毫不糟糕，我们只是在探索所有行业AI的全部潜力的开始。乐动棋牌数据科学，机器学习，人工神经网络，文本挖掘 - 所有这些技术，已经在线营销和金融世界中部分成熟，尤其是制造业，特别是汽车行业。
从设计和开发阶段通过测试和生产到营销，AI在整个汽车生命周期内都有应用。由现在嵌入车辆的许多传感器产生的数据，从生产线中提取并从客户反馈编译是强大的信息来源。他们的分析和解释提供了同样强大的杠杆，以改善设计，测试和维护;以及了解用户需求和期望。展望进一步提前，挑战 - 像令人震惊一样棘手 - 自然是自主车辆的发展和全部对车辆本身的所有安全相关决定的委派。
新用户需求的新功能
研究智能车辆技术的发展专注于环境感知问题：基础设施，其他车辆，行人或任何其他物体，可以被视为汽车的障碍。雷达，传感器，摄像机，天气状况，道路工程和其他非凡事件：机器必须能够识别各种类型的外部影响，并评估其对车辆轨迹的可能影响，以便对驾驶控制系统进行适当的校正即时的。
Expleo目前正在通过开发名为AVP（自动代客泊车）的自动停车解决方案来致力于这个问题。使用连接汽车，驱动程序和基础架构的应用程序，该解决方案允许车辆进入，在地下停车场中休息，离开和停放。这种内部创新是在基于深度学习的图像处理技术附近建立的，两个Yolo型算法和语义分割。这些部件的组合允许车辆识别其环境，检测障碍物并在自主操作中适当地表现。
故障预防和纠正
测试阶段中可用的多个数据提供对可以证明对于故障分辨率非常有价值的信息的访问。您需要做的就是能够提取数据。通过在大量数据中检测故障，算法让工程师自由地专注于数据解释和故障分辨率，而不是搜索源信息。这意味着可以在道路测试期间使用称为聚类和分类的方法来分析和限定车辆响应。使用由车载传感器收集的数据，例如，可以识别不合时宜的制动情景，了解其原因并最终纠正它们。在没有算法的情况下，利用数据将明显复杂。所以很明显，AI不会消除对人的需求。相反，它重新分离了他们的专业知识。
利用客户知识
如果有一个区域的大数据效果特别众所周知，则它是最终用户的客户知识。消费者数据分析应用是最成熟的中的一些，并且由品牌用于识别其目标受众以及这些受众的期望。这种方法是对越来越多的产品和服务个性化需求的直接响应。在汽车行业中，客户知识可以应用于提高元件可靠性。例如，文本挖掘使得可以分析通过电子商务网站，论坛等的客户反馈中包含的免费文本数据。复制故障数据可用于修改特定组件的设计，避免召回召回活动。
未来怎么样？
“其中一个主要挑战将验证自治车辆的安全相关决策。目前，任何车辆的一路使用都会有能力证明它完全符合一系列预定义的安全标准。但在自动车辆的背景下，AI将确保安全。因此，虽然人工神经网络目前正在提供有希望的结果，但能够充分响应紧急制动情况，但这些结果既不能证明也不能保证。所以我们需要尽可能地发展当前的安全示范标准吗？这是一个仍有待解答的问题。“Expleo数据科学负责人David Renaud
AI和机械设计：发展共生
“尽管传统应用中最近的最近成功，如图像，言语和自然文本处理，但人工智能尚未以更广泛的意义进入机械设计或数字模拟领域。原因在于它们的工具 - 数据与物理方程式 - 以及设计师和机械工程师的专业知识，这是在数学上解释的具有挑战性。然而，在机械设计中，AI和尤其是机器学习的许多应用;例子包括快速构建设计过程计算的低成本近似。现在使用基于机器学习的检测技术现在用于识别损坏和检查结构。与机器学习结合使用，全局优化使得可以通过探索更广泛的设计空间来设计比传统的试验和错误方法更快的结构更快。除了这些已知的应用外，AI将通过协助，促进一定的时间密集的任务，释放机械工程师的创造性潜力，例如参数化CAD模型的结构或重建。生成的对抗性网络将自动产生越来越逼真和强大的3D设计。最后，可用的存储容量和大数据的分布式处理将使可以链接设计组件所需的许多计算。那么很高兴期待，然后！“Dimitri Bettebghor，Expleo的数据科学家
工业聊天
Expleo利用了数据科学的专业知识，以开发工业聊天，最终可用于帮助运营商在汽车生产线上。摆脱了深度学习和机器学习技术，这种创新将能够理解和回答自然，非标准化的人类问题。
