Rumah Peranti teknologi AI Terokai kesan gangguan teknologi kecerdasan buatan pada industri automotif

Terokai kesan gangguan teknologi kecerdasan buatan pada industri automotif

Apr 22, 2023 pm 10:16 PM
AI Pemanduan autonomi

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, industri automotif telah mengalami perubahan ketara berikutan kemajuan teknologi.

Daripada kenderaan elektrik kepada kereta pandu sendiri, teknologi mengganggu industri automotif seperti tidak pernah berlaku sebelum ini.

Terokai kesan gangguan teknologi kecerdasan buatan pada industri automotif

Salah satu perubahan teknologi terpenting dalam industri automotif ialah peningkatan kenderaan elektrik. Kenderaan elektrik telah berjalan jauh sejak diperkenalkan, dengan julat yang lebih panjang, harga yang lebih berpatutan dan rangkaian stesen pengecasan yang sentiasa berkembang. Memandangkan kerajaan di seluruh dunia menetapkan matlamat yang bercita-cita tinggi untuk mengurangkan pelepasan karbon, kenderaan elektrik menjadi pilihan yang semakin popular untuk pengguna.

Satu lagi kemajuan besar dalam teknologi automotif ialah pembangunan kereta pandu sendiri. Kenderaan autonomi mempunyai potensi untuk mengurangkan kesesakan lalu lintas dengan ketara, meningkatkan keselamatan dan menjadikan jalan raya lebih cekap. Syarikat seperti Tesla, Google dan Uber telah melabur banyak dalam membangunkan teknologi memandu sendiri, dan beberapa kenderaan ini sudah boleh dilihat di jalan raya hari ini.

Selain kereta elektrik dan kereta pandu sendiri, teknologi juga telah memberi kesan kepada reka bentuk dan pembuatan kereta. Sebagai contoh, percetakan 3D boleh mencipta bahagian yang kompleks lagi ringan yang sebelum ini mustahil untuk dihasilkan. Ini telah membawa kepada pembangunan kenderaan yang lebih cekap dan aerodinamik, serta kereta yang lebih boleh disesuaikan dan diperibadikan.

Penggunaan kecerdasan buatan (AI) juga telah memberi kesan yang ketara kepada industri automotif. Kepintaran buatan boleh digunakan untuk meningkatkan keselamatan kenderaan, mengurangkan penggunaan bahan api dan meningkatkan pengalaman pemanduan untuk pengguna. Sebagai contoh, sesetengah kereta dilengkapi dengan sensor dan kamera yang boleh mengesan apabila pemandu letih atau terganggu dan boleh mengingatkan mereka untuk berehat atau memfokus semula di jalan raya.

Salah satu faedah terbesar teknologi dalam industri automotif ialah potensinya untuk meningkatkan keselamatan. Sistem bantuan pemandu lanjutan (ADAS) seperti amaran keluar lorong, kawalan pelayaran adaptif dan brek kecemasan automatik telah menjadikan pemanduan lebih selamat untuk berjuta-juta orang. Pada masa hadapan, dengan mempopularkan teknologi pemanduan autonomi, kita dapat melihat pengurangan ketara dalam kemalangan jalan raya dan kematian.

Satu lagi trend ialah peningkatan kenderaan hibrid. Kenderaan hibrid menggunakan gabungan petrol dan elektrik untuk mengurangkan penggunaan bahan api dan pelepasan, menjadikannya pilihan popular di kalangan pengguna yang mementingkan alam sekitar.

Kemajuan dalam teknologi telah menjadikan kenderaan hibrid lebih mampu milik, praktikal dan cekap berbanding sebelum ini. Banyak pengeluar kereta kini menawarkan rangkaian model hibrid, daripada kereta kompak kepada SUV, untuk memenuhi keperluan dan pilihan yang berbeza.

Satu lagi bidang di mana teknologi memberi impak besar ialah dalam bidang kemampanan. Kenderaan elektrik berpotensi mengurangkan pelepasan gas rumah hijau dan pencemaran udara dengan ketara, yang merupakan kebimbangan utama alam sekitar. Selain itu, kemajuan dalam teknologi bateri menjadikan kenderaan elektrik lebih berpatutan dan praktikal untuk kegunaan harian.

Dalam proses pembuatan, teknologi membantu pembuat kereta menjadi lebih cekap dan menjimatkan kos. Robot dan automasi digunakan untuk memasang kereta, mengurangkan keperluan tenaga kerja dan mempercepatkan masa pengeluaran. Ini bukan sahaja baik untuk keuntungan, ia juga membolehkan pembuat kereta menghasilkan kereta dengan lebih pantas dan berkualiti tinggi.

Teknologi juga mengubah pandangan orang ramai tentang pengangkutan secara keseluruhan. Peningkatan perkhidmatan perkongsian perjalanan seperti Uber dan Lyft, serta pembangunan kereta pandu sendiri, boleh menyebabkan orang ramai meninggalkan pemilikan kereta sama sekali. Daripada memiliki kereta, orang ramai hanya boleh memanggilnya apabila mereka memerlukannya, mengurangkan bilangan kereta di jalan raya dan berpotensi mengurangkan kesesakan lalu lintas.

Akhirnya, teknologi juga telah mengubah cara orang berinteraksi dengan kereta. Telefon pintar dan peranti lain kini boleh disambungkan ke kenderaan, membolehkan orang ramai mengawal pelbagai fungsi dari jauh. Ini termasuk menghidupkan enjin, melaraskan suhu, dan juga membuka kunci pintu. Anda juga boleh menggunakan telefon pintar anda untuk menjejak kereta anda, memantau penggunaan bahan api dan menerima makluman apabila pembaikan diperlukan.

Satu lagi trend popular ialah pajakan kereta, yang membolehkan pengguna memandu kereta terbaharu yang paling berteknologi maju tanpa perlu membelinya terus. Dengan peningkatan pasaran kereta dalam talian dan platform penyewaan kereta digital, pengguna mempunyai lebih banyak pilihan berbanding sebelum ini apabila ia datang untuk mencari kereta dan pelan pembiayaan yang sesuai untuk memenuhi keperluan mereka.

Ringkasnya, teknologi merevolusikan industri automotif dalam pelbagai cara, daripada pembangunan kenderaan elektrik dan autonomi kepada aplikasi kecerdasan buatan dan percetakan 3D dalam reka bentuk dan pembuatan. Memandangkan teknologi terus maju, kita boleh mengharapkan untuk melihat lebih banyak perubahan dan inovasi dalam industri automotif pada tahun-tahun akan datang.

Atas ialah kandungan terperinci Terokai kesan gangguan teknologi kecerdasan buatan pada industri automotif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles