数字化转型网人工智能专题
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宝马集团正在利用人工智能的力量来协助产品开发，并可以在测试新车性能时提供即时结果。
在车辆开发过程中，必须完成漫长的测试和试验，以确保车辆的安全性、性能和整体质量。尽管这些测试是必要的，但这些测试需要花费很多时间，其中一些需要在过程中途重新启动或更改。如果有办法解决这个问题呢?
软件开发公司 Monolith 与宝马集团合作。在合作中，这家汽车巨头正在使用人工智能软件加速汽车的开发。宝马利用人工智能技术，致力于解决高度复杂的挑战，并能够即时预测车辆在各种情况下的性能。
我们采访了 Monolith 首席执行官兼创始人 Richard Ahlfeld，以了解有关其为汽车领域工作人员提供的技术和功能的更多信息。 数字化转型网www.szhzxw.cn
Q：你能告诉我一些关于公司的事情吗？
Richard Ahlfeld：“我是 Monolith 的创始人兼首席执行官。我们自 2016 年以来一直存在，但一开始，只有我为大型工程公司做咨询工作。自 2018 年以来，我们一直是一家拥有风险投资的软件公司。”
“我们构建的软件专注于满足主要在汽车行业工作的工程师对传感器数据的需求。无论是来自发动机测试、电池还是与汽车配合使用的智能设备，工程师都需要理解这些数据，并更好地了解产品在发生故障时的性能、持续时间、如何建模以及如何校准以获得更好的性能。”
Q：该技术为汽车领域的客户提供什么？
“我认为一个经典的矢量商业模式通常是软件即服务。人们登录托管在亚马逊网络服务（AWS）上的云软件，上传测试数据，设计数据集。我们有一个完全无编码的用户界面，允许他们在这些数据之上构建机器学习模型。这意味着他们可以直接从原始传感器数据构建准确的数据驱动模型。您可以更好地理解一个系统是如何工作的，并在它失败时找到模式，预测它在完全不同的场景中会如何表现。” 数字化转型网www.szhzxw.cn
“与传统方法相比，机器学习模型有两个好处。如果你有足够的数据，这些数据驱动的自学习模型，而不是物理模型，可以更准确，因此它们能够对更复杂的物理系统进行建模。”
“它们还可以帮助您对不同的方案进行预测。因此，对我们来说，一个典型的用例是在汽车、电池、原型的验证和验证中发生的任何事情。您可以运行原型四个小时，然后使用该模型预测如果再运行 20 小时会发生什么，并查看您是否喜欢结果。然后很多人认为这个测试没有意义，因为三个小时后就会失败，所以我现在就重新启动它，这就是他们节省时间的方式。”
“你开始测试的方式完全不同，因为你有机器学习增强‘让我们试试这个我没有看过的不同场景’。在车辆动力学中，您可以在一条轨道上行驶，然后预测汽车在不同轨道上的表现，而无需实际前往那里。”
Q：与宝马的合作是如何形成的？
“宝马的出现是因为他们有宝马创业车库，这是一个初创的侦察组织。他们通过市场，他们试图找到新技术并将它们插入其中。” 数字化转型网www.szhzxw.cn
“创业车库找到了我们，车辆安全部门的人说‘我们试图了解人们何时摔断腿和碰撞测试’。对于仿真模型，它很复杂; 30,000 个组件以每小时 60 英里的速度撞墙，因此不可能理解数据。宝马使用该碰撞测试数据库和机器学习来了解它是如何工作的，目标是如果你在碰撞中拯救了每个人，你可以获得五星级的安全评级，然后你可以保持高端品牌和市场领导者，这对宝马来说很重要。”
“这对于像宝马这样的大公司来说是非常典型的。他们已经执行了数千次碰撞测试，因此他们只想利用这些遗留数据。这不是特斯拉可以做的事情，因为他们还没有撞毁数千辆汽车。”
Q：这项技术还提供了哪些其他主要优势？
“建模方面可以更好地理解复杂设备的建模，更智能的设备，我认为这是第一个。”
“最重要的是，我们看到自己越来越多地加入，这在过去几年中甚至发生了变化，我们觉得有许多大型现有工程公司，他们已经拥有大量的现有数据。他们已经进行了数千次碰撞测试，因此他们拥有数百万小时的驾驶和客户反馈，他们只是想确保这些遗留数据可以成为竞争优势——我们可以提供帮助。”
“如今，我们正在非常非常快速地进入电动汽车、氢燃料电池和氢燃料汽车开发的新方向。这些都是以前没有人做过的事情，即使是自动驾驶，所以人们正试图收集大量关于没人理解的东西的数据。目标是尽快理解它，并提出一个聪明的系统，可以促进甚至做出决策。”
“Honeywell 发布了一个很好的影响力故事。他们真的展示了如何更快地发展，因为归根结底，你真的只关心尽快将一个好的产品推向市场。他们所做的基本上是建立一个燃气表的原型，运行了 10,000 小时，然后在这些数据之上构建了一个机器学习模型，以优化其性能。这种使用人工智能进行原型设计的过程来理解、优化和校准系统，并运行它比原来的工作流程快三个月。最初，你会让一个物理学家试图理解那里发生了什么，他会建立一个相当先进的模型，然后我们试图理解这个模型真的对测试数据有效吗？”
“这更像是一种黑盒方法，因为机器学习模型可以做到这一点，但它要快得多，而且当你有大量数据时，它可以很强大。” 数字化转型网www.szhzxw.cn
Q：展望未来，如果我们在几年后再次接受这次采访，会有什么变化？
“现在，整个人工智能格局正在以惊人的速度变化。在过去的几年里，是创新者，早期采用者开始用人工智能解决问题。我们拥有的人工智能能力相当基本,但我们现在获得的功能实际上非常令人印象深刻。”
“我认为你可以用人工智能做出的决定数量会大大增加。我想大多数人都会意识到人工智能是日常决策的一部分。” 数字化转型网www.szhzxw.cn
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本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于西莓汽车；编辑/翻译：数字化转型网宁檬树。
