機器學習通過改善用戶體驗和利用大數據的力量將汽車行業提升到一個新的水平。

汽車行業的大多數制造業務仍然在很大程度上依賴于基于經驗的人類決策。大數據的出現與汽車公司的機器學習相結合，為幫助實現運營和業務轉型鋪平了道路，從而提高了決策的準確性和績效。

汽車行業繼續面臨一系列充滿活力的挑戰。不斷變化的市場條件、競爭加劇、全球化、成本壓力和波動正在導致市場格局發生變化。自動駕駛汽車和不斷變化的使用模式提高了客戶的期望。毋庸置疑，汽車行業正處于一場革命的邊緣。

已證明有機會提供顯著競爭優勢的一個領域是分析。汽車正在被技術改造。人工智能和機器學習算法在這個行業中的適用性越來越高。大數據分析和機器學習的協作提高了處理大量數據的能力，從而加速了人工智能系統的發展。汽車行業的機器學習具有非凡的能力，可以揭示數據集之間的隱藏關系并進行預測。

Source: McKinsey

1. 結合大數據分析提高車輛性能

機器學習算法可以準確的收集到社交媒體中的客戶反饋，例如文本和推文分析。 這有助于構建車輛和子系統的性能，以指導未來的產品設計。 它還有助于檢測故障模式，以建立故障和故障原因之間的關系。 以一家汽車公司為例，該公司發現汽車中多項操作的故障原因與特定地區的問題有關，例如劣質燃料質量、氣候條件、道路基礎設施等。 該公司可以利用機器學習系統開發特定區域的定制，從而提高產品可靠性。

2. 利用預防性和預測性維護

Source: Prometheus Group

機器學習算法可以幫助有效規劃和執行預測性維護。 預測性維護采用監控和預測建模來確定機器的狀況并預測可能發生的故障以及何時發生。 機器學習系統可以幫助調整維護間隔，其中執行相同的維護但在時間或里程上向后或向前移動。 因此，機器學習系統可以增強預測性維護能力，并有助于準確預測未來的故障，而不是診斷已經存在的故障。

3. 提升整體車載用戶體驗

機器學習有助于個性化和智能個人協助。 它結合分析結果并學習用戶個性特征，從而創建特定于用戶的配置文件，然后可以利用這些配置文件提供個性化和幫助。

機器學習算法在解決汽車領域問題方面非常有用，但實施大數據分析和機器學習系統的組織必須知道如何為特定問題領域選擇正確的算法和輸入/特征向量。 選擇正確的特征向量需要領域專家，選擇正確的算法需要經驗豐富的數據科學家。 一旦他們知道如何定義問題域和業務目標，并根據功能和性能指標驗證所選算法，機器學習系統就可以準確地展示切實的業務收益。