自動車産業における AI と ML

自動運転車 (自動運転車) は、もはや単なるテクノロジーのフィクションではありません。それはもはや、ロボット研究室で振り回されたり、戦車を想定したものではありません。今日、自動運転自動車はプライベートモビリティに変わろうとしています。市場はそれらを受け入れ、試しており、それらに対してもお金を払う傾向があります。世界の自立型自動車市場は、556.67年から2026年まで年間39.4パーセントの成長率で、2019年までに2026億121万ドルに達すると予測されています。トヨタ自動車と日産自動車は、合計107件とXNUMX件の特許出願を行っており、この技術において新たな主要企業となっています。それぞれ。

自動運転車は環境をよりクリーンに保つのに役立ちます。これらは燃料消費量を削減し、CO2 排出量を削減し、車両渋滞の緩和に役立ちます。 IoT とビッグデータは自動運転車の分野に大きく貢献します。 IoT システムは、自動運転車が道路上で相互に通信するのに役立ちます。自動運転車の意思決定プロセスは、各国の異なる安全基準に基づいて依然として疑問です。

自動運転車のメリット 

ドライバーのストレスを軽減し、ストレスを軽減 生産性。ドライバーは休憩したり、遊んだり、 旅行中に仕事をする。モビリティのための ドライバーではない人。より自立したモビリティ 運転者以外の人にとっても、運転者の負担を減らすことができます。 運転手負担と交通補助金 ニーズ。有給ドライバーのコストが削減されました。 タクシーサービスのコストを削減し、 商業輸送ドライバー。

安全性の向上。衝突のリスクを軽減できる可能性がある そして保険料。減少する可能性があります 危険性の高い運転。道路の増加 容量とコストの削減。もっと効率的 車の交通量が渋滞を軽減する可能性がある そして道路交通費。駐車場の縮小 費用がかかります。駐車場の需要を減らす 目的地。目的地。エネルギーの削減 消費と汚染。増加する可能性があります 燃料効率を高め、排出ガスを削減します。 車両シェアリングをサポートします。促進できる カーシェアリングとライドシェアリング、削減 車両の総所有権と移動距離、および 関連費用。

自動運転車のデメリット 

車両コストの増加。追加のものが必要です 車両の装備、サービス、料金。追加 ユーザーのリスク。システムが原因で追加のクラッシュが発生する 故障、隊列走行、交通速度の向上、 追加のリスクテイクと合計の増加 車の旅行。セキュリティとプライバシーの低下。 情報が悪用されやすい可能性がある (ハッキング)、位置情報などの機能 追跡やデータ共有によりプライバシーが低下する可能性があります。

インフラストラクチャコストの増加。必要な場合があります 高度な道路設計とメンテナンス 規格。追加のリスク。 ～に対するリスクが増大する可能性がある 他の道路利用者にも利用され、犯罪に使用される可能性があります 活動。交通トラブルの増加。増加した 車の移動により渋滞が増加する可能性があり、 汚染とスプロール関連のコスト。社会的公平性 懸念事項。懸念事項。手頃な価格の移動性が低下する可能性がある 徒歩、自転車、交通機関などのオプション サービス。雇用の減少。ドライバーの仕事 辞退する可能性があります。その他のサポートの削減 ソリューション。自律走行の楽観的な予測 車の運転は他の交通機関の妨げになる可能性があります 改善と管理戦略。