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近年来，电动汽车已随处可见，燃油汽车向新能源汽车转型也备受关注。此外，数字化和智能化则是汽车行业迎来的另一个重大转型，且这一趋势还在不断发展。
随着技术的发展，汽车行业的新变革可能已经开始。虽然现阶段还无法确定生成式AI将如何改变未来长期内驾驶员、汽车和周围环境的互动方式，但未来的各种可能性令人充满期待。例如，个性化的AI助手将可以帮助驾驶员规划行程，设置提醒，寻找停车位，共享行程，提供实时路线更新和建议，甚至还能在驾驶员到达汽车餐厅之前预定餐饮。
从工厂到汽车，汽车制造领域的AI渗透率显著提升
将生成式AI引入汽车，标志着AI作为价值驱动因素将为消费者带来更多价值。然而获益的不仅仅是消费者，还有汽车制造工程师和工人等。汽车制造商正在通过大量的AI应用来满足现代汽车制造的质量和合规性要求，既满足了消费者的驾驶需求，也提升了工厂工人的工作体验。能够模仿人类大脑的神经网络的深度学习便是其中一种先进的AI技术。
学术研究人员和技术公司正将目光转向深度学习，并将其视为一种有效工具，帮助汽车制造商满足传统工具难以处理的各种视觉检测要求。传统的机器视觉系统主要用于质量检测、生产线末端检测、零部件追溯、测量评估、存在性检查、计量和气孔检测等。然而，这些工具在使用过程中长期存在一些问题，如员工培训时间长、成本高、互操作性差、维护困难以及处理复杂用例能力不足等。
但这一情况正迎来转机。高工机器人产业研究所（GGII）指出，新能源汽车的高速发展为机器视觉在汽车行业的应用释放出了大量需求，预计至2027年，机器视觉在中国汽车行业中的市场规模将接近60亿元。可见机器视觉在中国的应用前景一片广阔。
深度学习机器视觉技术号称“AI之眼”，能够实现更高的准确度、质量和合规性水平，并且能够通过新的深度学习工具将工程师、程序员和数据科学家汇集在一起，共同推动现代汽车生产。
深度学习机器视觉技术也可用于要求极高的半导体生产，包括晶圆检测、图案对准、裸片分拣、晶圆切割、锡膏质量检测、计量和3D检测等流程。高标准比以往任何时候都更加重要，以驱动从汽车到生成式AI，再到具备生成式AI性能的汽车的发展。深度学习机器视觉也能为电动汽车电池制造过程带来益处，增强对节点和阴极涂层、电极片位置、堆叠对齐、序列号/代码检查和组装验证等环节的检测，随着汽车行业推进电气化进程，这些技术尤为关键。
当汽车制造商面临招聘和留任技术工人的挑战时，现成的深度学习工具将带来深刻的影响。深度学习光学字符识别（OCR）工具可以配备使用数千种不同图像样本预训练的即用型神经网络，即使处理非常复杂的用例，也能提供开箱即用的高精度。用户可以通过几个简单的步骤创建强大的OCR应用，而无需具备机器视觉方面的专业知识。这正是先进的AI工具如何采用低代码/无代码的一个示例，从而使AI变得民主化并易于更多工人轻松使用。
AI（无论是深度学习还是生成式AI）对于消费者和制造业一线工程师等人群都是价值驱动因素。AI正在创造资产可视化的新水平，让工人能够掌握更多信息，拥有更精良的生产装备，并在实现重复性复杂任务的自动化方面开拓更多可能性。有价值、有技能的工程团队可以实现高水平的人机协作，同时将更多时间用于优化制造战略和运营，以推动实现下一步转型。
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