人工智能（AI）如今是每個人侃侃而談的詞。但在今天的汽車行業(yè)中，許多標(biāo)注這樣的產(chǎn)品和服務(wù)實(shí)際上依賴于一種高級分析（從常規(guī)算法演變而來）的形式，也就是可以支持這些功能——例如生產(chǎn)中的預(yù)測性維護(hù)。
AI的理論自1950年以來就已經(jīng)存在。然而，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的興起，AI本身在過去幾十年中其功能獲得了更廣泛的適用性。這也得益于諸如算法和訓(xùn)練方法的改進(jìn)，更強(qiáng)大的計算能力和大量云數(shù)據(jù)的可獲得性。
盡管有了這些發(fā)展，汽車行業(yè)仍然只處于AI顛覆性的初始階段。 最先進(jìn)的AI應(yīng)用仍然是狹義的——它們的表現(xiàn)可以比人類更好，但只能在非常具體的任務(wù)中執(zhí)行。 AI技術(shù)的水平和性質(zhì)差異很大；例如，“狹義AI”包括經(jīng)典導(dǎo)航系統(tǒng)以及每秒處理1 GB數(shù)據(jù)的自主駕駛?cè)蝿?wù)，或比當(dāng)前導(dǎo)航系統(tǒng)多處理數(shù)百萬次數(shù)據(jù)。在更多的情況下達(dá)到人的能力還要好多年。
關(guān)于AI實(shí)現(xiàn)可能的所有討論，問題仍然是：所有這些是炒作，還是公司必須掌握的重要技術(shù)？ AI下一層次的改進(jìn)可能會帶來巨大的競爭優(yōu)勢，而在汽車和移動出行產(chǎn)業(yè)尤其如此。為了了解這個市場，麥肯錫調(diào)查了中國、德國和美國的3000位消費(fèi)者；采訪了行業(yè)領(lǐng)袖，包括汽車業(yè)大佬、技術(shù)人員和學(xué)者；并分析了初創(chuàng)企業(yè)、投資和專利。這使我們能夠從一個市場角度來看，而不是一個理論觀點(diǎn)。
在本文中，我們專注于使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來提高或創(chuàng)建汽車行業(yè)新應(yīng)用的AI系統(tǒng)。參與者必須面對機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車和移動出行領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)和業(yè)務(wù)方面的幾個問題：
a． 機(jī)器學(xué)習(xí)對行業(yè)有多重要？
b． 在移動出行中消費(fèi)者是否接受使用AI，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在這個領(lǐng)域的核心應(yīng)用是什么？
c． 技術(shù)應(yīng)用必須面對哪些挑戰(zhàn)？
d． 汽車和移動出行玩家可以采取哪些戰(zhàn)略行動來準(zhǔn)備？
除了炒作之外，機(jī)器學(xué)習(xí)可能是競爭優(yōu)勢的來源
機(jī)器學(xué)習(xí)使AI成為可能。運(yùn)用實(shí)際工作的定義，該技術(shù)能夠在汽車和移動出行的三個關(guān)鍵領(lǐng)域提供：
i． 非常復(fù)雜的情況下應(yīng)用（按照描述的數(shù)據(jù)量衡量）
ii． 大量可能出現(xiàn)情況的處理（無法通過顯式編程充分覆蓋的情況）
iii． 隨著時間的推移，沒有明確的指示，以非結(jié)構(gòu)化的方式從以前未知情況的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)
對于移動出行中的AI，機(jī)器學(xué)習(xí)將不是被選擇的一方；這將是數(shù)十年來技術(shù)基礎(chǔ)和重大競爭優(yōu)勢的根源。例如，自動駕駛（AD）需要機(jī)器學(xué)習(xí)，至少在圖像識別中，人類編程不可能跟上。人類圖像識別通常需要具有數(shù)千萬個參數(shù)的系統(tǒng)，這些參數(shù)在受過訓(xùn)練的超級計算機(jī)上只需2到4周，如果由純?nèi)肆κ謩油瓿?，將需?000到3000年。
消費(fèi)者對機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用比預(yù)期更加開放
研究清晰地顯示了對AI發(fā)展的好處：消費(fèi)者期望AI具有很大的影響，并實(shí)現(xiàn)更廣泛的變革（圖一）。 具體而言，與預(yù)期相反，大多數(shù)人對AI可能改善生活的方式呈開放態(tài)度，只有25％的人看到與AI相關(guān)的重大風(fēng)險。 這種開放主要是由AI應(yīng)用程序提供的舒適性和便利性的提高。 例如，75％的消費(fèi)者表示他們有興趣使用AI驅(qū)動的機(jī)器人做家務(wù)。
圖一
消費(fèi)者對AI的普遍興趣和接受度延伸到移動出行領(lǐng)域。我們看到人們對AD技術(shù)的應(yīng)用感覺舒適，而47％的人表示如果家庭成員使用完全自主的車輛，他們會覺得挺好的。這種情緒在中國的消費(fèi)者，年輕人和居住在城市的人們尤為普遍。
對于AI在汽車和移動出行技術(shù)方面支持的程度的整體興趣，導(dǎo)致了相當(dāng)大的意愿為這些功能買單。在對AD功能表示高度興趣的消費(fèi)者中（占受訪者的24％），46％的客戶愿意在下一輛車上支付超過4，000美元而擁有自主駕駛特性。 AD功能對于消費(fèi)者來說非常重要，65％的用戶將更換OEM以獲得更好的AD功能；對于年輕消費(fèi)者和生活在大城市的人來說，這個數(shù)字超過了90％。這個期望值或許很高，但可能需要緩緩。平均而言，消費(fèi)者普遍期望在五年內(nèi)將能夠達(dá)到完全自主駕駛，對任何玩家和監(jiān)管機(jī)構(gòu)來說，時間已是相當(dāng)緊迫。
機(jī)器學(xué)習(xí)將對汽車和移動出行行業(yè)產(chǎn)生重大影響，由于它將解鎖全新的產(chǎn)品和價值池，而不僅僅是提高生產(chǎn)率。 鑒于消費(fèi)者的興趣，我們確定了汽車和移動出行中一系列可應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域（圖二）。 它們分為三類：
1． 優(yōu)化流程和提高生產(chǎn)率（通常植根于高級分析，但通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到增強(qiáng)）
2． 新產(chǎn)品或增強(qiáng)產(chǎn)品（主要通過機(jī)器學(xué)習(xí)）
3． 全新（垂直）業(yè)務(wù)，深耕客戶使用案例，充分利用這些新產(chǎn)品
在本文的其余部分，我們專注于可以創(chuàng)建最大價值池——自主駕駛和車載娛樂的應(yīng)用程序。
圖二
想從AI獲益，汽車玩家需要克服三項(xiàng)挑戰(zhàn)
在移動出行環(huán)境中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)非常復(fù)雜，需要圍繞移動出行生態(tài)系統(tǒng)的新結(jié)構(gòu)（圖三）。 新興行業(yè)格局中的不同利益相關(guān)者及其支持的技術(shù)將需要全新的承諾、制度和工作方式。 圍繞系統(tǒng)和汽車將會有一些不同的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，即一些后端偶爾通信和更新的嵌入式系統(tǒng)，以及一些基于云計算的實(shí)時系統(tǒng)。 所有這些系統(tǒng)都依賴于廣泛的利益相關(guān)者（包括第三方）和具體的技術(shù)限制因素，也受到當(dāng)?shù)厍闆r和監(jiān)管的影響。
圖三
在這里，我們看到三種挑戰(zhàn)：承擔(dān)技術(shù)挑戰(zhàn)，特別是車輛嵌入技術(shù)；符合監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)；并定義合適的商業(yè)模式。
1）技術(shù)。 理論上在移動出行中已獲得了許多機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法和方法。 盡管如此，仍然需要在實(shí)施和嵌入技術(shù)方面取得重大進(jìn)展。 汲取自主駕駛和車載經(jīng)驗(yàn)，例如：這些系統(tǒng)將依靠大量數(shù)據(jù)，而量太大卻無法全面?zhèn)鬏?，以及輸出質(zhì)量和時機(jī)至關(guān)重要，都會影響安全。 雖然機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)可以在后端環(huán)境中運(yùn)行（足夠的計算能力和適當(dāng)?shù)挠布嬖冢度胨枰夹g(shù)硬件提高和連接解決方案。
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在汽車和移動出行生態(tài)系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)，約有500家公司正在努力建立必要的技術(shù)知識，以獲得價值鏈中的地位（圖四）。 自2010年以來，這些公司已披露的投資總額達(dá)520億美元左右（圖五），超過同期所有共享出行和在線打車初創(chuàng)企業(yè)披露投資的320億美元。 幾乎所有這些投資（97％）來自非汽車行業(yè)，如私人股本和風(fēng)險投資公司，以及科技企業(yè)。 而資金已大部分轉(zhuǎn)向開發(fā)自主駕駛和車載娛樂的全方位解決方案供應(yīng)商。 這些投資的時間表明競爭正在加速：2014年至2017年的投資是2010年至2013年的四倍。
圖四
圖五
2）條例和標(biāo)準(zhǔn)。 “汽車級”需要更高的安全標(biāo)準(zhǔn)，比目前的機(jī)器學(xué)習(xí)使用案例更為精準(zhǔn)。我們希望將機(jī)器學(xué)習(xí)用于特定任務(wù)，然而，需要結(jié)合常規(guī)編程的護(hù)欄，以確保汽車級的安全性和質(zhì)量。一般來說，對于汽車和移動出行，監(jiān)管參與可能是跟行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)調(diào)，以便規(guī)?；透鞣N系統(tǒng)（例如OEM和流量管理系統(tǒng)）的集成。在開發(fā)技術(shù)及其應(yīng)用的早期，領(lǐng)域中的玩家實(shí)際上可能會塑造這些標(biāo)準(zhǔn)，就像開發(fā)防抱死制動系統(tǒng)時一樣。
規(guī)定和情況——例如，基礎(chǔ)設(shè)施——因區(qū)域、城市而不同。自主駕駛將很有可能逐城推出。此外，許多要素（如接口和數(shù)據(jù)類型）的標(biāo)準(zhǔn)在利益相關(guān)者之間不同。這些條件需要高度的適應(yīng)性。
3）商業(yè)模式。商業(yè)新模式的出現(xiàn)對傳統(tǒng)OEM廠商而言是一個挑戰(zhàn)。許多這些新的商業(yè)模式可能會將OEM業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到B2B關(guān)系（例如，車隊(duì)銷售或出行服務(wù)向城市鋪進(jìn)），這可能會給利潤帶來額外的壓力。另一方面，新服務(wù)的出現(xiàn)將需要車輛變得更加以軟件為中心，而在最終狀態(tài)，更像智能手機(jī)——最新的更新是必須的。
落實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)需要聰明的舉措
人工智能可能是競爭優(yōu)勢的重要來源，移動出行有很大的機(jī)會。但進(jìn)程中不會沒有挑戰(zhàn)。盡管如此，汽車OEM廠商有能力從AI的發(fā)展中獲利，特別是嵌入式控制點(diǎn)。此外，有趣的是，大多數(shù)消費(fèi)者正在尋求汽車制造商領(lǐng)導(dǎo)自主功能的發(fā)展，并希望是他們，而不是技術(shù)人員將其上市，特別是在中國（圖六）。
圖六
利用這些優(yōu)勢，OEM廠商現(xiàn)在可以采取五個明智的舉措來利用其成功的地位：
1．專注于核心應(yīng)用領(lǐng)域。確定在汽車和移動出行領(lǐng)域開發(fā)各種適合機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用時，OEM應(yīng)該考慮幾個方面：
＊ 利潤池。終端用戶最關(guān)心或最需求的是什么，新收入池的規(guī)模會是多少？
＊ 競爭格局。 我們期望在這個領(lǐng)域有多少玩家以及其他玩家有什么期望？ 他們對我們有什么優(yōu)勢？
＊ 市場地位。 我們相對于其他人如何（例如，我們是第一個采取行動的，并且始終采用最新技術(shù)），從戰(zhàn)略的角度我們需要提供什么？
＊ 控制點(diǎn)邏輯。 我們自然擁有或可以訪問哪些控制點(diǎn)？
2．利用廣泛的數(shù)據(jù)。為了創(chuàng)造新的商業(yè)模式，企業(yè)需要通過改進(jìn)消費(fèi)者的數(shù)據(jù)收集，來更好地了解消費(fèi)者。例如，這是開發(fā)自主駕駛技術(shù)絕對必要的。此外，創(chuàng)建嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)收集的應(yīng)用程序領(lǐng)域（如交通指導(dǎo)），可能需要在OEM之間開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。
3．驅(qū)動標(biāo)準(zhǔn)。與其他汽車廠商和政府一起主動塑造新標(biāo)準(zhǔn)。
4．發(fā)展技術(shù)和業(yè)務(wù)伙伴關(guān)系。商業(yè)模式通常需要不可用于內(nèi)部的功能。對于長期差異來源的領(lǐng)域，請選擇適當(dāng)?shù)暮献骰锇閬慝@得所需的技術(shù)或客戶。對于短期價值的地區(qū)，選擇或建立供應(yīng)商。
5．商業(yè)模式套期保值。將有大量潛在的新商業(yè)模式。構(gòu)建業(yè)務(wù)案例，并根據(jù)您要參與的程度從可用的業(yè)務(wù)模式中進(jìn)行選擇。盡早嘗試不同的商業(yè)模式，通過做事學(xué)習(xí)，并期望在某些方面失敗。
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