高新技術企業
人工智能：除了保持車輛在車道上行駛，還能做到更多
來源:汽車電子應用網
每個人都聽到過引擎蓋下面傳來的嘎吱聲或異常聲響，此刻為時已晚，我們只能看著汽車冒著蒸汽，并因拋錨而停靠在高速公路邊上。英國汽車維修公司Kwik-fit的一項調查顯示，故障維修的平均成本約為350英鎊，對于某些情況，成本可能會超過1500英鎊。很多需要維修的故障本可以在到達故障點之前就被發現，但是乘客座位上不可能一直坐著一名機械師，那我們該如何預測這些問題并盡早處理它們呢？答案就是人工智能（AI）。
AI不僅僅限于駕駛輔助功能
從超級巡航系統到自動駕駛系統等等，先進駕駛輔助系統（ADAS）和全自動駕駛領域已成為汽車行業的支柱。許多最新、最先進的AI系統都已準備好用于汽車制造商最優質的汽車產品。AI可以做的不僅僅是幫助車輛保持在車道上行駛、無縫倒車入位以及指引你去你最喜歡的咖啡店；AI非常擅長于根據簡單的傳感器數據來識別模式和預測結果，這些數據可能過于精細以至于人類感官無法感知，這使得AI成為捕捉異常聲響的完美工具，以避免其演變為“昂貴”的巨響聲。
AI需要通過高質量的數據進行訓練以提高工作效率。幸運的是，車輛的故障、維修和保養都有詳細的記錄，同時機械師記錄的故障以及由交通部門等執行的年度測試可以提供豐富的車輛運行實證證據。獲取這些數據并將其輸入機器學習算法可以提供一個高效的模型，該模型可以根據從尾氣排放到略微不均勻的剎車衰減等各種數據點來預測可能發生的故障。
此前，我們在云端已經有一個無所不識、無所不知的“機械師”，而現在我們需要將這種智能化功能部署至邊緣端的車輛上。下一步需要做的是將一個非常基本的神經網絡加速器（如Imagination的NNA）連接至車輛的引擎管理計算機和車輛里其它現有的傳感器，如胎壓和溫度傳感器。通過幾個額外的可測量異常振動等情況的傳感器，AI完全可以在潛在故障發生之前就發現它。
這樣一來，當AI檢測到它認為可能很快就會變成故障的情況時，就會提醒駕駛員已經檢測到了什么，并建議他們去找機械師進行快速、便宜的維修，而不是坐視不理，最終因發生故障而停靠在路邊。該系統還可以將更多關于所感知故障的詳細信息提供給機械師，使他們在進行故障診斷時更省時省力，從而有精力提供高質量的維修。
從最豪華的車型到最基本的短途城市用車，將這種“AI機械師”部署到每輛汽車中聽起來似乎要投入很多成本，但要知道，發生故障時，遭受損失的可不僅僅是客戶的腰包。
將故障的花費降至最低
沮喪和憤怒是發生故障時最常見的兩種情緒，其中一些情緒是針對故障情況的，但通常這些情緒是針對車輛及其制造商的。除了維修汽車所需花費的數百英鎊之外，如果駕駛員因此去尋求購買一輛新車，可能會對原本的汽車品牌造成巨大的損失，因為他發誓絕不再購買你的品牌，這意味著你的銷售對其將毫無作用。
還有一個問題是，到底是誰在支付故障維修費用。車輛所有權方面發生了巨大變化，相比以往，越來越多的人開始采用租賃、融資或基于貸款的所有權模式。這些所有權模式通常包括廣泛的質保和維修計劃，在某些情況下，計劃的期限長達10萬英里和10年。
在消費者眼中，長期質保意味著一切都可以得到妥善處理，如果出現問題，他們會自然而然地認為應該由經銷商或汽車制造商來承擔修理費用。
如果通過AI系統來監測數百萬輛汽車的狀態和故障可能性，制造商就可以在潛在系統問題演變為更大的問題之前發現它，并主動進行應對。
快節奏的生活
沒有人喜歡出現問題，汽車故障也不例外，無論是對于個人車主還是擔心因維修和車隊停工而造成影響的車隊管理者。通過部署簡單、低成本的神經網絡加速器和其它計算設備，許多令人頭疼的問題都可以在它們發生之前得到解決，從而將汽車故障造成的煙霧和駕駛員的一腔憤怒轉變為駛往車庫的輕松之旅，所需做的就只是在質保期內進行簡單的維修以確保客戶能夠正常行駛。
Imagination擁有業界領先的神經網絡加速器（NNA）IP系列產品，它們是專用的AI加速器，可以提供領先的邊緣AI推理性能。從2017年發布2NXNNA開始，Imagination已經發布了三代NNA產品。其中，3NX可以幫助汽車應用很好地優化計算能力和性能；而最新一代4NX更是專門面向ADAS和自動駕駛應用打造的終極AI加速解決方案，除了提供超高性能和超低延遲，在車規安全性方面，還可以憑借符合ISO26262標準的設計流程，幫助客戶更快獲得ISO26262認證。
人工智能：除了保持車輛在車道上行駛，還能做到更多
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來源:汽車電子應用網
每個人都聽到過引擎蓋下面傳來的嘎吱聲或異常聲響，此刻為時已晚，我們只能看著汽車冒著蒸汽，并因拋錨而停靠在高速公路邊上。英國汽車維修公司Kwik-fit的一項調查顯示，故障維修的平均成本約為350英鎊，對于某些情況，成本可能會超過1500英鎊。很多需要維修的故障本可以在到達故障點之前就被發現，但是乘客座位上不可能一直坐著一名機械師，那我們該如何預測這些問題并盡早處理它們呢？答案就是人工智能（AI）。
AI不僅僅限于駕駛輔助功能
從超級巡航系統到自動駕駛系統等等，先進駕駛輔助系統（ADAS）和全自動駕駛領域已成為汽車行業的支柱。許多最新、最先進的AI系統都已準備好用于汽車制造商最優質的汽車產品。AI可以做的不僅僅是幫助車輛保持在車道上行駛、無縫倒車入位以及指引你去你最喜歡的咖啡店；AI非常擅長于根據簡單的傳感器數據來識別模式和預測結果，這些數據可能過于精細以至于人類感官無法感知，這使得AI成為捕捉異常聲響的完美工具，以避免其演變為“昂貴”的巨響聲。
AI需要通過高質量的數據進行訓練以提高工作效率。幸運的是，車輛的故障、維修和保養都有詳細的記錄，同時機械師記錄的故障以及由交通部門等執行的年度測試可以提供豐富的車輛運行實證證據。獲取這些數據并將其輸入機器學習算法可以提供一個高效的模型，該模型可以根據從尾氣排放到略微不均勻的剎車衰減等各種數據點來預測可能發生的故障。
此前，我們在云端已經有一個無所不識、無所不知的“機械師”，而現在我們需要將這種智能化功能部署至邊緣端的車輛上。下一步需要做的是將一個非常基本的神經網絡加速器（如Imagination的NNA）連接至車輛的引擎管理計算機和車輛里其它現有的傳感器，如胎壓和溫度傳感器。通過幾個額外的可測量異常振動等情況的傳感器，AI完全可以在潛在故障發生之前就發現它。
這樣一來，當AI檢測到它認為可能很快就會變成故障的情況時，就會提醒駕駛員已經檢測到了什么，并建議他們去找機械師進行快速、便宜的維修，而不是坐視不理，最終因發生故障而停靠在路邊。該系統還可以將更多關于所感知故障的詳細信息提供給機械師，使他們在進行故障診斷時更省時省力，從而有精力提供高質量的維修。
從最豪華的車型到最基本的短途城市用車，將這種“AI機械師”部署到每輛汽車中聽起來似乎要投入很多成本，但要知道，發生故障時，遭受損失的可不僅僅是客戶的腰包。
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沮喪和憤怒是發生故障時最常見的兩種情緒，其中一些情緒是針對故障情況的，但通常這些情緒是針對車輛及其制造商的。除了維修汽車所需花費的數百英鎊之外，如果駕駛員因此去尋求購買一輛新車，可能會對原本的汽車品牌造成巨大的損失，因為他發誓絕不再購買你的品牌，這意味著你的銷售對其將毫無作用。
還有一個問題是，到底是誰在支付故障維修費用。車輛所有權方面發生了巨大變化，相比以往，越來越多的人開始采用租賃、融資或基于貸款的所有權模式。這些所有權模式通常包括廣泛的質保和維修計劃，在某些情況下，計劃的期限長達10萬英里和10年。
在消費者眼中，長期質保意味著一切都可以得到妥善處理，如果出現問題，他們會自然而然地認為應該由經銷商或汽車制造商來承擔修理費用。
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