“看到”正在发生的事情并做出反应。实时处理所有与驾驶相关的数字技术需要先进的基于人工智能的处理和决策。人工智能推动汽车行业创新的6种方式由于全球市场规模、可用利润率以及通用、丰田、宝马、和特斯拉一个。根据Tractica的数据，到2025年，包括硬件、软件和服务在内的全球汽车AI市场总量将达到约270亿美元。以下是人工智能应用于汽车的一些例子：（1）NautoNauto公司开发了一种预测性人工智能警告可以帮助汽车避免交通事故的系统。它融合了700多个车队使用的视觉技术。它处理汽车内外的40多个风险因素以发出警告，并帮助将碰撞的可能性降低高达80%。例如，芝加哥地区的最后一英里配送车队使用它减少了81%的碰撞。Nauto的首席产品官YoavBanin表示，Nauto结合了AI原生技术、数据科学和超过10亿公里的AI处理驾驶里程，以预测和帮助防止碰撞。Nauto的方法不是迷失在以车辆为中心的远程信息处理和摄像头作为驾驶风险和回顾历史事件的间接代理，而是使用人工智能直接了解驾驶员行为。它分析驾驶员分心、困倦、使用电话和分心等细微指标，结合车速、加速度以及周围车辆和行人，仅在需要时发出声音警报。巴宁表示，“Nauto在车辆边缘的人工智能应用技术可以实时处理驾驶员行为和外部路况，可以安全地引入越来越高级别的自动驾驶。”(2)特斯拉TessLa公司在多方面涉足人工智能。特斯拉公司在最近的AIDay上推出了DI定制芯片。作为特斯拉Dojo超级计算机系统的一部分，该芯片采用7纳米工艺制造，可提供362teraflops的处理能力。一个模组上有25个DI芯片，120个模组可以装在几个柜子里，提供高达每秒100G的浮点运算能力，足以改变人工智能在汽车领域的应用。特斯拉正在与英特尔公司、英伟达、Graphcore和其他公司合作开发这项技术。目标是加快人工智能模型的训练，以便它们能够从特斯拉汽车摄像头的视频中识别关键细节。特斯拉已经在现有车辆使用的芯片中使用人工智能，以根据道路上发生的情况在其车载软件中做出决策。这使该公司能够为其车辆提供“完全自动驾驶能力”选项，使它们能够自动变换车道、在高速公路上行驶、停车等。(3)Kawasaki川崎和软银集团正在利用人工智能技术开发下一代摩托车，它可以随着骑手的需求而成长并适应骑手的需求。这些摩托车使用人工智能实现多种功能：例如提供以5英里/小时的速度减速的建议；告知周围环境和可能的危险；建议。(4)JeepJeep的大切诺基是又一款引入先进人工智能技术的车型。其最新车型已更新了主动驾驶辅助系统，以提高驾驶汽车的安全性和性能。该公司还使用SightMachine的技术对大切诺基和其他车辆的总装线进行持续检查。该系统每天检查1,100辆汽车，包括15个外部元素，并具有足够的内置智能来区分25种车型和11种颜色，准确率为99.9%。来自检查的数据在人工智能和制造执行系统??(MES)、图像分析系统和边缘/云计算系统之间共享。SightMachine的联合创始人兼首席执行官JonSobel表示：“SightMachine的制造生产力平台为从工厂车间到高层管理人员的每个利益相关者提供了一个值得信赖且动态更新的生产视图。”持续、实时的决策制定来指导运营。它包括一套可视化、数据发现、分析和人工智能工具，以帮助提高生产力。”(5)福特福特走在汽车人工智能研究的最前沿。为了帮助推动新技术向前发展，该公司正在其装配线上使用人工智能来加快生产速度。在密歇根州福特工厂组装变矩器的机器人学习如何通过基于SymbioRobotics技术的人工智能更高效地运行。此外，该公司拥有自己的驾驶员辅助系统，并正在大力投资自动变速器。(6)驾驶员监控系统(DMS)驾驶员监控系统(DMS)由一系列遍布车辆内部的小型摄像头或传感器组成，这些摄像头或传感器使用计算机视觉(CV)来监控驾驶员行为，并在出现迹象时提醒工作人员嗜睡、分心或注意力不集中。这些支持人工智能的系统可以识别驾驶员的各种动作：例如驾驶员身体前倾或点头表示困倦；他们注视的方向，以确定他们是否在看路；以及他们手的位置。Datagen联合创始人兼首席技术官GilElbaz表示：“计算机视觉(CV)系统必须考虑人类外貌、身体方向、运动、服装、照明、物体大小和细节以及汽车的巨大变化。”.
