Capgemini 发布一份最新调查《加速汽车的AI转型》(Accelerating Automotive’s AI Transformation)。报告显示，尽管人工智能对工程，生产，供应链，客户体验和移动服务产生了巨大影响，但人工智能驱动的转型进展缓慢且不均衡。

报告显示，大规模部署AI的汽车公司，从2017年的7%。增长到今天的10%，OEM通常比供应商或经销商取得更好的进展。从地理位置来看，25%的美国公司大规模实施人工智能，处于领先地位，其次是英国（14%）和德国（12%）。在显着增长方面，中国正在取得巨大进步，其规模人工智能实施的份额几乎翻了一番，从5%增加到9%。

考虑到人工智能正在产生的影响，报告已经对汽车工业中的人工智能进行了重要的研究。在2017年进行的一项跨部门研究的基础上，对8个国家的500名汽车行业高管进行了调查，并对行业专家和企业家进行了深入访谈。这份报告关注的是汽车行业的现有参与者，而不是谷歌(Google)等新进入者。

该研究考虑了以下几个方面：

l  行业在扩展其AI实施方面的地位

l  规模化举措可带来哪些具体好处

l  汽车制造商应该关注他们的AI投资

l  扩展AI的成功因素和建议。

AI进入这个行业的例子有很多：

l  通用汽车(GeneralMotors)的“捕梦器”(DreamCatcher)系统使用机器学习来改变原型。该解决方案最近用安全带支架部件的原型进行了测试，其结果是单件设计比原来的8个组件设计轻40%，强20%。

l  大陆汽车公司，全球最大的汽车零部件供应商之一，已经开发了一个基于人工智能的虚拟仿真程序。该程序可以产生5000英里/小时的车辆测试数据，而目前该工作需要20天以上的人力工作。

l  2017年，大众汽车(Volkswagen)根据其数据建立了自己的语音技术团队：慕尼黑实验室(Lab)，接管了与供应商的标准化通信。该项目的目标是支持10 000美元以下商品的采购过程。

l  斯柯达公司(ŠKoda)正在捷克姆拉达博列斯拉夫的工厂测试使用自动无人驾驶飞机进行盘点的情况。该技术每天三次检测、识别和计数工厂外的空集装箱，并将收集到的数据传送到Škoda的物流部门进行处理。

汽车行业在将人工智能从试验阶段提升到企业规模方面进展缓慢。

l  大规模部署人工智能的汽车公司所占比例从2017年的7%略增至10%。

l  实施人工智能的企业数量没有显著变化，目前(2019年1月)为24%，而2017年为27%。

原始设备制造商比他们的供应商和经销商更先进。我们的研究表明，OEM在大规模AI部署方面比他们的供应链同行——包括零部件供应商和经销商，均取得了更好的进展。43%的原始设备制造商正在大规模或有选择地实施人工智能，相比之下，供应商仅为25%经销商仅为16%。

美国在这方面处于领先地位，25%的公司在规模上实施人工智能，25%的公司在选择性水平（selective level）上实施人工智能。英国和德国紧随美国，但中国也几乎翻了一番，其人工智能实现规模从5%增长到9%。中国这一增长趋势在所有国家是最显著的。

为了加快AI的创新，中国的汽车和移动技术公司正在采用一种开放的平台方法。这与其他汽车厂商形成了鲜明对比，后者专注于保持其平台的专有性。

例如，中国领先的自动驾驶技术公司百度推出了开源自动驾驶平台阿波罗，在不到两年的时间里，该平台与130多家原始设备制造商、供应商和芯片制造商结成了合作伙伴。同样，中国领先的电动OEM公司比亚迪(BYD)向第三方开发商开放了对其车辆的数据和控制，成为第一家这样做的OEM。此外，中国一直是移动服务创新的先驱。例如，滴滴出行为其客户提供增强现实(AR)室内导航服务，使机场、火车站和购物中心的客户能够轻松到达取车地点。它利用计算机视觉定位和三维场景重建技术来实现服务。