数据分析:人工智能移动性的先决条件

苏马病Das
苏马病Das
2018年7月23日 4分钟阅读

Robot-Keychain.png由于汽车技术的范式转变,汽车行业的现在和未来之间的界限正在变得模糊. 无人驾驶, 人工智能 汽车不再是未来的概念. mgm高梅美登录-mgm高梅美线路-apple app store排行榜不再设想安全出行的想法, 安全, 环境保护, 驾驶乐趣与便利, “下一个十年”,“相反,这将在未来两到三年左右左右mgm高梅美登录-mgm高梅美线路-apple app store排行榜的生活方式.

今天的汽车不仅仅是有轮子的机器, 而是软件和硬件不可分割的交流. 巡航控制等功能, 驾驶员辅助, anti-collision-systems, 地理位置, 其他方面的连接性集成, have crept into the mass market; enhancing vehicle safety, 舒适方便.

然而, 该行业的目标是让车辆成为人类的延伸, 而不是人类的附属品. 这就是人工智能(AI)和机器学习(ML)发挥作用的地方.

人工智能汽车竞赛

人工智能似乎在汽车行业掀起了一场竞赛. 特斯拉这样的公司, 福特, 沃尔沃, 宝马, 奥迪(Audi)和奔驰(Mercedes)是少数将AI和ML适度集成到其现代汽车中的领先者, 目标是在未来3-5年内生产全自动汽车. 以特斯拉为例, 作为电动汽车行业的先驱之一, 它的自动驾驶功能和软件性能升级, 像智能手机, 该行业对技术创新的看法正在改变吗.

沃尔沃, 这家公司以其安全特性而闻名, 与商业分析解决方案公司有联系吗, Teradata, 推出一套通过预先预测汽车部件故障而采取预防措施的系统. 这使得该公司可以更好地计划其零部件库存.

减少库存意味着降低成本和更高效的供应链, 这反过来意味着客户满意度. 沃尔沃表示,其80-90%的新车都是“联网的”(提交客户许可),以收集驾驶行为的数据驱动信息, 汽车相关保修数据, 客户数据和路上的反应. 所有这些都是为了增强当前的车型,并开发与消费者无缝交互的未来车型.

沃尔沃汽车使用Teradata分析解决方案和物联网(物联网),为沃尔沃汽车自动驾驶仪等关键项目提供高级分析, 车对车通信与项目26. 例如, 分享路况信息, 由几辆相连的沃尔沃汽车收集, 在不久的将来,它能与其他汽车和道路维护当局共享吗.

传统汽车着眼于现代科技

mgm高梅美登录-mgm高梅美线路-apple app store排行榜正在看到一个新科技公司成为传统汽车公司重要合作伙伴的时代. 例如, 这家美国汽车制造商, 福特, 投资10亿美元给Argo AI开发自动驾驶汽车. 宝马收购了计算机视觉公司Mobileye,计划在2021年前将ML集成到汽车中. 奥迪(Audi)和奔驰(Mercedes)也在广泛使用人工智能来实现现代汽车功能的自动化, 并计划在未来几年内生产全自动汽车.

尽管人工智能汽车可能永远无法达到人类的直觉, 正确的数据和算法将帮助他们使mgm高梅美登录-mgm高梅美线路-apple app store排行榜的道路成为更安全、更高效的出行方式.

有趣的是, 非汽车公司也加入了探索汽车AI和ML解决方案的行列. 例如, 谷歌的自动驾驶汽车项目, Waymo与菲亚特-克莱斯勒的合作关系一直在凤凰城运送乘客, 在美国呆了一年多. 移动打车服务Lyft与深度学习初创公司Drive合作.ai,为自动驾驶出租车开发人工智能软件. 国际汽车供应商, 特尔斐, 获得NuTonomy, 自动驾驶汽车初创公司, 它一直在新加坡测试自动驾驶汽车.

哪里有人工智能,哪里就有数据分析

尽管人工智能支持驾驶员辅助和传感器等连接功能, 预测维护和地理空间绘图, 被整合到车辆上了吗, 自动驾驶汽车需要最少的人为干预,这完全是另一回事. 在一辆全自动驾驶的车上, 驾驶决策由人工智能算法控制,该算法处理汽车公司收集的历史数据和ML(自适应学习)系统整理的实时数据, 记录动态路况并经过处理后应用于实时驾驶.

麦肯锡指出,到2025年,汽车制造商的全行业人工智能生态系统的价值将约为2150亿美元. 要抓住这个机会, AI和ML技术需要与自动驾驶和联网汽车制造商协同工作. 为了完全无缝地集成这些技术,并使其成为消费汽车的主流, 汽车制造商需要强大的分析工具进行整理, 处理并理解数据.

自动驾驶汽车的数据分析与车轮同样重要

汽车领域的人工智能将创造大量降低成本的机会, 提高运营效率, 优化定价, 改进维修计划, 预测和匹配需求和供应,并帮助产生新的收入来源. 随着众多科技和汽车公司加入全球人工智能汽车竞赛,利用这些机会, 很明显,巨量的数据将被投入到可能成为生产力障碍的混合中.

然而, 一个强大的、可扩展的大数据分析平台可以将所有这些整合在一起, 精简输出,提高整个生态系统的效率. 麦肯锡预测,到2030年,汽车大数据将成为一个价值7500亿美元的产业.

例如, 现在的数据分析工具正在分析列车的模式, 地铁, 出租车, 汽车, 交通信号灯, 餐厅交通和一般市民运动提供了新的见解, 用于自主系统的预防措施. 分析工具可以研究车队的传感器数据, 例如旅行时间和路线,并优化操作,以预测故障的概率和由此产生的业务影响. 来自每辆车的大数据分析可以帮助集成的人工智能系统理解事故和侥幸脱险之间的区别, 让未来的自动驾驶汽车更智能、更安全.

尽管人工智能汽车可能永远无法达到人类的直觉, 正确的数据和算法将帮助他们使mgm高梅美登录-mgm高梅美线路-apple app store排行榜的道路成为更安全、更高效的出行方式. 随着全自动驾驶汽车暴露在不断变化的环境中, 它们将成为需要不断处理的数据仓库,以获得可操作的见解和性能改进. 数据越大,自动驾驶汽车的潜力就越大. 因此, 自动驾驶汽车和大数据分析必须共同努力,提高彼此的标准.

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关于苏马病Das

苏马病Das是Teradata印度公司的董事总经理. 他拥有超过29年的技术行业领导经验,包括企业软件知识, 综合管理, 销售和业务发展, 战略咨询和专业服务及行政管理经验.

在Teradata, Souma负责提供领导 & 对公司印度业务的总体战略方向,监督包括销售在内的现场运营, 客户管理, 市场营销, 专业的服务和客户支持.

Souma是一个以结果为导向的主管,喜欢建设, 指导和培养团队,培养高绩效人才,为企业带来新的收入增长点.

加入Teradata之前, Souma是Qlik印度业务的区域副总裁兼董事总经理,负责带领团队推动增长, 利用Qlik分析平台的组织的收入和客户满意度.

在加入Qlik之前,Souma是印度Infor的地区副总裁兼董事总经理. 苏马病也, 建立并领导思杰系统公司的印度业务,担任了近十年的副总裁. 他的职业生涯始于Wipro Technologies公司,后来在IBM担任不同的职位和职能.

Souma在杜克大学富库商学院获得行政管理硕士学位,并在贾达夫普尔大学获得计算机科学与应用硕士学位.

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