人工智能的應用范圍在不斷增加，在應用過程中影響了現在汽車行業的使用和管理方式，對于汽車行業來說也是一場改革，對于人們的日常生活也是。但是在發展過程中也存在一些局限性。

人工智能在汽車行業中的應用

一 、基于AI的自動駕駛

自動駕駛車輛所需的處理能力是巨大的，而傳統的計算機根本無法勝任這項任務。因為自動駕駛不是遵循一套規則或簡單的算法，它涉及到深度學習等，換句話說，就涉及人工智能。越來越多的汽車制造商和初創企業都在開發人工智能應用程序，目前在自動駕駛領域有兩家公司處于領先地位：谷歌和特斯拉。

二、 基于AI的云服務

人工智能和云服務也是形影不離，相互作用的。無論如何，汽車都需要通過大量的數據來分析完成相應的任務。人工智能云服務的應用確保了數據的有效性，更充分體現了大數據的潛在價值。

1）預測性維護

云服務平臺能實時監控數百個傳感器，通過學習算法從中發現細微的變化，在問題影響車輛運行之前發現問題。

2）個性化營銷

基于人工智能的云平臺，可以精確地瞄準那些有條件的目標受眾。通過人工智能與大數據的結合，汽車信息娛樂系統可以推薦給用戶個性化的產品和服務。

三、 基于AI的汽車制造

人工智能不僅改變了汽車的功能，也改變了汽車的制造方式。新出現的是與人類并肩作戰的智能機器人。2018年初，起亞汽車開始與現代合作，為其裝配線開發可穿戴工業機器人。背心外骨骼（H-VEX）和無椅外骨骼（H-CEX）可穿戴機器人幫助保護工作人員的膝蓋、背部和頸部，同時賦予他們更大的靈活性與更強的力量。

另外協作機器人使用人工智能來感知人類工人的行為，它們調整自己的動作以避免傷害非機器的同事。自動導引車輛（avg）通過人工智能識別障礙物并調整行駛路線，無需人工干預的情況下在汽車工廠周圍運送材料。在人工智能的驅動下，傳統的繪制和焊接機器人不只是遵循預先設定好的程序，還可以識別材料的缺陷或不規范，并提醒質量控制人員或者進行相應地調整。

人工智能在汽車行業的發展趨勢

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。

人工智能在汽車行業的局限性

人工智能在汽車行業各個領域都有著豐富的應用場景，但考慮到部分技術尚未成熟，而車聯網和智能駕駛等技術的根基尚未穩固，因此人工智的局限性大多也存在于此。

基礎設施不完善性：對于車聯網來說，要實現車與車、車與路、車與周遭環境互聯的愿景離不開道路基礎設施支持。而當前的道路上的基礎網絡設施建設尚未完善，不足以支撐未來汽車的網聯需求。

法律法規不成熟性：智能駕駛技術自誕生以來一直承受著部分道德因素的詬病，而針對智能駕駛，乃至未來自動駕駛的法律法規也尚未成熟，因而限制了智能駕駛技術的發展。

網絡交互的安全性：隨著互聯網技術的發展，大量信息在網絡中得以查看，也從而引發了部分信息和隱私安全的問題。同理，車聯網通過讓車與網絡交互以提供更優質的功能與服務，但隨之也帶來了車載計算機系統與外界交互的安全隱患。

人工智能在這場汽車變革中的作用，對于一些大型汽車汽車來說是一場新的發展機會和挑戰。同時也為一些小型企業的發展空間提供了可能。