自從亨利福特 (Henry Ford) 發明裝配生產線以來，汽車公司在工業革命始終名列前茅。如今，工廠裡機器人和汽車公司作業員並肩工作的景象已不足為奇。
這個產業的最新進展源自於機器學習，這項技術不但能夠改善製造流程，還有助於改良汽車。新型汽車同時結合了數位與機械兩種技術。汽車收集和接收的資料，能透過六種精彩的方式幫助公司和消費者。
1.改善工廠
汽車機器學習可以提高工廠的效率。用於打造汽車的機器人和設備均配備感應器，一發現有瑕疵的零件，就能發送相關警示。這項功能可以幫助廠商在關閉裝配生產線或造成損失之前即時修補。Capgemini 所做的研究發現，在 2023 年之前，全球汽車業運用智慧技術提升生產力後，每年銷售數字總計可以增加 1600 億美元。
工廠品管也會因為機器學習的緣故而改善。過去作業員必須負責處理有可能出現人為疏失的工作。採用人工智慧 (AI) 的系統倘若設定不正確，也有可能會發生漏測問題的情況。不過，機器學習能夠收集意見反應並更新系統，據以改善流程。Audi 採用能偵測金屬板裂縫的攝影機，負責偵測肉眼看不見的裂縫，而 GM 則運用感應器監測工廠狀況。例如，倘若塗裝區太熱或太冷，塗料就不會乾，設備也有可能會故障。
2.預測庫存需求
所有公司都想要一顆能夠預測銷售量的水晶球，其中汽車公司對於這方面的追求最是不遺餘力。打造一輛汽車的成本不低，庫存則是影響利潤的關鍵要素。如果某一款汽車的需求量高於預期，汽車製造商可能會與銷售商機失之交臂。反過來說，倘若汽車需求量低於預期，即使售出也可能會虧損。機器學習能監測並分析市場條件，據以預測需求量。Volkswagen 運用經濟、政治甚至天氣資料預測 120 個國家/地區的汽車銷售量。
3.創造客戶銷售業績
機器學習也能幫助汽車公司售出更多汽車。這項技術能夠收集與客戶相關的資料，例如人口統計資訊、過去的交易記錄，以及線上活動。善用這項資訊就能針對個人需求設計出專屬優惠方案。Cars.com 借助機器學習打造專屬的汽車搜尋流程。這套流程會先讓買家做個小測驗，用於衡量其生活喜好，再為買家尋找符合需求的汽車。
4.預防問題
汽車業的 AI 技術也能幫助汽車車主。例如，傳統汽車保養作業屬於預防性質，您可以事先安排保養時間。駕駛人大約每駕駛 3,000 英里換一次機油，每 8,000 英里進行一次前後輪對調。如採用機器學習，保養作業就會變成「預測性質」。檢修依據不再是里程數，也不必等到汽車故障，因為感應器可以偵測損壞情形，並在實際發生問題之前預測問題，同時透過儀表板或手機通知駕駛人。駕駛人收到通知後，就能安排在方便的時間進廠檢修。預防保養或許可以讓召回或道路救援服務成為過往雲煙。
5.與客戶交流
機器學習也能加強與客戶之間的交流。倘若汽車需要維修，可以設定自動的聊天機器人，用於確認預約時間及傳送提醒。聊天機器人也可以在服務結束後進行意見調查，協助汽車廠商和經銷商提供更符合個人需求的服務。聊天機器人甚至還能回答客戶提出的疑問。一項由 McKinsey 所做的研究發現，設計良好的聊天機器人能夠解決約 80% 的客戶互動，因此有助於降低電話客服中心的成本。
6.避免碰撞
最令人期待的機器學習功能，或許在於能夠提高駕駛人的安全保障。感應器會監測汽車活動以及週遭的行進中車輛。一旦發現危險情況，汽車可以向駕駛人示警，甚至可以採取應變措施。Infiniti 提供防追撞預警 (Predictive Forward Collision Warning) 與防追撞緊急煞車輔助 (Forward Emergency Braking) 等功能。這項技術能分析駕駛人的車速，以及駕駛人汽車與前方兩輛汽車之間的距離。若車前的兩輛車減速或急煞，系統就會提醒駕駛人。倘若駕駛人來不及反應，系統甚至能夠主動減速或停車。
汽車機器學習是未來的趨勢
科技能協助廠商打造更好、更安全的車輛，讓汽車業的未來不斷發展。汽車不再只是交通工具，更是能夠讓生活更便利的科技輔助裝置，而這一切創新技術就奠基於機器學習。