2023年汽车行业五大趋势

发布日期 : 06 October 2024

发布者 : Sanya Mehra

近年来，各类车辆的销量在全国范围内持续飙升。根据美国全国汽车经销商协会（NADA）的统计数据，2022年美国共售出1370万辆新轻型车辆。其中，轻型卡车的销量较2021年增长了1.6% ，而包括纯电动汽车（BEV）、混合动力汽车（HEV）和插电式混合动力汽车（PHEV）在内的新能源汽车销量较2021年增长了2.7%。预计2023年，新车销量将较2022年增长6.6% ，达到1460万辆。这些销售数据反映了过去一年汽车行业的增长情况，并展望了2023年的发展趋势。汽车行业涵盖了汽车制造、分销、零售和维护等各个环节。自动驾驶、互联和电动化（ACE）汽车以及智慧城市在汽车行业正变得越来越普遍。这包括自动驾驶汽车、能够通过互联网和其他技术与彼此或外部世界通信的汽车，以及最为关键的电动汽车。作为一项重要的经济指标，汽车行业正处于新技术发展的风口浪尖。此外，如今，消费者对昂贵且独特功能的追求也推动着汽车行业的发展。如今，世界各地的消费者都在使用各种用途的汽车，无论是驾车带家人去海滩，还是独自通勤上班。该行业的主要类别包括电动汽车（EV）、混合动力汽车（HEV）、插电式混合动力汽车（PHEV）、轻度混合动力汽车（MHEV）、天然气汽车（NGV）、燃料电池汽车（FCEV）、柴油车和汽油车。

五大趋势

汽车行业

据全球最大的人工智能和图形公司之一英伟达（NVIDIA）称，许多汽车企业将在2023年开始将运营与元宇宙整合。借助元宇宙工具，企业将能够追踪车辆制造的每一个步骤，并提出改进建议。此外，它还将使设计师能够与待生产产品的真实图像进行虚拟协作。预计2023年将推动汽车行业发展的五大趋势是：

• 人工智能 (AI) 和机器学习——深度学习、机器学习和计算机视觉等人工智能 (AI) 工具在汽车行业的机器人自动化领域有着广泛的应用。未来的交通运输将由自动驾驶汽车主导。这些汽车的研发和运营方式多种多样，其中就包括人工智能和机器学习。云计算、物联网、机器学习、深度学习和认知系统在汽车行业的应用，将有助于开发高效且安全的自动驾驶汽车。同样，由人工智能驱动的智能汽车生产预计将随着技术的进步而快速发展。人工智能在汽车行业的一些应用包括：
  • 人工智能在汽车行业的应用可以帮助驾驶员预防事故。为了防止行车事故，多个人工智能系统或传感器会发出蜂鸣声或警报提醒驾驶员。当某个部件发生故障时，汽车制造中的人工智能会发出警报，确保驾驶员获得安全无忧的驾驶体验。
  • 人工智能云是汽车行业部署人工智能技术的理想平台。为了使联网或自动驾驶汽车能够自主运行，它们需要越来越多的数据。在这种情况下，利用云端人工智能服务具有显著优势。它确保自动驾驶汽车在需要时能够获取数据。汽车行业的人工智能系统会监控大量的传感器数据点，以查找车辆运行中的问题。
  • 人工智能传感器能够识别驾驶员疲劳状态并发出警报。车载人工智能系统会持续监控驾驶员，判断其是否全神贯注于驾驶。
  • 人工智能在汽车领域最广泛的应用是车辆测试。采用人工智能和机器学习技术的系统将持续测试和监控车辆性能。对于制造商而言，机器学习算法在生产数百个产品和零部件原型方面尤为有用。
• 区块链在汽车行业的应用——区块链在汽车行业拥有众多应用前景。由于其去中心化结构、透明性和不可篡改性等基本特性，区块链非常适合解决汽车制造商日常面临的复杂难题。
  • 区块链或许能为消费者带来更多显著优势。间接而言，更透明、更高效的生产流程将使消费者能够以更低的价格买到更优质的产品。而区块链的直接应用，则能为用户提供追踪车辆历史记录、转让或共享所有权、拼车、提交保险索赔以及进行移动支付等新方式。
  • 区块链在汽车行业的应用可能会催生出各种各样的产品，包括用于控制和跟踪大型或本地自动驾驶车队的系统、使电动汽车车主更容易为其车辆充电的解决方案，以及自动驾驶汽车收集、存储、组织和共享数据的有效方法。

• 汽车行业的物联网 (IoT)——物联网已成为汽车行业众多多功能应用的关键枢纽。汽车领域的物联网应用数量与日俱增，这将催生日益复杂的汽车应用场景。最终，这将从根本上改变我们与汽车的交互方式。
  • 为应对劳动力短缺等问题，卡车运输行业近年来经历了剧烈的变革和颠覆。物联网技术的进步推动了车队管理的革命性发展。如今，运营商可以获取从路线和交通状况到燃油消耗和性能指标等各种数据的海量信息。
  • 当汽车配备物联网 (IoT)功能时，集成的传感器会收集特定部件的性能数据并将其上传到云端。预测分析系统会在云端处理这些数据，评估各个部件的健康状况，并确定故障发生的可能性。
  • 物联网互联汽车能够快速传输关键信息，通过改善通信来提高交通安全。智能车辆彼此连接后，可以共享位置、速度和动态信息，从而预测和避免事故，并提醒驾驶员注意接近的紧急车辆。
• 汽车行业的大数据应用——汽车制造商可以利用大数据分析来设计未来的汽车，从而更好地适应不断变化的消费者口味和需求。 数据科学和预测分析可以成为汽车制造商做出明智商业决策的关键因素。数据显示，为了提升大数据分析在汽车行业的作用，近90%的新车都将配备互联功能。
  • 大数据在预防交通事故方面大有裨益。诸如积雪、雾霾、路面坑洼等因素都可能导致车辆滑出路面或失控打滑。在这种情况下，车辆上的传感器可以识别潜在危险，并向后方车辆发出警报。
  • 为了提升驾驶体验，联网汽车可以提供充足的连接服务以及空中下载（OTA）软件和固件更新。任何新功能都可以实现，其性能可以实时监控，并可利用收集到的信息改进该功能。

• 汽车行业的云计算模式——​​在汽车行业， 汽车数据云技术是先驱。由于汽车行业对计算和数据的需求不断增长，数据管道、数据容量、计算能力、基于分析的算法和人工智能等方面正在发生巨大的集体创新。
  • 云计算提高了GPS和车载娱乐系统的性能。
  • 通过与附近的数据中心共享数据，电动汽车中的云网络解决方案使驾驶员能够了解道路和天气状况。
  • 云网络解决方案的维护优势是最常被提及的。本地硬件由于人工、能源消耗和持续维护成本高昂。