Gen AI對下一代交通領域的影響

　　下一代交通依賴于電子、可持續(xù)性和體驗作為其設計的核心，Gen AI對設想的下一代交通生態(tài)系統(tǒng)的每種模式都有影響。市場有五個特定的重點領域：EV(電動汽車)、AV(自動駕駛汽車)、Micro mobility(第一英里連接)、Hyperloops(超高速公共交通)和UAM(城市空中交通)。有許多演變和變化，例如eVOLT(電動垂直起飛和著陸)或用于交通控制管理的集成信號。有許多領域正在不斷發(fā)展，例如多式聯運集成(無縫路線集成)、可持續(xù)性(車輛設計)、連接性和自動化(交通管理、替代方案)、共享移動性(資源共享和減少車輛足跡)。交通運輸領域的轉型為Gen AI作為原生技術的重要組成部分提供了無限的機會。

　　Gen AI已經徹底改變了自動駕駛、路線優(yōu)化、避障和自我管理(停車、盲點等)領域。然而，我們需要擴大視野，有效管理環(huán)境，實現無憂運輸。我們將重點關注3個關鍵領域：用戶體驗、效率和性能以及安全性。

　　用戶體驗

　　乘車前體驗可以分為購買體驗和乘車選擇體驗作為兩個不同的領域。Gen AI可以根據功能、個人偏好、經濟性、可持續(xù)性以及基于角色和之前駕駛行為的綜合保險成本優(yōu)化，來影響購買決策。最終會改變的領域是使用VR/VR耳機進行試駕，并通過Gen AI根據社交媒體聚合之外的歷史數據保留選擇以創(chuàng)建角色。

　　二手車市場規(guī)模預計為316.2億美元，因此通過Gen AI系統(tǒng)對租賃、購買和二手車進行數據分析和推薦，基于VIN的車輛歷史分析以及有效預測使用壽命根據車型、車輛使用的地形、事故歷史等，可以為買家增加價值。

　　乘車選擇是人工智能將產生巨大影響的另一個領域。出行模式聚合、環(huán)境數據聚合、預測最具成本效益的跨段運輸、最佳時間以及運輸整合將成為有效運輸的關鍵。Gen AI具有預測最佳路線和經濟高效的交通選擇的能力，將在城市交通中發(fā)揮關鍵作用。還有其他領域，包括POI、旅行/月的旅行預算管理，將有效地卸載到基于Gen-AI的頂級旅行應用程序。

　　效率和性能

　　城市交通的效率和性能是另一個具有一系列用例的領域，可以通過Gen AI集成有效地提供服務。雖然內部組件的預測性維護、遠程檢測和分析無論如何都是標準的一部分。Gen AI可以根據環(huán)境(交通、天氣)以及預期的交通流量，通過建議加速和制動來為駕駛員提供實時指導，而加速和制動是控制電動汽車壽命的幾個關鍵參數。Gen AI可以根據場景確定臨時存儲的能量數量以及消散或重新引入系統(tǒng)的機制，從而幫助實現自適應制動和再生機制。Gen AI可以有效地管理動力總成控制，并根據實時數據的預測，通過優(yōu)化特定情況下傳遞的扭矩來調整傳遞的功率。

　　雖然車輛每次變化都會定義一個范圍，但消耗量取決于氣候控制和地形。與平坦路面相比，在丘陵地形上行駛的能耗要高10%-20%。Gen AI可以有效地用于規(guī)劃行程、充電頻率、基于路線的最佳距離/地形選擇。

　　使用基于Gen AI的預測、特定對接點的當前庫存狀態(tài)，可以輕松完成由對接站、充電點、運輸集成、安全和地形規(guī)劃網絡組成的微型移動性。換乘時間、基于年齡、性別、微移動模式、用戶健康狀況等的平均騎行時間。

　　最后，駕駛行為可以基于角色，懸架控制、轉向、制動和加速的駕駛員檔案管理可以調整，并通過Gen AI進行準確預測。

　　安全性

　　下一代交通的安全性通過Gen AI帶來了廣泛的機會，其中一些已經在人臉識別和門控制等易于訪問的空間中實施。但另一方面，攻擊面隨著外部通信的增加而增加，包括使用DSRC(定向短程通信)的V2X以及標準WIFI和蜂窩技術。GenAI可以與安全系統(tǒng)結合，在分析模式和生成可用流量方面發(fā)揮關鍵作用。ECU嚴重依賴實時操作系統(tǒng)，如Autosar、QNX或自定義版本，并且存在一系列可能的安全攻擊，基于GenAI的系統(tǒng)可以檢測流量模式，并發(fā)出警報或防止非標準參數修改。用于管理易受攻擊的各種參數的有效狀態(tài)的Gen AI，可以在隔離的命名空間中進行管理，并將有效參數傳回給ECU進行操作。

　　雖然Gen AI為交通現代化開辟了許多可能性，但用于有效建模場景的新機制和合成數據需要時間。希望隨著Gen AI在解釋邏輯方面功能的擴展和效率的提高，其能夠在未來幾年極大地改變交通運輸行業(yè)。