Как ИИ применяется/может применяться в автобизнесе?

В преддверии конференции ADM 2024 (https://amconference.ru/adm2024), основной темой которой будет использование ИИ в автобизнесе, спросили экспертов самого разного профиля по поводу применения ИИ в автобизнесе. Как искусственный интеллект там уже применяется? Какие есть тренды и перспективы? Как изменится рынок благодаря этому? Ответы получили принципиально разные.

Анна Уткина,
директор по коммуникациям ГК «АВТОДОМ» и ГК «АвтоСпецЦентр»

Использование искусственного интеллекта позволяет производителям достичь высокой эффективности в усовершенствовании основных деталей и узлов, в том числе автомобильных двигателей. С помощью ИИ проводится анализ огромного объема данных, влияющих на работу силовых агрегатов, включая оптимальную температуру, скорость и давление в процессе движения. Уже сейчас применение искусственного интеллекта в разработке современных двигателей позволяет снизить расход топлива и уровень выбросов в атмосферу.

Новые технологии расширяют возможности производителей и в сфере персонализации автомобилей. Искусственный интеллект способен адаптировать функциональные характеристики автомобиля под стиль вождения каждого владельца. Также ИИ активно задействован в сервисном обслуживании авто, что позволяет повысить эффективность работы основных систем и минимизировать риск возникновения неожиданных неисправностей в пути. Интеграция искусственного интеллекта в работу сервисных центров проходит постепенно, но многие компании используют современные технологии для автоматизации процесса предоставления услуг.

Юлия Манн,
генеральный директор ГК Med Map

Одним из главных направлений применения ИИ в автопромышленности является создание систем автопилотирования. Современные автомобили оборудованы сенсорами, камерами, радарами и лидарами, которые работают в тандеме с ИИ, чтобы обрабатывать информацию в реальном времени и принимать решения, обеспечивающие безопасность и эффективность вождения.

Такие системы уже используются в некоторых моделях автомобилей, позволяя водителям передавать управление машине на многих участках дороги. ИИ способен распознавать автомобили, пешеходов и препятствия, корректно реагируя на различные ситуации. Это помогает снижать вероятность аварий и уменьшает усталость водителей.

ИИ также играет важную роль в прогнозировании и предотвращении дорожных происшествий. Анализируя огромные объемы данных о дорожных условиях, погоде, движении и поведении водителей, системы ИИ могут предсказывать потенциально опасные ситуации и предупреждать об этом водителей.

Например, если система обнаружит, что водитель отвлекся и не реагирует на изменение дорожной обстановки, она может автоматически активировать тормоза или подать предупреждающие сигналы. Это помогает уменьшить риск столкновений и позволяет водителю своевременно реагировать на угрозы.

ИИ не только повышает безопасность, но и улучшает удобство и комфорт для водителей и пассажиров. Голосовые ассистенты на основе ИИ могут выполнять различные команды, такие как изменение музыки, настройка навигации или регулировка температуры в салоне. Эти системы могут также запоминать предпочтения водителя и автоматически настраивать автомобиль в соответствии с ними.

ИИ активно используется и в производственном процессе. Роботы, оснащенные ИИ, применяют машинное обучение для выполнения сложных задач с высокой точностью и эффективностью, что повышает качество продукции и снижает затраты. В сервисных центрах ИИ помогает диагностировать и предсказывать неисправности автомобилей, что ускоряет и упрощает их ремонт.

Среди текущих трендов в использовании ИИ в автомобильной индустрии можно выделить развитие полностью автономных транспортных средств, создание умных городов с интегрированной транспортной инфраструктурой и персонализацию автомобильного опыта. В будущем роль ИИ будет только возрастать, способствуя появлению экологически чистых транспортных средств и их интеграции с умными домами и другими устройствами.

Вадим Королёв,
product owner baranka.ru

ИИ-технологии в сфере онлайн-обучения вождению автотранспортных средств внедряются не так активно, как в целом в Ed-Tech. Но, скорее всего, методологии применения уже находятся в разработке и скоро мы увидим первые результаты.

Перспективы применения ИИ в нише онлайн-обучения очень широкие. Вот несколько вариантов, которые выглядят, на наш взгляд, наиболее перспективными.

Оптимизация процесса обучения

Здесь возможности ИИ безграничны. Он может на основе анализа обширных данных создавать более эффективные курсы по теории вождения, включать туда интерактивные задания, тесты и видеоматериалы. Составлять расписание занятий по вождению, учитывая доступность инструкторов для учеников и оптимизировать тем самым использование учебных автомобилей.

Анализ навыков обучающихся

ИИ может анализировать данные о вождении, собранные в процессе обучения, и предоставлять подробные отчеты о сформированных знаниях, умениях и навыках курсантов.

Виртуальные инструкторы

Виртуальные инструкторы – это следующая ступень, когда ИИ не только анализирует, но и полностью берет на себя процесс обучения. Он дает теорию и тестирует знания ученика и адаптирует программу под каждого индивидуально с учетом его уровня подготовки.

Симуляторы вождения

Симуляторы вождения уже сейчас активно используются при обучении. Оснащенные ИИ, они смогут моделировать различные дорожные условия и сценарии. Ученики смогут в безопасных условиях отрабатывать навыки вождения в экстремальных ситуациях – например, в сильный дождь или на скользкой дороге. Также прогнозируем, что появятся симуляторы на основе ИИ и технологий виртуальной реальности. Это позволит погружать ученика полностью в дорожные ситуации, где они будут отрабатывать навыки в различных условиях и сценариях.

Что касается трендов, в будущем могут появиться более сложные адаптивные системы, которые будут учитывать не только текущие навыки ученика, но и его психологические особенности, стиль обучения и другие факторы.

Анна Дудник,
генеральный директор НейроИнститут.РФ

В настоящее время ИИ активно внедряется в различные аспекты автомобильной отрасли, включая производство, дилерские центры (ДЦ) и сервисные службы.

Примеры использования ИИ:

1. Автопроизводители: ИИ используется для оптимизации производственных процессов, улучшения качества продукции и прогнозирования спроса. Например, нейросети помогают в анализе данных о производстве и выявлении узких мест.

2. Дилерские центры: ИИ помогает в управлении клиентскими отношениями, анализе рыночных данных и персонализации маркетинговых кампаний. Системы CRM на базе ИИ позволяют дилерам предлагать клиентам персонализированные предложения и улучшать опыт обслуживания.

3. Сервисные центры: В автосервисах ИИ используется для диагностики автомобилей и предсказания возможных поломок. Это позволяет сократить время на ремонт и повысить его качество.

Тренды и перспективы

1. Гиперперсонализация: ИИ позволяет создавать индивидуальные предложения для клиентов, основываясь на анализе их поведения и предпочтений.

2. Автоматизация процессов: Внедрение ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, что повышает эффективность и снижает затраты.

3. Умные системы диагностики: Автоматизация диагностики и предсказание поломок с помощью ИИ значительно улучшает сервисное обслуживание.

Использование ИИ приведет к значительным изменениям на рынке:

• Повышение эффективности: Автоматизация процессов и улучшение качества обслуживания сократят время и затраты, увеличивая общую эффективность бизнеса.
• Конкурентоспособность: Компании, внедряющие ИИ, смогут предлагать более качественные и персонализированные услуги, что повысит их конкурентоспособность.
• Новые рабочие места: Развитие ИИ создаст спрос на новые профессии, связанные с управлением и разработкой ИИ-систем.

ИИ в автобизнесе открывает новые горизонты для улучшения процессов и повышения качества обслуживания, что в конечном итоге приведет к трансформации отрасли и созданию более конкурентоспособного рынка.

Дмитрий Демчук,
генеральный директор сети авторемонтных мастерских «КарданБаланс»

Искусственный интеллект в автосервисе оптимизирует процессы, повышая эффективность работы и качество обслуживания. ИИ-ассистент способен анализировать большие объемы данных, на основе которых можно определять тенденции и наладить персонализированное обслуживание с учетом истории обращений и пожеланий.

На основе анализа прошлых случаев ИИ выводит техникам рекомендации и подсказки по оптимизации ремонтных работ. Однако без профильного специалиста все равно не обойтись. Автослесарь должен создать шаблоны для работы, а после перепроверять выданные факты. ИИ не всегда может определить все нюансы. Например, неисправность карданного вала не всегда диагностируют по прямым признакам. На первый взгляд целые детали не вызовут подозрения. По этой причине автослесарь снимает карданный вал, несколько раз проверяет его соединения, балансирует с помощью специального оборудования.

Андрей Малов,
генеральный директор IT-компании «ТТК-ОБЛАКО»

ИИ открывает огромные возможности для развития любой сферы, в том числе автомобильной. Нейросети уже применяются, например, для автономного вождения, предиктивного обслуживания автомобилей, когда искусственный интеллект собирает данные с авто и предсказывает его неполадки, и т.д. Но это уже стало классикой. Уверен, в ближайшем будущем спектр применения расширится.

Я вижу возможность и даже необходимость использования ИИ в части персонализированного клиентского сервиса в автосалонах. Пока покупатели автомобилей получают этот сервис по минимум: в салоне встречает менеджер, ведет к покупке, человек приобретает автомобиль и на этом этапе остается наедине с собой. Хотя у него еще масса вопросов, которые вполне могла бы закрыть нейросеть. Есть потребность в неком нейро-консультанте, который бы знакомил покупателя с новым автомобилем: рассказывал о его фишках, отвечал на вопросы. Особенно это касается китайского автопрома. Он выпускает множество моделей, у каждой свои особенности. Трудно не только определиться с выбором, но и разобраться в уже купленном авто.

К тому же такой нейро-консультант помогал бы не только покупателю, но и владельцу автосалона – он ненавязчиво прогревал бы человека на покупку дополнительных услуг. Подобную цель преследует техника прозвона покупателей и потенциальных клиентов. Однако чат-бот сделает это дешевле, чем реальные менеджеры. К тому же поможет сохранить лояльность к компании, ведь на бота человек сам подпишется. Если нейро-консультант будет давать клиенту полезную информацию и потихоньку прогревать на покупку, то в целом это будет выглядеть очень органично.

Подобные нейро-консультанты уже существуют, но пока для других сфер бизнеса.

Виктор Попов,
эксперт ИИ, основатель и СЕО проекта BotB2B

Автомобильная промышленность занимает ведущие позиции по уровню роботизации и внедрению решений на основе ИИ. Сложно поверить, но в Китае робот смог полностью собрать кузов легкового автомобиля менее, чем за 1 минуту. Если быть точным, машинному обучению потребовалось ровно 46 секунд.

Ярким примером использования ИИ является технология беспилотного транспорта, которая развивается в нескольких направлениях.

Первое — это легковые автомобили с полностью автономным управлением для частного использования. Первый подобный проект был представлен в 1987 немецким автогигантом Mercedes-Benz. В 2004 году Правительство США инициировало специальный конкурс, целью которого было развитие беспилотных технологий автотранспорта. Именно оттуда вышли талантливые инженеры и конструкторы, развивающие это направление до сих пор. Крупнейшими компаниями, которые занимаются разработкой беспилотного транспорта в Штатах, являются Google, GM Cruise, Aptiv. В скором времени автомобиль с пятым уровнем автономности обещает презентовать Илон Маск.

Второе — это использование беспилотных автомобилей в системе такси. В нашей стране данную технологию на базе автомобилей Hyundai с 2017 года активно развивает компания Яндекс. Шесть лет назад первое такси в автономном режиме было запущено на территории Иннополиса. Чуть позже проект начал реализовываться в Москве. Несмотря на то, что с момента запуска первого автономного такси прошло уже достаточно много времени, проект всё еще находится в режиме тестирования. И причины этого понятны. Самое важное в разработке беспилотных такси — это обеспечение безопасности для пассажиров. И 2018 год продемонстрировал нам, что не всё так просто. Автомобиль Volvo, принадлежащий американской компании Uber, совершил наезд на велосипедиста. От полученных травм молодой человек скончался. Необходимо заметить, что в водительском кресле находился оператор, который не сумел вовремя среагировать на ситуацию. В ходе разбирательств выяснилось, что такси наехало на велосипедиста, потому он переходил дорогу в неположенном месте. А алгоритмы ИИ были рассчитаны только на торможение на пешеходных переходах. Этот случай вызвал широкий общественный резонанс и еще раз актуализировал вопрос безопасности беспилотных технологий. В 2023 году такси в штате Техас, работающие в беспилотном режиме, остановились посередине дороге и буквально заблокировали всё движение. Чем именно был вызван данный сбой непонятно, но удивляет его массовость. Около 20 автомобилей полностью вышли из под контроля, а некоторые из них выехали на встречную полосу, подвергнув опасности пассажиров.

Третье направление — это запуск грузовых автомобилей в беспилотном режиме. Первый успешный кейс в России можно отнести к 2023 году, когда тягач проехал более 600 км в беспилотном режиме по трассе М-11 «Нева» из Санкт-Петербурга в Москву. Для обеспечения безопасности данного эксперимента в салоне находились два водителя. Безусловно, пока это только пилотный проект, но эксперты считают, что именно внедрение ИИ в сферу грузоперевозок может решить проблему дефицита кадров водителей.

Ксения Тимофеева,
руководитель отдела внешних коммуникаций «Автокод»

Сервис Автокод на постоянной основе работает с перекупами и автоподборщиками, которые всё чаще стали сталкиваться с использованием ИИ в своей работе.
Перепродавцы стали использовать ИИ для написания более «продающих» текстов и генерировать фотографии автомобилей, которые не совсем соответствуют реальности. Тем самым подборщики и простые покупатели авто стали чаще попадаться на красивую картинку, не соответствующую действительности, стало труднее отличить собственника авто от перекупа. Такими инструментами всё чаще стали пользоваться и мошенники.

К сожалению, на данный момент классифайды (Авито Авто, Автору, Автокод Поиск) пока не способны отличать текст реального продавца от бота. Сейчас этим озабочены не только мы, но и все представители индустрии, которые активно занимаются продажами подержанных автомобилей.

Пока, по словам нашего автоподборщика Игоря Шагапова, который ведет свой популярный блог, инструментом ИИ для продажи авто пользуются лишь 5-10% реальных пользователей досок объявлений, но с развитием технологий, ситуация может измениться уже в ближайшее время. К сожалению, прогресс не всегда работает на пользу простым покупателям. Поэтому необходимо разрабатывать инструменты защиты от мошенников и тех, кто недобросовестно пользуется прогрессом.

Сергей Воропаев,
генеральный директор «Асилиск»

Как ИИ применяется/может применяться в автобизнесе в 2024 году

ИИ уже значительно повлиял на автобизнес, внедряя инновационные решения в различных аспектах отрасли. 2024 год обещает стать переломным моментом в использовании ИИ в автобизнесе благодаря новым технологиям и увеличению доступности ИИ-инструментов. По словам Сергея Воропаева, генерального директора ООО «Асилиск», компании, разработавшей научный метод «Симбиотическое повышение производительности с помощью генеративного ИИ» (SPEGAI) и создающей SaaS-платформу для увеличения эффективности сотрудников до 43%, ИИ станет ключевым фактором конкурентоспособности в автоиндустрии в 2024-2025 годах.

История и эволюция ИИ в автобизнесе

Ранние этапы
Первые применения ИИ в автобизнесе включали автоматизацию рутинных задач и улучшение производственных процессов. Например, Audi использует ИИ для мониторинга своей цепочки поставок и контроля качества, включая обнаружение мелких трещин в металле автомобилей​​.

Развитие технологий
Со временем технологии ИИ стали более сложными и интегрированными. Сегодня они применяются в различных областях, таких как прогнозирование спроса, улучшение клиентского сервиса и разработка умных автомобилей.

Основные направления использования ИИ в автобизнесе в 2024 году

Персонализация
Гиперперсонализация предложений позволяет автопроизводителям и дилерам предлагать клиентам именно то, что они хотят. Porsche использует ИИ для создания персонализированных рекомендаций по выбору автомобиля из миллиарда возможных конфигураций, что значительно улучшает клиентский опыт​​.

Аналитика и прогнозирование
ИИ позволяет анализировать большие объемы данных и прогнозировать поведение потребителей. Например, Accenture совместно с BMW создали платформу EKHO, которая использует генеративный ИИ для анализа данных и предоставления инсайтов в реальном времени, что увеличило производительность на 30-40%​.

Автоматизация процессов
ИИ автоматизирует рутинные задачи, что повышает эффективность и продуктивность. Hyundai использует носимые роботы для помощи работникам на производственной линии, что снижает риск травм и повышает производительность​ .

Чат-боты и виртуальные ассистенты
Чат-боты и виртуальные ассистенты улучшают взаимодействие с клиентами. Например, BMW интегрировала персонального ассистента в свои автомобили, который помогает водителям с настройками автомобиля и улучшает комфорт поездок​.

Распознавание образов и видеоаналитика
Видеоаналитика на основе ИИ используется для улучшения маркетинга и анализа поведения потребителей. SKAIVISION разработала платформу, которая анализирует видеозаписи для улучшения операций автодилеров, увеличивая прозрачность и снижая неэффективность​​.

Натуральный язык и генерация контента
Развитие NLP (Natural Language Processing) позволяет создавать контент с помощью ИИ. Компании могут использовать эти технологии для автоматического создания маркетинговых материалов и улучшения взаимодействия с клиентами.

Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR)
AR и VR интегрируются с ИИ для улучшения пользовательского опыта. Компании, такие как Yaak, используют VR для обучения водителей, что помогает улучшить навыки вождения и повысить безопасность на дорогах​​.

Преимущества и вызовы использования ИИ в автобизнесе

Преимущества
Использование ИИ увеличивает эффективность и точность, снижает затраты и улучшает клиентский опыт. Например, автоматизация ADAS-калибровок с помощью платформы RevvADAS позволяет автосервисам быстро и точно определять необходимые калибровки, что повышает прибыльность и точность обслуживания​.

Вызовы
Основные вызовы включают этические вопросы, конфиденциальность данных, необходимость в квалифицированных специалистах и риски автоматизации.

Практические примеры и кейсы

Успешные примеры компаний

• Audi: Использование ИИ для мониторинга цепочки поставок и контроля качества.
• BMW: Платформа EKHO для анализа данных и улучшения процессов.
• Porsche: Конфигуратор автомобилей на основе ИИ для персонализации выбора.
• SKAIVISION: Платформа для видеоанализа операций автодилеров.
• Hyundai: Носимые роботы для помощи на производственных линиях​.

Будущее ИИ в автобизнесе

Прогнозы на ближайшие годы
ИИ будет продолжать развиваться, предлагая новые решения для маркетинга, производства и обслуживания автомобилей. Ожидается, что технологии ИИ станут более доступными и интегрированными в различные аспекты автобизнеса.

Рекомендации для автобизнеса
Для успешного внедрения ИИ в свои процессы компаниям необходимо инвестировать в обучение сотрудников, разрабатывать этические стандарты и быть готовыми к изменениям.

Заключение

ИИ продолжает трансформировать автобизнес, предлагая новые возможности для повышения эффективности и улучшения клиентского опыта. Адаптация к новым технологиям станет ключом к успеху в конкурентной среде 2024 года.
Исследуйте возможности ИИ для вашего бизнеса и начинайте внедрять инновационные решения уже сегодня, чтобы оставаться впереди конкурентов.