AI patentni trendovi u automobilskom sektoru

AI pronalazi primjenu u cijelom lancu vrijednosti automobilskog segmenta. U nastavku istražujemo njegove izglede u svakoj od njih: 

1. Proizvodnja  
   Proizvodni krug sastoji se od četiri faze, naime, dizajna, opskrbnog lanca, proizvodnje i postprodukcije. Ovo je segment koji je AI najdublje dotaknuo zbog svoje široke primjenjivosti ovdje. Robote s umjetnom inteligencijom već koriste tvrtke poput Hyundaija i OTTO Motorsa za rad s ljudima na pokretnoj traci. Hyundai je uspješno testirao robotske egzoskelete ili nosive robote koji smanjuju ljudski umor smanjujući utjecaj na donji dio tijela. To može rezultirati povećanom produktivnošću. Slično tome, OTTO je lansirao inteligentno vozilo za prijevoz materijala za svoju tvornicu, temeljeno na AI. Ovo vozilo koje se samostalno vozi može samostalno navigirati kroz proizvodnu jedinicu.  
   AI također nalazi primjenu u automobilskom lancu opskrbe. Uz složene opskrbne lance raširene po zemljama i kontinentima, osiguravanje glatkog rada ključno je za produktivnost. Implementacija umjetne inteligencije u opskrbnom lancu pomaže u lakoj regulaciji logistike, praćenja i upravljanja.  
2.  Transport 
   Autonomno upravljana osobna vozila krajnji su cilj za primjene umjetne inteligencije u ovom segmentu. Tesla trenutno vodi skupinu sa svojim autonomnim automobilima razine 2 sa svojim 'Autopilot Driver Assistance System' u automobilu Model S. Osim navedenog, postoji nekoliko drugih slučajeva upotrebe u transportu. Softver koji pokreće AI za procjenu rizika vozača, računalstvo u oblaku i nadzor vozača također se razvijaju kako bi se ponudila veća sigurnost u automobilima i poboljšala kvaliteta vožnje. Sustavi za nadzor vozača, primjerice, moći će komunicirati i stvarati karte, aktivirati alarm ako vozač zaspi, detektirati umor, prognozirati vremensku prognozu i ponuditi druge korisne informacije koje će pomoći vozaču. 
3.  Usluge 
   Usluge nakon kupnje također mogu imati velike koristi od upotrebe umjetne inteligencije. Trenutačni AI softver već može predvidjeti stvari poput motora i performansi baterije kako bi unaprijed upozorio vozača. Ova vrsta prediktivnog održavanja koristi povijesne podatke kao što su priručnici, IOT podaci, servisni nalozi itd., kako bi se napravila neovisna procjena. Pomoć u automobilu također postaje sve popularnija jer umjetna inteligencija postaje dostupna i jeftina.  
   AI se također koristi u automobilskom osiguranju za digitalizaciju i ubrzanje procesa osiguranja. Omogućujući klijentima da kliknu i učitaju fotografije oštećenih vozila pomoću AI aplikacija, omogućuje glatkiji i brži proces od tradicionalnog osiguranja.