AI’s Impact on Vehicle Growth and Ownership Patterns in the Automotive Industry
Аннотация
Влияние ИИ на рост числа транспортных средств и модели владения ими в автомобильной промышленности
Битто Бенни, Картигай Пракасам Челласвами
Автомобильная промышленность претерпевает структурные изменения из-за внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ), которые также переопределят модели разработки и владения автомобилями. В этом обзоре рассматриваются различные способы, с помощью которых технологии ИИ могут облегчить использование транспортных средств, одновременно повышая безопасность и эффективность и поощряя новые модели владения транспортными средствами. Вмешательства в технологии ИИ, особенно более сильный акцент на технологиях автономных транспортных средств, предиктивном обслуживании и решениях для совместной мобильности, формируют вкусы современного потребителя с отходом от традиционного владения автомобилями как доминирующей основы использования. Сегодня роль мобильности как услуги, подписки, совместных поездок и, в итоге, автономных автомобилей выходит за рамки переопределения понятия транспорта — они предоставляют новые бизнес-преимущества и проблемы для участников. Кроме того, ИИ также актуален для решения других насущных экологических проблем, поскольку внедрение технологий ИИ повышает операционную эффективность и устойчивость бизнес-моделей. Целью данной статьи является предоставление обзора растущего влияния ИИ на автомобильную промышленность путем интеграции имеющейся в настоящее время литературы по этой теме и определения того, какие еще области нуждаются в исследованиях для содействия дальнейшему пониманию влияния ИИ на одну из важнейших отраслей промышленности.
Ключевые слова
Полный текст:
PDF (English)Литература
[Ame21] American Public Transportation Association (APTA). Public Transportation: A Key to Sustainable Urban Mobility, 2021.
[Ban] Bansal, P., Kockelman, K. M., & Singh, A. "Consumer Preferences for Autonomous Vehicles: A Survey of the Literature". Transportation Research Part C: Emerging.
[Qid20] Qida Su, David Z.W. Wang, “On the morning commute problem with distant parking options in the era of autonomous vehicles,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 120, 2020, pp. 102799, DOI 10.1016/j.trc.2020.102799.
[Del21] Deloitte. 2021 Global Automotive Consumer Study. Deloitte Insights, 2021.
[Daz20] Daziano, R. A., & Bhat, C. R. "Understanding the role of AI in transportation: Opportunities and challenges," Transport Policy, vol. 88, 2020, pp. 165-175. DOI 10.1016/j.tranpol.2020.03.007.
[Fag15] Fagnant, D. J., & Kockelman, K. M. "Preparing a nation for autonomous vehicles: Opportunities, barriers and policy recommendations," Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 77, 2015, pp. 167-181. DOI 10.1016/j.tra.2015.04.003.
[Hao19] Hao, H., et al. "The impact of autonomous vehicles on traffic and the environment," Sustainability, vol. 11, no. 4, 2019, p. 1046. DOI 10.3390/su11041046.
[Ins20] Insurance Institute for Highway Safety (IIHS). Crash Prevention Benefits of Advanced Driver Assistance Systems, 2020.
[KPM20] KPMG International. The Future of Mobility: What's Next? 2020.
[LeC98] LeCun, Y., Bengio, Y., & Haffner, P. "Gradient-based learning applied to document recognition," Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, 1998, pp. 2278-2324. DOI 10.1109/5.726791.
[McK21] McKinsey & Company. The Future of Mobility: How AI and Data Will Change the Automotive Industry. McKinsey Insights, 2021.
[Mil20] Miller, T., et al. "The effects of AI on fleet safety: An analysis of driver behavior monitoring systems," Journal of Transportation Safety & Security, vol. 12, no.2, 2020, pp.174-189. DOI 10.1080/19439962.2019.1601570.
[Pew21] Pew Research Center. The Future of Public Transportation: A Report on the Changing Landscape of Mobility, 2021.
[Suh20] Suh, Y., et al. "Predictive maintenance in the automotive industry: A review of techniques and applications," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 22, no. 1, 2020, pp. 156-171. DOI 10.1109/TITS.2020.2985897.
[Wad16] Wadud, Z., et al. "Freeing Up Urban Space: The Potential of Shared Mobility Services." Transport Reviews, vol. 36, no. 4, 2016, pp. 471-487. DOI 10.1080/01441647.2015.107730.
[Wan20] Wang, Y., et al. "The role of ai in optimizing fleet management: A case study," Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 118, 2020, p. 102799. DOI 10.1016/j.trc.2020.102799.
[Way21] Waymo. Waymo's Self-Driving Technology, 2020. Available: https://waymo.com.
[Zho21] Zhou, Y., et al. "The environmental benefits of shared mobility: a review of current research," Sustainability, vol. 13, no. 12, 2021, p. 6790. DOI 10.3390/su13126790.
DOI: https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no3-p40
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2025 Bitto Benny, Karthigai Prakasam Chellaswamy