汽車行業擁有龐大的產業鏈，其中包括汽車的設計、生產、銷售，服務等業務，在當今世界經濟活動中占有重要地位。面對日益激烈的競爭，汽車行業希望借助人工智能技術降低成本，增強競爭力。本文從技術、場景、應用案例等角度闡述了人工智能在汽車行業中的發展與趨勢，與此同時也指出了該技術在汽車行業面臨的挑戰。   
 
      計算機視覺：該技術試圖創建能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。在汽車制造業中，計算機視覺是應用最廣最成熟的技術之一。比如在工業機器人生產線上，計算機視覺可以幫助生產機械獲得更加精確的測量數據，保證生產線的高精度。

    大數據分析：該技術指對各種不同來源的非結構化或者結構化數據進行分析，從中挖掘信息，觀察和追蹤發生的事情，從而幫助人類決策和判斷。在汽車制造業生產線上，操作人員利用大數據分析系統可以學習并預測生產線狀態，提前進行設備維護，防止在車輛生產時候出現故障。

      機器人：該技術涵蓋了機器人的設計、建造運作等。得益于人工智能技術的進步，機器人技術有了更廣泛和靈活的應用，可以實現柔性生產和精確抓取等復雜操作。汽車生產線上的機械臂利用強化學習技術，提高了精確度，強化了協作關系，提高了車輛的良品率。

      語音識別與自然語言處理：自然語言處理(NLP)是讓系統理解并明白人類寫作、說話方式的核心技術。而語音識別技術則是自然語言處理的眼睛與耳朵。它們的結合使用可以完成文字抽取，信息歸納，語音轉文字等多項任務，在相關的文件處理、售后服務以及汽車的交互功能中廣泛應用。

      云計算：云計算是利用網絡將本地任務上傳至云端服務器進行處理，從而實現本地設備無法實現的功能的技術。包括車載電腦的路徑規劃手機互動、車輛自檢、行車數據記錄及分析等功能均有云計算的支持。

     AR/VR：增強現實與虛擬現實是基于虛擬和現實環境，并結合視覺識別,機器學習，深度學習等多種前沿技術的集合體。此項技術能為車企通過打造虛擬場景以提高產品的設計、研發效率，同時為車輛本身的智能化升級提供支持。

   人工智能技術在汽車行業充滿了發展潛力。無論是汽車的研發、制造，或是智能駕駛，乃至未來的出行領域均為人工智能的應用落地提供了大量場景。

    汽車設計智能化：而隨著信息時代的到來，智能設計軟件的出現正把設計工作的試錯成本大幅降低。將專家系統植入設計軟件以配合設計師整合素材將是一個充滿潛力的發展方向。

     人車交互靈活化：借助人工智能技術實現更便捷的人車交互將是汽車行業近期內的熱門發展方向。虛擬車載助手，車主身份識別、疲勞監測、手勢識別等應用正逐漸出現在汽車市場中。

       跨行合作共贏化：伴隨市場對自動駕駛的關注，傳統車廠、互聯網公司、初創公司等都在試圖進入智能駕駛的領域。而這些公司的側重和優勢各有不同。因此跨行業機構進行合作，共同打造未來智能汽車將成為人工智能在汽車行業的一大趨勢。