Menjelang 2032, pasaran AI automotif dijangka mencecah AS$31.11 bilion
Menurut analisis laporan data, penilaian pasaran kecerdasan buatan automotif akan mencecah AS$4.14 bilion pada 2024 dan dijangka mencecah AS$31.11 bilion menjelang 2032. Pasaran akan berkembang pada CAGR sebanyak 29% dari 2024 hingga 2032.
Kecerdasan buatan ialah batu loncatan baharu untuk industri automotif menuju ke arah masa depan yang bernilai baharu. Aplikasi kecerdasan buatan dalam industri automotif tidak terhad kepada industri automotif itu sendiri, tetapi melangkaui pembangunan industri automotif, logistik, pengeluaran, kejuruteraan, rantaian bekalan, pengalaman pelanggan, pemasaran, jualan, perkhidmatan selepas jualan dan mudah alih.
Dalam industri automotif, kecerdasan buatan sedang menuju ke arah perubahan baharu dan lebih besar secara besar-besaran. Banyak kali apabila orang menyebut kecerdasan buatan dalam konteks kereta, mereka mengaitkannya dengan kereta pandu sendiri berasaskan kecerdasan buatan. Malah, ia mempunyai kesan yang lebih luas dan meluas ke atas asas keseluruhan industri automotif.
Kecerdasan Buatan akan membawa kenderaan autonomi ke kedudukan yang dominan, sambil mengubah kebanyakan penyelidikan dan pembangunan, fungsi sokongan perniagaan dan pengurusan projek dalam sektor pembuatan automotif.
Dalam bidang teknologi, pembelajaran mesin terus menjadi bidang utama dalam pasaran kecerdasan buatan automotif. Mengikut teknologi, pasaran kecerdasan buatan automotif dibahagikan kepada pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengkomputeran sedar konteks. Antaranya, pembelajaran mesin dalam pasaran kecerdasan buatan automotif dibahagikan kepada pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengkomputeran sedar situasi.
Operasi pembuatan industri automotif bergantung terutamanya kepada pengalaman berdasarkan pilihan manusia. Disebabkan oleh penyepaduan pembelajaran mesin dalam industri automotif, ia telah mendapat banyak manfaat, sebagai contoh, peningkatan keupayaan pengecaman objek pada mulanya boleh dilatih pada sejumlah besar data untuk mengenal pasti objek dengan tepat seperti isyarat lalu lintas, pejalan kaki yang melintas jalan; dan kenderaan di jalan raya, Ia juga mempunyai keupayaan ramalan sebagai contoh, algoritma regresi dalam pembelajaran mesin boleh meramalkan nilai berterusan berdasarkan pelbagai input.
Ciri ini membolehkan kereta pandu sendiri mengira kelajuan yang sesuai berdasarkan keadaan jalan raya, lalu lintas dan cuaca, memberikan pengalaman pemanduan yang lebih lancar dan selamat. Ini menjadikan bidang pembelajaran mesin menguasai landskap teknologi dalam pasaran kecerdasan buatan automotif.
Berikut ialah beberapa aspek utama pasaran AI automotif:
Teknologi pemanduan autonomi: Teknologi pemanduan autonomi ialah pemacu utama pasaran AI automotif. Syarikat pembuat kereta dan teknologi utama berlumba-lumba untuk membangunkan sistem pemanduan sendiri mereka sendiri untuk meningkatkan keselamatan kenderaan dan pengalaman pemanduan.
Sistem dalam kereta pintar: Termasuk pembantu suara, sistem hiburan dalam kereta, navigasi pintar dan fungsi lain, sistem ini membolehkan pemandu dan penumpang berinteraksi dengan kenderaan dengan lebih mudah dan memberikan pengalaman pemanduan yang lebih selesa.
Pemantauan kesihatan kenderaan dan penyelenggaraan ramalan: Gunakan teknologi AI untuk memantau kesihatan kenderaan, menemui masalah yang berpotensi tepat pada masanya dan melakukan penyelenggaraan untuk mengurangkan kejadian kegagalan dan meningkatkan kebolehpercayaan dan keselamatan kenderaan.
Analisis data dan pengurusan kenderaan: Sejumlah besar data yang dijana oleh kereta digunakan untuk menganalisis corak pemanduan, prestasi kenderaan dan aspek lain untuk mengoptimumkan pelan pengurusan dan penyelenggaraan kenderaan.
Pengurusan trafik pintar: Teknologi AI juga digunakan untuk mengoptimumkan aliran trafik, meningkatkan keselamatan dan kecekapan lalu lintas, dan mencapai ini melalui lampu isyarat pintar, perancangan laluan pintar dan cara lain.
Secara keseluruhan, pasaran AI automotif sentiasa berinovasi dan membangun, dan dijangka terus berkembang pada masa hadapan dan membawa lebih banyak kecerdasan dan kemudahan kepada industri automotif.
Atas ialah kandungan terperinci Menjelang 2032, pasaran AI automotif dijangka mencecah AS$31.11 bilion. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
