雷諾采用 AI 及大數據能預判車輛的故障發生時間?

10-04

蓋世汽車訊 據外媒報道,雷諾正在研發機器學習(machine learning)技術。據該公司的人工智能工程師透露,這是實現未來人工駕駛的第一步,屆時車輛將自己掌控駛向汽修廠(garage)的時間,且尋找一傢距離最近的汽修廠進行車輛的維修,全程無需人為幹預。

據雷諾數據(Renault Digital)部數據科學傢 Maggie Mhanna 透露:" 公司已在收集電動車的數據,公司會將具體的部件更換時間記錄另一個數據庫中。最後再將各類數據庫拼接在一起,以便預計車載電池的更換時間。"

該舉措意義重大:未來乘客可能隻會搭乘車輛,而不會自行駕車。智囊團 RethinkX 於今年 5 月表示,當自動駕駛全面合法化後,公眾會在之後的十年內選擇采用自動駕駛車輛。

在該模式下,人工是能或將識別租賃車輛的故障,使車輛自行駛向最近的汽修廠,為車輛更換所需的零部件。未來的車輛甚至能夠做到車輛故障的自行修復。雷諾 Zoe 是公司推出的一款電動車,研究人員正在研發人工智能,確定電池等零件所需的大致更換時間。

以下為雷諾數據系統的工作原理:電動車數據庫采集泛型使用數據(generic usage data),這包括行程起點與終點間的行駛裡程數、充電時的電池溫度、外部溫度及功耗等各類數據。

該團隊將提煉這類數據,查找這類數據的最小值、最大值及平均值,並判斷電池的狀態。憑借這類數據,可建立預測分析建模,在故障發生前的一個月,提前確定大致的故障發生時間。

電動車的電池能的運行裡程數很長,而埃隆馬斯克也曾提到,進行特斯拉實驗室用測試車輛的行駛裡程數才不到 50 萬英裡。因此,該研究團隊需要花費很長時間,才能收集到所需的數據。

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