雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间
据外媒报道,雷诺正在研发机器学习(machine learning)技术。据该公司的人工智能工程师透露,这是实现未来人工驾驶的第一步,届时车辆将自己掌控驶向汽修厂(garage)的时间,且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修,全程无需人为干预。以下为雷诺数据系统的工作原理:电动车数据库采集泛型使用数据,这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。凭借这类数据,可建立预测分析建模,在故障发生前的一个月,提前确定大致的故障发生时间。
据外媒报道,雷诺正在研发机器学习(machine learning)技术。据该公司的人工智能工程师透露,这是实现未来人工驾驶的第一步,届时车辆将自己掌控驶向汽修厂(garage)的时间,且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修,全程无需人为干预。
据雷诺数据(Renault Digital)部数据科学家Maggie Mhanna透露:“公司已在收集电动车的数据,公司会将具体的部件更换时间记录另一个数据库中。最后再将各类数据库拼接在一起,以便预计车载电池的更换时间。”
该举措意义重大:未来乘客可能只会搭乘车辆,而不会自行驾车。智囊团RethinkX于今年5月表示,当自动驾驶全面合法化后,公众会在之后的十年内选择采用自动驾驶车辆。
在该模式下,人工是能或将识别租赁车辆的故障,使车辆自行驶向最近的汽修厂,为车辆更换所需的零部件。未来的车辆甚至能够做到车辆故障的自行修复。雷诺Zoe是公司推出的一款电动车,研究人员正在研发人工智能,确定电池等零件所需的大致更换时间。
以下为雷诺数据系统的工作原理:电动车数据库采集泛型使用数据(generic usage data),这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。
该团队将提炼这类数据,查找这类数据的最小值、最大值及平均值,并判断电池的状态。凭借这类数据,可建立预测分析建模,在故障发生前的一个月,提前确定大致的故障发生时间。
电动车的电池能的运行里程数很长,而埃隆马斯克也曾提到,进行特斯拉实验室用测试车辆的行驶里程数才不到50万英里。因此,该研究团队需要花费很长时间,才能收集到所需的数据。
据外媒报道,雷诺正在研发机器学习(machine learning)技术。据该公司的人工智能工程师透露,这是实现未来人工驾驶的第一步,届时车辆将自己掌控驶向汽修厂(garage)的时间,且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修,全程无需人为干预。
据雷诺数据(Renault Digital)部数据科学家Maggie Mhanna透露:“公司已在收集电动车的数据,公司会将具体的部件更换时间记录另一个数据库中。最后再将各类数据库拼接在一起,以便预计车载电池的更换时间。”
该举措意义重大:未来乘客可能只会搭乘车辆,而不会自行驾车。智囊团RethinkX于今年5月表示,当自动驾驶全面合法化后,公众会在之后的十年内选择采用自动驾驶车辆。
在该模式下,人工是能或将识别租赁车辆的故障,使车辆自行驶向最近的汽修厂,为车辆更换所需的零部件。未来的车辆甚至能够做到车辆故障的自行修复。雷诺Zoe是公司推出的一款电动车,研究人员正在研发人工智能,确定电池等零件所需的大致更换时间。
以下为雷诺数据系统的工作原理:电动车数据库采集泛型使用数据(generic usage data),这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。
该团队将提炼这类数据,查找这类数据的最小值、最大值及平均值,并判断电池的状态。凭借这类数据,可建立预测分析建模,在故障发生前的一个月,提前确定大致的故障发生时间。
电动车的电池能的运行里程数很长,而埃隆马斯克也曾提到,进行特斯拉实验室用测试车辆的行驶里程数才不到50万英里。因此,该研究团队需要花费很长时间,才能收集到所需的数据。
「雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间」相关推荐
「雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间」相关文章
- 雷诺采用西门子仿真软件 优化AMT设计流程
- FCA、通用及大众部分北美工厂停工时间延长
- 汽车“嗓子发炎”一个不是故障的故障
- 刹车变硬电瓶没电等车辆 常见的故障解析
- 小心烧坏发动机 车辆启动困难的故障诊断
- 燃油泵损坏导致车辆不能启动的故障的解决
- 自动驾驶车辆发生事故时 需开放数据协助调查
- 车辆长时间不开 会发生什么样的变化?
- 荣威RX5全球首次互联网汽车大数据火热出炉
- 大数据揭车主形象:凯迪拉克和MINI“躺枪