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麦肯锡报告:汽车行业如何依靠AI腾飞?|雷报第3期|亚博app买球安全

发布时间:2021-07-29    来源:亚博app买球安全51832

本文摘要:自动驾驶合法化的支持率高达70%。

自动驾驶合法化的支持率高达70%。为什么机器学习对汽车领域最重要?有两个重要原因:过程、产品甚至商业都需要机器学习。在提高产量、效率、优化过程、提高服务质量的基础上,产品本身最决定的因素是机械学习,商业不受产品影响。

汽车构建自动驾驶、提高车内体验是必不可少的技术,机械学习也可以从一些商业中产生新的商机。人工智能在传统行业反而有更大的发挥空间机械学习给机会带来挑战,基于众多消费者的兴趣,现在可以找到机械学习在汽车领域的典型应用。如下图所示,它们分为三个不同的类别:1.过程处理优化和生产效率提高(一般来说,根据高级分析,机器学习得到加强。2、新产品和强化性能后的产品(主要通过机器学习获得)3、利用这些新产品创造新的业务和消费者案例。

为了获利,面对许多挑战,基于机器学习的自动乘车不会在新的生态中蓬勃发展,但这对投资者来说充满挑战。开放性的问题,例如,在核心后端的AI系统中,每个汽车制造商都应该自己开发后端的AI系统,还是应该与其他公司合作?不同的生态能共享数据吗?业界不经常出现ISO这样的标准吗?中性服务器和专用AI系统。谁有资格经营服务器(如政府)?单体水平是什么(例如自治市、国家、地区)?多少个中性服务器必须建设?如何保证网络安全?更具体来说,投资者们不面对以下挑战技术的比赛,世界上约有500家自动驾驶公司,2010年以来,这些公司的投资总额达到500亿美元,同时共享上班/电子商务创业企业的320亿美元。

过去4年的投资额与前4年相比,减少了4倍。技术竞争似乎在加速。

如下图右图所示,自动驾驶公司自2010年以来共获得投资335亿美元,提高车内体验的公司获得136亿美元。技术人员、汽车制造商、供应商各有天然产业优势。一般来说,软件/技术或汽车功能可以分类。例如,Waymo通过了大量的数据,已经通过了很多实验。

特斯拉既可以生产汽车,也需要系统的猎人数据。但是两者还是创业公司,传统汽车厂家也有获取数据研发的创意。制度和标准的安全性很重要,为了在安全性和创造性之间平衡,必须具体指导方针和质量标准。

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今后,规章制度和基础设施等因地区和城市而异的可能性很高。因为不同地区的发展步伐可能不完全一致。标准,如界面和数据类型,每个公司因利益重视而异,因此需要高度的适应性。

商业模式的改变,当然,现在的传统汽车销售商业模式不会继续,只是减少了自动驾驶的功能。但是,除此之外,汽车制造商必须考虑的其他所有权模式和创造性反对人工智能功能的服务,如图12右图:B2B模式中,第三者可以享受车辆,将车辆卖给出租车公司等,或者需要汽车制造商自己享受车辆。

在B2C模式下,可以说是将汽车卖给个人,或者向个人提供汽车服务。确实要构建自动驾驶,很多消费者预计不是科技公司,而是必须将自动驾驶车带入市场。汽车制造商有能力满足消费者的期望,借此利益。但是,在专注于核心应用领域开发的时候,汽车制造商不应该考虑1.利润,最终用户最有关系的是什么,这会带来多少利益2.竞争结构,我想要的竞争对手有多少?他们和我相比有什么优势?3.市场地位,如何与他人竞争,我必须取得什么战略观点?4.胜利点,我自己能享受或获得什么胜利点?利用普遍的数据汽车制造商提供对消费者不道德的洞察力,细分算法。

此外,数据收集收集的应用于研究开发,汽车制造商之间的合作、研究开发标准也有可能构筑数据单体。推广标准和规范传统汽车制造商可以与其他汽车制造商、政府一起在这一领域尽快制定标准。太晚的制定可能会给外界带来界限,允许他们的创造力。

发展技术和商业伙伴关系运营商业模式,需要伙伴的力量。对于不熟悉的领域,你可以自由选择合适的合作伙伴来获得你需要的技术或客户。例如,科技公司在人工智能技术方面具有天然优势,有人才也有数据。

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对于只有短期价值的领域,没有专属技能的市场需求,可以自由选择供应商。商业模式的适应性将来可能会有很多潜在的新商业模式。因此,可以构建业务案例,根据参加程度从数量的业务模式自由选择。

尽快开发多种模型,通过试行错误降低风险。另外,为了适应环境的变化,必须大自学。(公共编号:)记录:关注新智所乘(微信ID:AI-Drive),在后台恢复麦肯锡报告才能获得全文报告。

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