毫无疑问，在探索所有行业中人工智能的全部潜力方面，我们才刚刚起步。乐动棋牌数据科学、机器学习、人工神经网络、文本挖掘——所有这些在在线营销和金融领域已经部分成熟的技术，都可以为整个制造业，尤其是汽车行业提供很多服务。
从设计和开发阶段，到测试、生产和营销，人工智能的应用贯穿汽车的整个生命周期。现在嵌入汽车的许多传感器产生的数据，从生产线上提取，并从客户反馈中汇编，是强大的信息来源。它们的分析和解释为改进设计、测试和维护提供了同样有力的杠杆;以及理解用户的需求和期望。展望未来，我们面临的挑战(既棘手又鼓舞人心)自然是自动驾驶汽车的开发，以及所有与安全相关的决策都要完全交给汽车本身。
新的功能满足新的用户需求
对智能汽车技术发展的研究主要集中在环境感知问题上:基础设施、其他车辆、行人或任何其他可能被视为汽车障碍的物体。雷达、传感器、摄像头、天气状况、道路施工和其他异常事件: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，以便实时对驾驶控制系统做出适当的修正。
Expleo目前正在通过开发一种名为AVP(自动代客停车)的自动停车解决方案来解决这个问题。通过一款连接汽车、司机和基础设施的应用程序，该解决方案允许车辆在无人协助的情况下进入、离开和停在地下停车场。这一内部创新是围绕基于深度学习的图像处理技术、两种yolo类型的算法和语义分割构建的。这些组件的组合允许车辆识别环境，检测障碍，并在自动操作中适当表现。
故障预防与纠正
测试阶段可用数据的多样性提供了对信息的访问，这些信息被证明对故障解决非常有价值。您所需要做的就是能够提取数据。通过检测大量数据中的故障，算法让工程师可以自由地专注于数据解释和故障解决，而不是搜索源信息。这意味着在道路测试中可以使用聚类和分类的方法来分析和确定车辆的响应。例如，利用车载传感器收集的数据，就有可能识别不合时宜的刹车情况，了解其原因，并最终纠正它们。如果没有这些算法，利用这些数据就会复杂得多。因此，很明显，人工智能并没有消除对人的需求。相反，它重新集中了他们的专长。
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？
“主要挑战之一将是验证自动驾驶汽车的安全相关决策。目前，任何车辆在道路上的使用都取决于其证明完全符合一系列预定义的安全标准的能力。但在自动驾驶汽车的背景下，安全将由人工智能来确保。因此，尽管人工神经网络目前提供了有希望的结果，比如在紧急制动情况下作出充分反应的能力，但这些结果既无法证明，也无法保证。因此，我们是否需要改进当前的安全示范标准?这是一个有待回答的问题。”Expleo数据科学主管David Renaud说
人工智能与机械设计:发展中的共生关系
“尽管人工智能最近在图像、语音和自然文本处理等传统应用领域取得了很多成功，但它还没有进入机械设计或更一般意义上的数字模拟领域。原因同时在于他们的工具——数据和物理方程——以及设计师和机械工程师的专业知识，这很难用数学来解释。然而，人工智能，尤其是机器学习，在机械设计中有很多应用;例子包括快速构建设计过程计算的低成本近似。基于机器学习的问题检测技术现在被用于识别损伤和检查结构。与机器学习结合使用，通过探索更广阔的设计空间，全局优化可以比传统的试错方法更快地设计出更好的结构。除了这些已知的应用，人工智能还将通过协助和促进某些耗时的任务，如参数化CAD模型的构建或重建，释放机械工程师的创造潜力。生成式对抗网络将自动生成越来越现实和强大的3D设计。最后，可用的存储容量和大数据的分布式处理将使设计组件所需的许多计算链接成为可能。那么，还有很多值得期待的事情呢!”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。
