AI e dei veicoli: casi d’uso, vantaggi e prospettive future

Che cos’è l’ AI e nel settore automobilistico?

L'industria automobilistica sta attraversando un periodo di incredibile trasformazione. L'introduzione di nuove tecnologie nei veicoli comprende un maggiore ricorso al software, i veicoli elettrici e nuovi sensori. Ma forse il cambiamento più importante nei veicoli è l'introduzione dell'intelligenza artificiale. L'AI a applicata ai veicoli può consentire alle case automobilistiche di sbloccare nuove funzionalità e miglioramenti che interessano l'intero veicolo. Oggi, quando si parla di intelligenza artificiale, gran parte del dibattito verte sul miglioramento dei sistemi avanzati di assistenza alla guida per la realizzazione di veicoli autonomi o auto a guida autonoma. Sebbene questo aspetto rimanga importante, rappresenta solo una delle numerose opportunità per l’industria automobilistica.

In questo articolo del blog analizziamo le opportunità e le sfide legate all'implementazione dell'intelligenza artificiale nei veicoli, nonché l'ampia gamma di vantaggi offerti dall'AI e nel settore automobilistico. Le aziende del settore automobilistico stanno adottando queste innovazioni, che sono destinate a diffondersi sempre di più nei prossimi anni.

Applicazioni dell’ AI e nell’industria automobilistica lungo l’intero ciclo di vita del veicolo
In che modo l'AI può essere utilizzata nei veicoli?

AI Nel settore automobilistico, questo processo abbraccia l'intero ciclo di vita del veicolo, dalle prime fasi di progettazione, passando per il funzionamento, la sicurezza e la messa a punto continua, fino all'ottimizzazione dell'intero processo di produzione dell'auto.

Panoramica: Tipi di veicoli AI

Prendiamo in esame alcune di queste importanti applicazioni nell'arco dell'intero ciclo di vita del veicolo, a partire dalla fase di progettazione e produzione, passando per l'utilizzo e la manutenzione del veicolo, per arrivare infine ai sistemi ADAS e ai veicoli autonomi.

• Progettazione e simulazione di veicoli
• Produzione automobilistica e controllo qualità
• Funzionamento e manutenzione del veicolo
• Assistenza alla guida e automazione

a per la progettazione dei veicoli AI generativa e AI applicata nella progettazione e nell'ingegneria dei veicoli

L'AI e generativa sta rivoluzionando il processo di progettazione di ogni tipo di prodotto e il settore automobilistico non fa eccezione. Si stanno adottando soluzioni per veicoli AI che favoriscono l'innovazione nella progettazione dei veicoli, al fine di accelerare il ciclo di progettazione, migliorare l'efficienza e potenziare le prestazioni dei veicoli.

AI Gli algoritmi stanno ottimizzando tutti questi casi d'uso e siamo solo all'inizio di ciò che la tecnolog AI a potrà offrire alla progettazione dei veicoli. Ecco alcuni esempi, ma questo elenco rappresenta solo l'inizio delle opportunità:

• Progettazione degli pneumatici
• Aerodinamica
• Sviluppo della composizione chimica delle batterie
• Sistemi di gestione delle batterie (BMS)

Prendiamo in esame solo alcuni di questi esempi di come i sistemi di " AI " possano apportare vantaggi alle case automobilistiche in fase di progettazione:

Progettazione degli pneumatici e aerodinamica dei veicoli
Ottimizzazione del battistrada e dei materiali con AI

Le tecnologie relative agli pneumatici stanno traendo vantaggio da un'ottimizzazione avanzata volta a migliorare la trazione e la resistenza all'usura, nonché ad accelerare la ricerca nel campo della scienza dei materiali. I modelli di usura degli pneumatici sono molto avanzati e continuano a migliorare. L'utilizzo di tecniche di progettazion AI e può potenziare gli approcci convenzionali per identificare modelli in grado di garantire una trazione efficace in una vasta gamma di condizioni stradali.

Aerodinamica
Ottimizzazione dell’efficienza con la fluidodinamica computazionale potenziata dall’ AI

L'efficienza aerodinamica può essere migliorata grazie alle gallerie del vento simulate, consentendo così di ridurre i costi del carburante o dell'energia. L'aerodinamica computazionale e le gallerie del vento simulate esistono già da tempo, ma l'utilizzo di nuove tecniche, con l'integrazione dell'AI , può offrire nuove opportunità per ottimizzare l'aerodinamica dei veicoli.

Sviluppo della chimica delle batterie
Ottimizzazione e messa a punto della scienza dei materiali con AI

Le tecnologie relative alle batterie e alla propulsione registrano continuamente progressi incredibili. Un’applicazione degna di nota dell’intelligenza artificiale è la rapida evoluzione dei veicoli elettrici e della tecnologia delle batterie. Potrebbe sembrare che le batterie per veicoli siano una tecnologia ormai matura, ma questo rimane un settore di ricerca molto attivo. Si continuano a ottenere miglioramenti nella tecnologia e nella chimica delle batterie e l’intelligenza artificiale sta supportando questa ricerca. Le auto elettriche e persino quelle ibride continueranno a richiedere innovazioni costanti nel campo delle batterie, mentre cerchiamo di migliorare l’autonomia, ridurre i costi e continuare a promuovere la sicurezza delle batterie.

Sistemi di gestione delle batterie (BMS)
AI-miglioramenti continui alla messa a punto delle batterie dopo la produzione, alimentati da questa tecnologia

È altrettanto entusiasmante il fatto che, una volta progettate le batterie, le innovazioni nei sistemi di gestione delle batterie (BMS), basate su analisi avanzate e intelligenza artificiale, stiano offrendo miglioramenti continui. Utilizzando sia algoritmi convenzionali che algoritmi di “ AI ”, i sistemi BMS sono in grado di analizzare le prestazioni delle batterie per identificare le celle più deboli. Ciò consente all’industria automobilistica di migliorare la sicurezza dei veicoli, facendo in modo che il sistema di ricarica eviti di sovraccaricare le celle più deboli. Inoltre, può portare a risparmi sui costi, consentendo a processi di produzione a basso costo di fornire comunque pacchi batteria altamente affidabili che rendono i veicoli più sicuri. È interessante notare che un altro dei principali vantaggi dei BMS avanzati è il miglioramento dei tempi di ricarica e della durata delle batterie, ottenuto bilanciando il carico sui pacchi e gestendo la ricarica per ridurre lo sforzo.

Produzione automobilistica e controllo qualità
AI Applicazioni nella produzione automobilistica e nel controllo qualità

Non è solo la fase iniziale di progettazione a trarre vantaggio dall’analisi dei dati, ma anche il flusso produttivo stesso può beneficiare della tecnologia “ AI ”. Prendiamo in esame alcuni ambiti specifici in cui questa tecnologia viene implementata dalle aziende leader del settore automobilistico.

• AIautomazione e produzione basate su
• AI-miglioramento del controllo di qualità nella produzione
• AI-gestione ottimizzata della catena di approvvigionamento

AI e generativo nell’automazione e nella produzione automobilistica
Ottimizzazione del processo di produzione e regolazione della produttività con AI

La produzione efficiente di veicoli è al tempo stesso un’arte e una scienza. Specialisti di grande talento progettano i flussi di produzione e la relativa gestione della catena di approvvigionamento (di cui parleremo tra poco). Ottenere un flusso ottimizzato che bilanci la produttività garantendo al contempo la qualità è fondamentale per assicurare la redditività. Gli strumenti di intelligenza artificiale ( AI ) possono aiutare ad analizzare i colli di bottiglia nella produzione e a individuare modelli che gli algoritmi convenzionali potrebbero non rilevare.

per il controllo qualità nella produzione Visione artificiale e AI per una qualità superiore

La qualità è una componente fondamentale di questo processo. L’industria automobilistica può avvalersi dell’apprendimento automatico, in particolare nel campo della visione artificiale, per migliorare il controllo qualità nella produzione automobilistica. La classica ispezione manuale sulla linea di assemblaggio esiste da un secolo, ma i sistemi di visione basati sull’apprendimento automatico sono di gran lunga più efficaci nel rilevare problemi di qualità invisibili all’occhio umano, oltre che più efficienti. Grazie a un’ispezione più approfondita dei componenti durante l’intero processo produttivo rispetto a quanto fosse possibile in passato, è possibile migliorare la qualità complessiva del veicolo. La combinazione di un sistema che garantisce una qualità leggermente superiore in molti componenti diversi si traduce in un aumento significativo della qualità complessiva.

Gestione della catena di approvvigionamento
Riduzione dei costi e ottimizzazione delle scorte con AI

La gestione della catena di approvvigionamento è un’area altrettanto importante e pronta per essere ottimizzata. L’industria automobilistica è particolarmente sensibile al risparmio sui costi di magazzino per garantire che i propri stabilimenti possano garantire una produzione just-in-time senza un accumulo eccessivo di scorte, che può incidere sui margini di profitto. La gestione della catena di approvvigionamento promette di offrire analisi avanzate per guidare il processo di approvvigionamento. Il deep learning è in grado di analizzare i dati relativi alle scorte, al mix di prodotti imminente e previsto, nonché ad altri fattori quali la domanda prevista di veicoli e la stagionalità, per garantire una migliore ottimizzazione complessiva della catena di approvvigionamento.

Funzionamento e manutenzione dei veicoli
AI- Esperienza di guida migliorata e manutenzione predittiva del veicolo: in che modo le auto intelligenti utilizzano l’ AI?

Una volta che un veicolo entra in servizio, esistono numerose opportunità in cui l’ AI e generativa e altri sistemi basati sull’ AI e possono apportare valore aggiunto a OEM, fornitori, concessionari e conducenti. La realtà è che questi settori sono relativamente nuovi e solo pochissimi OEM stanno attualmente implementando queste funzionalità. La crescente diffusione delle auto connesse e la maggiore presenza di dati provenienti da sensori digitali in un numero sempre maggiore di sistemi indicano che queste funzionalità dell’intelligenza artificiale nel settore automobilistico sono destinate a diventare sempre più popolari nei prossimi anni. Ecco quattro categorie principali da prendere in considerazione:

• Analisi dei guasti e manutenzione predittiva basata sull’ AI
• Personalizzazione all’interno dell’auto
• AI- gestione ottimizzata della flotta
• Città intelligenti e V2X

Analisi dei guasti e manutenzione predittiva basata sull'AI
Individuazione preventiv AI a dei problemi grazie all'analisi dei dati

Oggi, nell’industria automobilistica, l’assistenza e la riparazione dei veicoli sono in gran parte reattive: quando qualcosa si rompe, il conducente porta il veicolo in officina. Alcuni sistemi attuali attivano una spia di malfunzionamento (MIL), comunemente nota come la temuta spia “Check Engine”, per segnalare la presenza di un problema, ma la maggior parte di questi sistemi si attiva solo quando il guasto si è già verificato. L’opportunità consiste nel monitorare in modo proattivo un maggior numero di sistemi del veicolo per fornire una manutenzione predittiva prima che si verifichi il guasto. La manutenzione predittiva offre al conducente un’esperienza migliore e consente al produttore (OEM) e al reparto assistenza del concessionario di fornire un’esperienza eccellente, fidelizzando i clienti e aumentando la sicurezza dei conducenti. I veicoli commerciali sono più in sintonia con questa funzionalità, poiché i tempi di fermo nel trasporto merci comportano un costo finanziario diretto, ma ciò non è ancora molto diffuso nei veicoli privati. Poiché la tecnologi AI a continua a coinvolgere un numero sempre maggiore di sistemi, la manutenzione predittiva rappresenta una delle opportunità che rimane ancora inesplorata.

Esperienze personalizzate a bordo
AI per individuare e soddisfare le preferenze degli utenti

La personalizzazione dei veicoli è un settore di grande interesse, poiché gli automobilisti cercano veicoli sempre più personalizzabili, in grado di offrire un’esperienza simile a quella che vivono con i propri smartphone. Alcuni leader del settore automobilistico stanno implementando funzionalità che consentono agli automobilisti di personalizzare i propri veicoli ben oltre la semplice regolazione della posizione del sedile e degli specchietti. L'AI e nel settore automobilistico offre il potenziale per fare ancora di più, consentendo al veicolo di rilevare automaticamente il comportamento del conducente e suggerire in modo proattivo personalizzazioni in diverse situazioni. Algoritmi basati sull'AI e come questo possono offrire un'esperienza cliente coinvolgente per gli automobilisti e fornire anche un prezioso feedback sull'utilizzo del veicolo agli OEM per la progettazione dei modelli futuri.

Gestione ottimizzata della flotta
AI nell'ottimizzazione della flotta

Le flotte di veicoli di vario tipo stanno diventando sempre più “connesse”, il che offre all’industria automobilistica la prospettiva di una migliore gestione complessiva delle flotte. Per le flotte di consegna composte da veicoli commerciali, la gestione delle flotte è ampiamente diffusa, sebbene oggi molti di questi sistemi si basino su algoritmi convenzionali. Negli ultimi due anni abbiamo assistito a un’esplosione dei sistemi di intelligenza artificiale ( AI ) applicati a queste realtà, dove le aziende che gestiscono le flotte stanno riconoscendo che determinati aspetti della gestione delle flotte, della pianificazione dei percorsi e dell’ottimizzazione possono essere migliorati grazie alla tecnologia di intelligenza artificiale ( AI ). Prevediamo che questo stesso tipo di funzionalità si estenda ad altri tipi di flotte, come quelle di auto a noleggio e altre flotte per scopi speciali. L’ AI e può anche aiutare a monitorare tipi speciali di carichi, come quelli della catena del freddo, dove è richiesta una gestione specifica per garantire il successo della missione. Allo stesso modo, la tecnologia dei veicoli autonomi (di cui parleremo più approfonditamente in seguito) viene già utilizzata in applicazioni fuoristrada come l’edilizia, l’estrazione mineraria e l’agricoltura per rendere tali flotte più sicure ed efficienti.

Città intelligenti e comunicazione veicolo-veicolo/veicolo-infrastruttura (
) AI nel settore delle auto connesse e delle infrastrutture di trasporto intelligenti

La prospettiva di una comunicazione più integrata tra i veicoli e tra questi ultimi e le infrastrutture circostanti è oggi ancora agli albori. La possibilità di migliorare il flusso del traffico e di far comunicare i veicoli tra loro può garantire una maggiore sicurezza, un’assistenza migliore alla guida e una gestione del traffico più efficiente per tutti gli automobilisti. Negli Stati Uniti, recenti modifiche legislative hanno finalmente approvato un nuovo utilizzo dello spettro cellulare per le applicazioni V2X. L’automazione basata sulla tecnologia “AI ” sarà quasi certamente al centro di questa nuova opportunità nei prossimi anni.

ADAS e guida autonoma
AI La tecnologia delle auto a guida autonoma e dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS)

I sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e il loro “fratello maggiore”, la guida autonoma, sono due importanti tendenze di mercato che faranno ampio ricorso all’intelligenza artificiale. Queste tecnologie possono rendere i veicoli più sicuri e migliorare l’esperienza di guida. Esaminiamo alcune di queste funzionalità e il modo in cui l’industria automobilistica utilizza AI per renderle possibili.

L’ADAS non è una singola funzionalità, ma un insieme di funzionalità che offre all’industria automobilistica l’opportunità di migliorare la sicurezza sia dei conducenti che dei passeggeri, oltre che di eliminare i decessi dei pedoni, che rappresentano una delle principali preoccupazioni per molte città. La guida distratta dovuta all’uso dello smartphone è probabilmente una delle cause di questo fenomeno, motivo per cui molti governi, come l’UE e alcune regioni degli Stati Uniti, danno priorità alla sicurezza in molte delle loro nuove norme regolamentari relative alle auto nuove. L’EU NCAP, ad esempio, incentiva o richiede specificatamente la presenza di numerose funzionalità ADAS nei veicoli immessi sul mercato nei prossimi anni.

Esaminiamo alcune di queste caratteristiche chiave, alcune delle quali sono oggi basate su algoritmi convenzionali e che in futuro si avvarranno in misura maggiore dell’ AI :

• Cruise control adattivo
• Mantenimento della corsia e avviso di deviazione dalla corsia
• Frenata automatica di emergenza
• AI-Guida autonoma alimentata da

Cruise control adattivo

Il cruise control è presente nel settore automobilistico da decenni, ma negli ultimi 10 anni abbiamo assistito a un’esplosione della sua variante più avanzata, che ha reso questa funzionalità adattiva. Che si tratti di sistemi di visione, radar o una combinazione di entrambi, l’ AI e nel settore automobilistico svolge un ruolo nel rilevamento degli oggetti che consente al veicolo di rallentare per adeguarsi al flusso del traffico. I sistemi più avanzati consentono al veicolo di fermarsi completamente nel traffico a singhiozzo e di ripartire man mano che le auto che lo precedono avanzano. Queste funzionalità possono essere talmente avanzate che alcuni conducenti hanno l’impressione di guidare veicoli a guida autonoma; tuttavia, questi sistemi sono in grado di gestire solo alcune condizioni di guida.

Mantenimento automatico della corsia e avviso di deviazione dalla corsia

Un’altra caratteristica interessante dell’ADAS, spesso abbinata al cruise control adattivo, è il mantenimento automatico della corsia o, in forma meno avanzata, l’avviso di deviazione dalla corsia. Grazie a questo approccio, che richiede sistemi di visione più avanzati per rilevare la segnaletica orizzontale e un’interconnessione con il sistema di sterzo, il veicolo può essere in grado di effettuare piccole correzioni per rimanere nella propria corsia, ad esempio in autostrada. I sistemi meno avanzati potrebbero non intervenire sulla sterzata del veicolo, ma limitarsi a fornire un avviso al conducente. Questa funzionalità è destinata a diventare sempre più diffusa nei veicoli alimentati c AI e e può garantire un’esperienza di guida in autostrada più rilassata.

Frenata automatica / Frenata automatica di emergenza

La guida distratta sta diventando sempre più diffusa e rappresenta una preoccupazione sia per l’industria automobilistica che per i governi. Di conseguenza, gli organismi di regolamentazione richiedono sempre più spesso che i nuovi veicoli siano dotati di sistemi di frenata automatica in grado di rilevare i pedoni. La visione artificiale è un elemento fondamentale di questa funzionalità, poiché è fondamentale che i veicoli non frenino bruscamente in assenza di ostacoli – cosa che potrebbe causare un tamponamento – ma che siano in grado di rilevare efficacemente pedoni e ciclisti. I veicoli alimentati da AI offrono l’opportunità di ottimizzare continuamente questi algoritmi per migliorare la precisione del riconoscimento e aumentare la sicurezza

Veicoli autonomi e auto a guida autonoma

Le aziende tecnologiche come Waymo, che sviluppano auto a guida autonoma, e altre società specializzate nelle consegne, comprese quelle che producono robot industriali, stanno effettuando ingenti investimenti nella tecnologia della guida autonoma. I veicoli autonomi sono ancora agli albori: all’inizio del 2025 il numero di auto a guida autonoma in circolazione sarà probabilmente solo di poche migliaia, e opereranno per lo più in ambiti operativi specializzati o in regioni specifiche. L’interesse per le auto a guida autonoma rappresenta sia un’opportunità che una minaccia per l’industria automobilistica, poiché tali funzionalità hanno il potenziale teorico di ridurre la domanda di possesso di veicoli privati. Ma questa realtà è ancora lontana molti anni e oggi i veicoli autonomi rappresentano ancora un’area di ricerca attiva. L’intelligenza artificiale è fondamentale per questa innovazione, che combina efficacemente tutte le funzionalità ADAS descritte in precedenza insieme a sistemi di visione molto più avanzati, sistemi radar o LiDAR, pianificazione predittiva del percorso, anticipazione del comportamento di guida delle altre auto, mappatura ad alta risoluzione e altro ancora. Non c’è dubbio che le auto autonome rappresenteranno un’evoluzione entusiasmante nei prossimi anni e costituiscono una forza trainante in molti settori della ricerca sull’ AI a dei veicoli.

Il futuro delle auto AI
Il futuro dei veicoli alimentati a AI e e dell’industria automobilistica

Come potete vedere, sebbene i veicoli autonomi siano spesso al centro dell’attenzione, l’intelligenza artificiale nel settore automobilistico trova applicazioni molto diffuse, dal processo di progettazione alla produzione, dal funzionamento alla manutenzione e oltre. È un momento entusiasmante per osservare i numerosi modi in cui l’industria automobilistica integrerà l’ AI e nei propri veicoli e come la tecnologia AI continui a progredire. Sonatus è lieta di far parte di questo percorso e implementerà sempre più tecnologie basate sull’ AI quest’anno e negli anni a venire, per contribuire a sostenere questa evoluzione.