Die Auswirkungen von Gen AI auf die nächste Generation des Transportwesens

Die nächste Transportgeneration basiert auf Elektronik, Nachhaltigkeit und Erfahrung als Kern ihres Designs. Gen AI hat Auswirkungen auf jeden Modus des geplanten Transportökosystems der nächsten Generation. Der Markt hat fünf spezifische Schwerpunktbereiche: EV (Elektrofahrzeuge), AV (autonome Fahrzeuge), Mikromobilität (Konnektivität auf der ersten Meile), Hyperloops (ultraschnelle öffentliche Verkehrsmittel) und UAM (urbane Luftmobilität). Es gibt viele Entwicklungen und Veränderungen, wie zum Beispiel eVOLT (elektrischer vertikaler Start und Landung) oder integrierte Signale für das Verkehrskontrollmanagement. Es gibt viele Bereiche, die sich weiterentwickeln, wie zum Beispiel intermodale Integration (nahtlose Routenintegration), Nachhaltigkeit (Fahrzeugdesign), Konnektivität und Automatisierung (Verkehrsmanagement, Alternativen), geteilte Mobilität (Ressourcenteilung und verringerter Fahrzeug-Fußabdruck). Die Transformation des Transportsektors bietet der Gen AI als wichtigem Teil der nativen Technologie endlose Möglichkeiten.

Gen AI hat die Bereiche autonomes Fahren, Routenoptimierung, Hindernisvermeidung und Selbstmanagement (Parken, tote Winkel usw.) revolutioniert. Wir müssen jedoch unseren Horizont erweitern, um die Umwelt effektiv zu verwalten und einen sorgenfreien Transport zu gewährleisten. Wir werden uns auf drei Schlüsselbereiche konzentrieren: Benutzererfahrung, Effizienz und Leistung sowie Sicherheit.

Benutzererfahrung

Die Erfahrung vor einer Fahrt kann in zwei verschiedene Bereiche unterteilt werden: Kauferfahrung und Erfahrung bei der Fahrtauswahl. Gen AI kann Kaufentscheidungen basierend auf Funktionen, persönlichen Vorlieben, Erschwinglichkeit, Nachhaltigkeit und umfassenden Versicherungskosten basierend auf der Fahrhistorie beeinflussen. Dabei kann Gen AI mithilfe von VR/VR-Headsets für Testfahrten und in Kombination mit historischen Daten, die über die Aggregation in sozialen Medien hinausgehen, eine personalisierte Charakterauswahl treffen, um das gesamte Fahrerlebnis zu verändern.

Die Größe des Gebrauchtwagenmarktes wird voraussichtlich 31,62 Milliarden US-Dollar betragen. Daher werden Datenanalysen und Empfehlungen für Leasing, Kauf und Gebrauchtwagen über das Gen AI-System, eine VIN-basierte Analyse der Fahrzeughistorie und eine effektive Vorhersage der Lebensdauer basierend darauf durchgeführt Fahrzeugmodelle, vom Fahrzeug genutztes Gelände, Unfallhistorie usw. können für den Käufer einen Mehrwert schaffen.

Die Fahrauswahl ist ein weiterer Bereich, in dem KI einen großen Einfluss haben wird. Die Aggregation von Reisemodi, die Aggregation von Umweltdaten, die Vorhersage des kostengünstigsten Transports über Segmente hinweg, optimales Timing und Transportintegration werden der Schlüssel zu einem effizienten Transport sein. Die KI der Generation wird mit ihrer Fähigkeit, optimale Routen und kostengünstige Transportoptionen vorherzusagen, eine Schlüsselrolle im städtischen Verkehr spielen. Es gibt andere Bereiche, darunter POI, Reise-/Monats-Reisebudgetmanagement, die effektiv auf Top-Gen-AI-basierte Reise-Apps verlagert werden.

Effizienz und Leistung

Effizienz und Leistung im städtischen Verkehr sind ein weiterer Bereich mit einer Reihe von Anwendungsfällen, die durch die Gen-KI-Integration effektiv bedient werden können. Während Predictive Maintenance, Ferninspektion und Analyse interner Komponenten ohnehin zum Standard gehören. Gen AI kann Fahrern Echtzeitführung bieten, indem sie Beschleunigung und Bremsen empfiehlt, mehrere Schlüsselparameter, die die Langlebigkeit von Elektrofahrzeugen steuern, basierend auf der Umgebung (Verkehr, Wetter) und dem erwarteten Verkehrsfluss. Gen AI kann dazu beitragen, adaptive Brems- und Regenerationsmechanismen zu ermöglichen, indem es die Menge der vorübergehend gespeicherten Energie und die Mechanismen zu deren Ableitung oder Wiedereinführung in das System basierend auf dem Szenario bestimmt. Gen AI kann die Antriebsstrangsteuerung effektiv verwalten und die abgegebene Leistung anpassen, indem sie das in bestimmten Situationen abgegebene Drehmoment auf der Grundlage von Vorhersagen aus Echtzeitdaten optimiert.

Die Fahrzeugleistung wird von vielen Faktoren beeinflusst, von denen Klima und Gelände die wichtigsten sind. Für jeden Fahrzeugwechsel wird eine Reichweite festgelegt, der tatsächliche Verbrauch hängt jedoch von der Klimatisierung und dem Fahrgelände ab. Im Vergleich zu ebenen Straßen verbraucht das Fahren in hügeligem Gelände 10–20 % mehr Energie. Die KI-Technologie der Generation kann effektiv für die Reiseplanung, die Bestimmung der Ladehäufigkeit und die optimale Entfernungs- und Geländeauswahl basierend auf Routen eingesetzt werden. Dieses fortschrittliche künstliche Intelligenzsystem kann die tatsächliche Situation des Fahrzeugs analysieren und dem Fahrer die besten Vorschläge zur Verbesserung der Fahreffizienz und zur Einsparung des Energieverbrauchs unterbreiten. Mit der intelligenten Rechenleistung von Gen AI kann das Fahren von

Mikromobilität, bestehend aus einem Netzwerk von Dockingstationen, Ladepunkten, Transportintegration, Sicherheit und Geländeplanung, mithilfe von Gen AI-basierten Vorhersagen und dem aktuellen Bestandsstatus bestimmter Dockingstationen problemlos durchgeführt werden Punkte. Transferzeiten, durchschnittliche Fahrzeit basierend auf Alter, Geschlecht, Mikromobilitätsmustern, Benutzergesundheit usw.

Das Fahrverhalten kann basierend auf dem Fahrerprofil angepasst werden, einschließlich Rolle, Federungssteuerung, Lenkung, Bremsen und Beschleunigung, und wird von Gen AI genau vorhergesagt.

Sicherheit

Sicherheit im Transportwesen der nächsten Generation bringt durch Gen AI eine Vielzahl von Möglichkeiten mit sich, von denen einige bereits in leicht zugänglichen Bereichen wie Gesichtserkennung und Türsteuerung implementiert sind. Andererseits vergrößert sich die Angriffsfläche bei externer Kommunikation, einschließlich V2X mit DSRC (Directed Short Range Communications) sowie Standard-WIFI und Mobilfunktechnologien. GenAI kann in Sicherheitssysteme integriert werden, um eine Schlüsselrolle bei der Analyse von Mustern und der Generierung nutzbaren Datenverkehrs zu spielen. Steuergeräte sind stark auf Echtzeitbetriebssysteme wie Autosar, QNX oder benutzerdefinierte Versionen angewiesen, und es gibt eine Reihe möglicher Sicherheitsangriffe. Systeme auf GenAI-Basis können Verkehrsmuster erkennen und Warnungen ausgeben oder nicht standardmäßige Parameteränderungen verhindern. Gen AI, das zur Verwaltung des gültigen Zustands verschiedener anfälliger Parameter verwendet wird, kann in einem isolierten Namespace verwaltet werden und gültige Parameter für den Betrieb an das Steuergerät zurückgeben.

Während Gen AI viele Möglichkeiten für die Modernisierung des Transportwesens eröffnet, werden neue Mechanismen und synthetische Daten zur effektiven Modellierung von Szenarien Zeit brauchen. Da Gen AI seine Fähigkeiten erweitert und bei der Interpretation von Logik effizienter wird, wird es hoffentlich in den kommenden Jahren zu dramatischen Veränderungen in der Transportbranche kommen.