導讀 汽車制造商面臨的下一個重大挑战是軟件化：使用軟件解決方案而不是硬件來解決問題。而且它來得很快。這需要制造商從根本上改變對自己的看法。這些以硬件爲中心的企業可能很難想象成爲一家計算機或人工智能企業。但...
汽車制造商面臨的下一個重大挑战是軟件化：使用軟件解決方案而不是硬件來解決問題。而且它來得很快。這需要制造商從根本上改變對自己的看法。這些以硬件爲中心的企業可能很難想象成爲一家計算機或人工智能企業。但是，隨着汽車行業越來越接近制造帶輪子的智能設備，他們必須這么做。
在全球範圍內，汽車制造商已經在人工智能領域投資了數十億美元，而且這一數字預計還會增長。目前，人工智能通常用於產品設計和規劃、保修管理、建立長期客戶關系等。下一個前沿是生成式人工智能，用於創建代碼、數字內容、模擬等。隨着汽車行業向帶輪子的智能設備發展，制造商必須採用工具來快速开發、部署和維護軟件，而這正是生成式人工智能帶來的力量。
爲什么制造商必須擁抱生成式人工智能
傳統制造商面臨兩大競爭壓力：特斯拉和中國。特斯拉是一家制造汽車的軟件企業。他們在車隊規模上利用人工智能來更快地开發新的創新。他們最近宣布了一種最先進的生成建模技術，使他們能夠根據過去的觀察來預測可能的結果。這就是生成式人工智能的偉大承諾：解除代碼部門對創新的束縛，使將想法轉化爲軟件功能變得更加容易。
至於中國，他們敏銳地意識到生成式人工智能在推動軟件化方面的強大效率的潛力。他們擁有將這種潛力轉化爲現實的技術基礎和工程人才。車輛的可承受性始終很重要，而軟件化將是在購买時提供價值的關鍵，並隨着車輛老化而增加剩余價值。
汽車制造商可以採取哪些措施來迎頭趕上？
汽車制造商需要生產和交付具有更大計算能力的車輛。這將使他們能夠在每輛車上運行軟件沙箱，使用它來根據基线使用來分析軟件的性能。它將能夠在現實世界中在有限的車輛上測試新功能。
制造商可以提高試驗新想法的能力，同時收集有關新軟件功能，如何在真實駕駛員的真實車輛中工作的寶貴數據。這意味着新功能的轉變速度更快，失敗的風險也更小。
借助更強大的計算環境和生成式人工智能，它們可以使車輛能夠分析駕駛行爲，並爲不同駕駛員提供個性化和優化的駕駛體驗。
總結
隨着汽車行業奔向未來，軟件和連接正在重新定義下一代駕駛體驗。這種轉變對傳統制造商提出了挑战，這些制造商以硬件爲中心的文化與以軟件爲中心的世界的需求不符。如今，大多數汽車制造商的軟件工程部門長期處於超額認購狀態，但資源不足。這是一個挑战，但對於有遠見的汽車制造商來說，這也是一個機遇。
汽車領域的生成式人工智能時代已經到來。
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標題：生成式人工智能將推動汽車軟件化｜觀點
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