汽车制造商面临的下一个重大挑战是软件化：使用软件解决方案而不是硬件来解决问题。而且它来得很快。这需要制造商从根本上改变对自己的看法。这些以硬件为中心的企业可能很难想象成为一家计算机或人工智能企业。但是，随着汽车行业越来越接近制造带轮子的智能设备，他们必须这么做。
在全球范围内，汽车制造商已经在人工智能领域投资了数十亿美元，而且这一数字预计还会增长。目前，人工智能通常用于产品设计和规划、保修管理、建立长期客户关系等。下一个前沿是生成式人工智能，用于创建代码、数字内容、模拟等。随着汽车行业向带轮子的智能设备发展，制造商必须采用工具来快速开发、部署和维护软件，而这正是生成式人工智能带来的力量。
为什么制造商必须拥抱生成式人工智能
传统制造商面临两大竞争压力：特斯拉和中国。特斯拉是一家制造汽车的软件企业。他们在车队规模上利用人工智能来更快地开发新的创新。他们最近宣布了一种最先进的生成建模技术，使他们能够根据过去的观察来预测可能的结果。这就是生成式人工智能的伟大承诺：解除代码部门对创新的束缚，使将想法转化为软件功能变得更加容易。
至于中国，他们敏锐地意识到生成式人工智能在推动软件化方面的强大效率的潜力。他们拥有将这种潜力转化为现实的技术基础和工程人才。车辆的可承受性始终很重要，而软件化将是在购买时提供价值的关键，并随着车辆老化而增加剩余价值。
汽车制造商可以采取哪些措施来迎头赶上？
汽车制造商需要生产和交付具有更大计算能力的车辆。这将使他们能够在每辆车上运行软件沙箱，使用它来根据基线使用来分析软件的性能。它将能够在现实世界中在有限的车辆上测试新功能。
制造商可以提高试验新想法的能力，同时收集有关新软件功能，如何在真实驾驶员的真实车辆中工作的宝贵数据。这意味着新功能的转变速度更快，失败的风险也更小。
借助更强大的计算环境和生成式人工智能，它们可以使车辆能够分析驾驶行为，并为不同驾驶员提供个性化和优化的驾驶体验。
总结
随着汽车行业奔向未来，软件和连接正在重新定义下一代驾驶体验。这种转变对传统制造商提出了挑战，这些制造商以硬件为中心的文化与以软件为中心的世界的需求不符。如今，大多数汽车制造商的软件工程部门长期处于超额认购状态，但资源不足。这是一个挑战，但对于有远见的汽车制造商来说，这也是一个机遇。
汽车领域的生成式人工智能时代已经到来。
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