人工智能和機器學習算法在汽車行業(yè)中的適用性越來越高，大數(shù)據(jù)分析和機器學習的協(xié)作提高了處理大量數(shù)據(jù)的能力，從而加速了人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。

　　機器學習通過改善用戶體驗和利用大數(shù)據(jù)的力量將汽車行業(yè)提升到一個新的水平。

　　汽車行業(yè)的大多數(shù)制造業(yè)務(wù)仍然在很大程度上依賴于基于經(jīng)驗的人類決策。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)與汽車公司的機器學習相結(jié)合，為幫助實現(xiàn)運營和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型鋪平了道路，從而提高了決策的準確性和績效。

　　汽車行業(yè)繼續(xù)面臨一系列充滿活力的挑戰(zhàn)。不斷變化的市場條件、競爭加劇、全球化、成本壓力和波動正在導(dǎo)致市場格局發(fā)生變化。自動駕駛汽車和不斷變化的使用模式提高了客戶的期望。毋庸置疑，汽車行業(yè)正處于一場革命的邊緣。

　　已證明有機會提供顯著競爭優(yōu)勢的一個領(lǐng)域是分析。汽車正在被技術(shù)改造。人工智能和機器學習算法在這個行業(yè)中的適用性越來越高。大數(shù)據(jù)分析和機器學習的協(xié)作提高了處理大量數(shù)據(jù)的能力，從而加速了人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。汽車行業(yè)的機器學習具有非凡的能力，可以揭示數(shù)據(jù)集之間的隱藏關(guān)系并進行預(yù)測。

　　1. 結(jié)合大數(shù)據(jù)分析提高車輛性能

　　機器學習算法可以準確的收集到社交媒體中的客戶反饋，例如文本和推文分析。 這有助于構(gòu)建車輛和子系統(tǒng)的性能，以指導(dǎo)未來的產(chǎn)品設(shè)計。 它還有助于檢測故障模式，以建立故障和故障原因之間的關(guān)系。 以一家汽車公司為例，該公司發(fā)現(xiàn)汽車中多項操作的故障原因與特定地區(qū)的問題有關(guān)，例如劣質(zhì)燃料質(zhì)量、氣候條件、道路基礎(chǔ)設(shè)施等。 該公司可以利用機器學習系統(tǒng)開發(fā)特定區(qū)域的定制，從而提高產(chǎn)品可靠性。

　　2. 利用預(yù)防性和預(yù)測性維護

　　機器學習算法可以幫助有效規(guī)劃和執(zhí)行預(yù)測性維護。 預(yù)測性維護采用監(jiān)控和預(yù)測建模來確定機器的狀況并預(yù)測可能發(fā)生的故障以及何時發(fā)生。 機器學習系統(tǒng)可以幫助調(diào)整維護間隔，其中執(zhí)行相同的維護但在時間或里程上向后或向前移動。 因此，機器學習系統(tǒng)可以增強預(yù)測性維護能力，并有助于準確預(yù)測未來的故障，而不是診斷已經(jīng)存在的故障。

　　3. 提升整體車載用戶體驗

　　機器學習有助于個性化和智能個人協(xié)助。 它結(jié)合分析結(jié)果并學習用戶個性特征，從而創(chuàng)建特定于用戶的配置文件，然后可以利用這些配置文件提供個性化和幫助。

　　機器學習算法在解決汽車領(lǐng)域問題方面非常有用，但實施大數(shù)據(jù)分析和機器學習系統(tǒng)的組織必須知道如何為特定問題領(lǐng)域選擇正確的算法和輸入/特征向量。 選擇正確的特征向量需要領(lǐng)域?qū)＜遥x擇正確的算法需要經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家。 一旦他們知道如何定義問題域和業(yè)務(wù)目標，并根據(jù)功能和性能指標驗證所選算法，機器學習系統(tǒng)就可以準確地展示切實的業(yè)務(wù)收益。