2023年汽車產業五大趨勢

發佈日期 : 06 October 2024

發佈者 : Sanya Mehra

近年來，各類車輛的銷售量在全國範圍內持續飆升。根據美國全國汽車經銷商協會（NADA）的統計數據，2022年美國共售出1,370萬輛新輕型車輛。其中，輕型卡車的銷量較2021年增長了1.6% ，而包括純電動車（BEV）、混合動力車（HEV）和插電式混合動力車（PHEV）在內的新能源車銷量較2021年增長了2.7%。預計2023年，新車銷量將較2022年成長6.6% ，達到1,460萬輛。這些銷售數據反映了過去一年汽車產業的成長情況，並展望了2023年的發展趨勢。汽車產業涵蓋了汽車製造、分銷、零售和維護等各個環節。自動駕駛、連網和電動化（ACE）汽車以及智慧城市在汽車產業正變得越來越普遍。這包括自動駕駛汽車、能夠透過網路和其他技術與彼此或外部世界通訊的汽車，以及最關鍵的電動車。作為一項重要的經濟指標，汽車產業正處於新技術發展的風口浪尖。此外，如今，消費者對昂貴且獨特功能的追求也推動著汽車產業的發展。如今，世界各地的消費者都在使用各種用途的汽車，無論是開車帶家人去海灘，還是獨自通勤上班。該行業的主要類別包括電動車（EV）、混合動力汽車（HEV）、插電式混合動力汽車（PHEV）、輕度混合動力汽車（MHEV）、天然氣汽車（NGV）、燃料電池汽車（FCEV）、柴油車和汽油車。

五大趨勢

汽車產業

據全球最大的人工智慧和圖形公司之一英偉達（NVIDIA）稱，許多汽車企業將在2023年開始將營運與元宇宙整合。借助元宇宙工具，企業將能夠追蹤車輛製造的每個步驟，並提出改進建議。此外，它還將使設計師能夠與待生產產品的真實影像進行虛擬協作。預計2023年將推動汽車產業發展的五大趨勢是：

• 人工智慧 (AI) 和機器學習——深度學習、機器學習和電腦視覺等人工智慧 (AI) 工具在汽車產業的機器人自動化領域有著廣泛的應用。未來的交通運輸將由自動駕駛汽車主導。這些汽車的研發和運作方式多種多樣，其中就包括人工智慧和機器學習。雲端運算、物聯網、機器學習、深度學習和認知系統在汽車產業的應用，將有助於開發高效且安全的自動駕駛汽車。同樣，由人工智慧驅動的智慧汽車生產預計將隨著技術的進步而快速發展。人工智慧在汽車產業的一些應用包括：
  • 人工智慧在汽車產業的應用可以幫助駕駛員預防事故。為了防止行車事故，多個人工智慧系統或感測器會發出蜂鳴聲或警報提醒駕駛。當某個零件發生故障時，汽車製造中的人工智慧會發出警報，確保駕駛員獲得安全無憂的駕駛體驗。
  • 人工智慧雲是汽車產業部署人工智慧技術的理想平台。為了使連網或自動駕駛汽車能夠自主運行，它們需要越來越多的數據。在這種情況下，利用雲端人工智慧服務具有顯著優勢。它確保自動駕駛汽車在需要時能夠獲取數據。汽車產業的人工智慧系統會監控大量的感測器數據點，以查找車輛運行中的問題。
  • 人工智慧感測器能夠識別駕駛員疲勞狀態並發出警報。車載人工智慧系統會持續監控駕駛者，判斷是否全神貫注於駕駛。
  • 人工智慧在汽車領域最廣泛的應用是車輛測試。採用人工智慧和機器學習技術的系統將持續測試和監控車輛性能。對於製造商而言，機器學習演算法在生產數百個產品和零件原型方面尤其有用。
• 區塊鏈在汽車產業的應用－區塊鏈在汽車產業擁有眾多應用前景。由於其去中心化結構、透明性和不可篡改性等基本特性，區塊鏈非常適合解決汽車製造商日常面臨的複雜難題。
  • 區塊鏈或許能為消費者帶來更多顯著優勢。間接而言，更透明、更有效率的生產流程將使消費者能夠以更低的價格買到更優質的產品。而區塊鏈的直接應用，則能為用戶提供追蹤車輛歷史記錄、轉讓或共享所有權、共乘、提交保險索賠以及進行行動支付等新方式。
  • 區塊鏈在汽車行業的應用可能會催生出各種各樣的產品，包括用於控制和追蹤大型或本地自動駕駛車隊的系統、使電動車車主更容易為其車輛充電的解決方案，以及自動駕駛汽車收集、儲存、組織和共享數據的有效方法。

• 汽車產業的物聯網 (IoT)—物聯網已成為汽車產業許多多功能應用的關鍵樞紐。汽車領域的物聯網應用數量與日俱增，將催生日益複雜的汽車應用場景。最終，這將從根本上改變我們與汽車的互動方式。
  • 為因應勞動力短缺等問題，卡車運輸業近年來經歷了劇烈的變革和顛覆。物聯網技術的進步推動了車隊管理的革命性發展。如今，營運商可以獲得從路線和交通狀況到燃油消耗和性能指標等各種數據的大量資訊。
  • 當汽車配備物聯網 (IoT)功能時，整合的感測器會收集特定部件的效能數據並將其上傳到雲端。預測分析系統會在雲端處理這些數據，評估各個零件的健康狀況，並確定故障發生的可能性。
  • 物聯網互聯汽車能夠快速傳輸關鍵訊息，透過改善通訊來提高交通安全。智慧車輛彼此連接後，可以共享位置、速度和動態訊息，從而預測和避免事故，並提醒駕駛員注意接近的緊急車輛。
• 汽車產業的大數據應用—汽車製造商可以利用大數據分析來設計未來的汽車，從而更好地適應不斷變化的消費者口味和需求。 數據科學和預測分析可以成為汽車製造商做出明智商業決策的關鍵因素。數據顯示，為了提升大數據分析在汽車產業的作用，近90%的新車都將配備連網功能。
  • 大數據在預防交通事故上大有裨益。諸如積雪、霧霾、路面坑洼等因素都可能導致車輛滑出路面或失控打滑。在這種情況下，車輛上的感測器可以識別潛在危險，並向後方車輛發出警報。
  • 為了提升駕駛體驗，連網汽車可以提供充足的連線服務以及空中下載（OTA）軟體和韌體更新。任何新功能都可以實現，其性能可以即時監控，並可利用收集到的信息來改進該功能。

• 汽車產業的雲端運算模式－在汽車產業， 汽車資料雲端技術是先驅。由於汽車產業對運算和數據的需求不斷增長，數據管道、數據容量、運算能力、基於分析的演算法和人工智慧等方面正在發生巨大的集體創新。
  • 雲端運算提高了GPS和車載娛樂系統的效能。
  • 透過與附近的數據中心共享數據，電動車中的雲端網路解決方案使駕駛員能夠了解道路和天氣狀況。
  • 雲端網路解決方案的維護優勢是最常被提及的。本地硬體由於人工、能源消耗和持續維護成本高昂。