人工智能对汽车制造业的驱动及主流车企的总体布局

据外媒报道，为了当下竞争极其惨烈的环境下求存，丰田、大众等车企将需要高速网络为其提供支持，以便实现人工智能、预见性维护及互联车载传感器的运行。

系统所承受的压力（Strain on the systems）

互联汽车的车载传感器将生成并传输海量的事实数据录入，从而对计算机资源、数据存储及网络带宽产生了大量的需求。

因此，制造企业（含车企）正向软件定义型网络及数字化平台转型，旨在利用当前的市场机遇并克服相关的技术挑战。

GlobalData公司的研究表明，制造企业需要在降低成本的同时采用新的网络技术及IT方案，从而提升其业务增长，这就需要做好以下三方面的工作：

数据分析，旨在实现机器人领域的事实预见性维护；

实时账单与仓储、高精度供应链系统相结合；

控制并缩减成本及流程复杂性，采用软件定义型网络及IT储存虚拟化（virtualisation）来实现集中式管理。

过时的难题：成本节约VS资本投资

制造业对其成本守口如瓶，这一点对汽车业也适用。降低整个流程的运营成本基数（含：IT及网络摊牌成本）通常都是成本节约策略的重中之重。然而，车企认识到，需要为IT及数字化网络转型承受其初期现金支出（initial cash outlay），从而加快人工智能、机器学习、互联技术、云技术、软件定义型广域网（Software-defined Wide Area Networks，SD-WAN）等技术领域。

仅仅采用基于成本的精益经营（lean operations）是不够的，车企还需要部署灵活的IT及网络，从而与其竞争对手形成差异化。车企已认识到，其需要确保技术及创新，以便维持其在市场中的主导地位。

丰田、大众等主流车企布局

为此，丰田研究机构（Toyota Research Institute）利用其风投子公司“丰田人工智能风投公司（Toyota AI Ventures）”则致力于投资从事云技术、人工之ineng、自动驾驶移动出行、数据及机器人研发的初创公司。

如今，大众与英伟达合作，利用后者的Drive IX Intelligent Experience计算平台。大众公司表示，人工智能驱动旨在为实现“智能协作式功能（intelligent co-pilot capabilities）”提供支持。大众认为可采用基于面部识别技术的各类功能，包括：安全解锁车辆、手势控制、语音指令控制、基于眼部追踪技术的关键性安全功能，后者在探查到分神时可向驾驶员发出警示。

目前起亚、戴姆勒、宝马及现代也开始启用人工智能技术，其前期的技术应用重心在车载信息娱乐系统、人体工程学便捷性、碰撞事故的安全防护，未来将重点致力于互联及自动驾驶车辆。