圖：調查發現，汽車業未來對人工智能服務的需求，將大幅增加至140億美元，增幅數十倍

　　人工智能是指混合數據和高級演算法模仿人類思想認知功能的一種系統。這種技術現時已開始簡化並加強，即使日常很簡單的動作亦可模仿，汽車工業自然亦不例外。Tractica研究社一份報告指出，汽車對人工智能硬件、軟件和服務的需求，將會由去年的4.04億，大幅增加至2025年的140億美元（約為1100億港元），增幅逾34倍。/大公報記者 李耀華

　　半自動駕駛和全自動駕駛的汽車日後必要依賴人工智能系統，為安全導航提供指引，才可取信於司機與乘客。因此，與人工智能有關的自動駕駛投資正大幅度增長，不論特斯拉、谷歌、平治和其他公司等都在這方面投入重本。在今年二月，福特汽車在自動汽車創始公司Argo AI，便投資了10億美元，是底特律目前最大一宗有關無人駕駛的投資。Argo AI是由谷歌和優步兩位頂級工程師合組的公司。

　　2030年後或取代人手駕駛

　　特斯拉創辦人馬斯克估計，人工智能將會在2030年取代純由人類駕駛，對於一份研究報告預測，人類將在2060年被配備了人工智能技術的機械人所取代，馬斯克打趣說，他認為時間應是2030至2040年間。

　　事實上，經過數十年電腦智能的發展後，支援人工智能發展的技術亦終於可發揮其潛力了。人類有史以來，首次走近一般人工智能的創造，讓機械可以成功進行本來只有人類智慧才可做的工作。這主要拜現代演算法所賜，可演繹多層次的智能，即是一種可以用高水平策略和謀略為基礎來作出複雜決定的技術。

　　雖然自動駕駛汽車和複雜的決定過程是現代人工智能主要的應用個案，但是，汽車行業現時仍然不斷搜尋新的方法，透過新與舊的渠道吸引消費者。人工智能提供了一套全面的工具，有助更加了解消費者的購物習慣，並為客人度身訂造合適的購車方案和有關的財務安排。

　　協助客戶安排財務資料

　　透過高水平的分析，公司可以清楚其客戶的資料，可以為其客戶創製一種信得過的預測模式。機械學習擁有組成合適模式的能力，為未來的行動提供指引，並可以用過往難以達到的頻密程度去認清每種方式。機械學習的方法對汽車行業來說特別有用，原因是其資料組合比較大、多元和經常改變，有助用家了解到行業的新視野。把機械學習應用到汽車業的資料內，更為行業帶來重大的改變，展示前所未有和人類未想過的新溝通方式。

　　對於消費者來說，任何一次購買新車的經驗都會令情緒受到影響。然而，不少人現時仍然要按現時和每月固定的預算來買車，根據Experian Automotive的資料顯示，美國逾八成的購車交易，是透過汽車貸款或是分期付款來完成。其中有逾七成的客戶表示，在走訪汽車代理商以前，難以取得有關購買汽車所需要的財務資料，然而，未來人工智能將有助客戶更容易取得這些資料，讓他們更清楚可負擔哪一款汽車。