AI-patentetrender i bilsektoren

Hjem / Blogg / AI & LLM / AI-patentetrender i bilsektoren

Det siste tiåret har det vært en betydelig oppadgående patentsøkingstrend innen AI i biler. Med AI som gjennomsyrer alle bransjer, kommer dets inntog i bilsektoren ikke som noen overraskelse. Fremtredende bilprodusenter bruker allerede dyktigheten til AI innen produksjon, transport og service. Både undergruppene av AI, dvs. Machine Learning (ML) og Deep Learning (DL) har hatt en betydelig innvirkning når det gjelder patentsøking. Ettersom alle bilprodusenter roper mot AI for å sikre at bilene deres er fremtidsklare, kommer sektoren bare til å se flere teknologiske innovasjoner.  

Innholdsfortegnelse

AI-brukstilfeller i biler 

AI finner anvendelse i hele verdikjeden til bilsegmentet. Nedenfor utforsker vi mulighetene for hver av dem: 

  1. produksjon  
    Produksjonskretsen består av fire trinn, nemlig design, forsyningskjede, produksjon og etterproduksjon. Dette er segmentet som AI har berørt dypest på grunn av dets brede anvendelighet her. AI-roboter blir allerede brukt av selskaper som Hyundai og OTTO Motors for å jobbe sammen med mennesker på samlebåndet. Hyundai har med suksess testet roboteksoskjeletter eller bærbare roboter som reduserer menneskelig tretthet ved å redusere belastningen på underkroppen. Dette kan føre til økt produktivitet. Tilsvarende lanserte OTTO en intelligent materialtransportbil for anlegget deres, basert på AI. Dette selvdrevne kjøretøyet kan navigere autonomt gjennom produksjonsenheten.  
    AI finner også bruk i bilforsyningskjeden. Med komplekse forsyningskjeder spredt over land og kontinenter, er det avgjørende for produktiviteten å sikre jevn drift. Implementering av AI i forsyningskjeden hjelper til med å regulere logistikk, sporing og administrasjon enkelt.  
  2.  Transport 
    Autonomt drevne personbiler er det ultimate målet for AI-applikasjoner i dette segmentet. Tesla leder for tiden flokken med sine autonome nivå 2-biler med sitt 'Autopilot Driver Assistance System' i Model S-bilen. Dessuten er det flere andre brukstilfeller innen transport. AI-drevet programvare for sjåførrisikovurdering, cloud computing og førerovervåking utvikles også for å tilby mer sikkerhet i biler og forbedre kjørekvaliteten. Førerovervåkingssystemene vil for eksempel kunne kommunisere og lage kart, slå alarm hvis sjåføren sovner, oppdage tretthet, varsle vær og tilby annen nyttig informasjon som vil hjelpe sjåføren. 
  3.  Tjenester 
    Tjenestene etter kjøp kan også ha stor nytte av bruken av AI. Den nåværende AI-programvaren kan allerede forutsi ting som motor- og batteriytelse for å forhåndsvarsle sjåføren. Denne typen prediktivt vedlikehold bruker historiske data som manualer, IOT-data, serviceordrer, etc., for å gjøre en vurdering uavhengig. Bilassistanse blir også mer mainstream ettersom AI blir tilgjengelig og kostnadsvennlig.  
    AI blir også brukt i bilforsikring for å digitalisere og fremskynde forsikringsprosessen. Å tillate kunder å klikke og laste opp skadede kjøretøybilder ved hjelp av AI-apper, gjør prosessen jevnere og raskere enn tradisjonell forsikring. 

Maskinlæringstrender og patenter 

Inntektsgenerering fra tilgjengelige ressurser er blant hovedmålene til et selskap, og inntektsgenerering for patenter spiller en sentral rolle for å oppnå dette. Det kan åpne opp veier for en inntektskilde gjennom royalties eller et engangssalg. Det finnes ulike typer patentinntekter tilgjengelig for et selskap. Bedrifter som spesialiserer seg på inntjening av patenter kan tilby strategisk veiledning til bedrifter for å ta den tilnærmingen som passer best for deres forretningsmodell.  Machine Learning (ML) bruker data og algoritmer for å lære og forbedre uten å være programmert til å gjøre det. Denne typen programvare bruker historiske data for å lage prediktive utfall. Av de 47000 ML-patentene som ble innlevert i 2019, var 3000 relatert til bilindustrien. Dette var en tredobling sammenlignet med året før. Maksimalt antall patenter ble innlevert av Kina, etterfulgt av EU og USA.  

Dyp Læringstrender og patenter 

Dyplæring er basert på lag med nevrale nettverk som er designet for å simulere atferden til den menneskelige hjernen. Den er i stand til å lære fra umerkede eller ustrukturerte data. DL så også en kraftig økning - nesten 300 % - i a patentsøknad i år 2019 sammenlignet med 2018.  16,000 Dyp læring-baserte patentsøknader ble innlevert i 2019, hvorav 1800 var relatert til bilsektoren. Også her leder Kina an, med USA på andreplass.  

konklusjonen

Bruken av kunstig intelligens i bilsektoren er begynt, og døren er vidåpen for ny teknologi som kan revolusjonere utviklingen ytterligere. Industriroboter vil sannsynligvis øke produksjonen i samlebånd, mens det globale salget av autonome kjøretøy er spådd å øke fra 33 millioner i 2019 til 80 millioner innen 2032. Med bidrag fra både bilgiganter og nystartede bedrifter og AI-investeringer på vei oppover, øker sektoren. vil sannsynligvis se nye benchmarks i umiddelbar fremtid.  

Om TTC

Vi har hele tiden identifisert verdien av ny teknologi utført av vårt ganske dyktige lederteam med bakgrunn som våre profesjonelle. I likhet med IP-ekspertene vi styrker, er sulten vår etter utvikling uendelig. Vi IMPROVISERER, TILPASSER og IMPLEMENTERER på en strategisk måte.

TT konsulenter tilbyr en rekke effektive løsninger av høy kvalitet for din immaterielle forvaltning, alt fra

og mye mer. Vi gir både advokatfirmaer og selskaper i mange bransjer nøkkelferdige løsninger.

Kontakt oss
Share Article
TOPP

Be om tilbakeringing!

Takk for din interesse for TT Consultants. Vennligst fyll ut skjemaet, så kontakter vi deg snart

    Popup

    LÅS OPP STRØMEN

    Av din Ideer

    Øk din patentkunnskap
    Eksklusiv innsikt venter i vårt nyhetsbrev

      Be om tilbakeringing!

      Takk for din interesse for TT Consultants. Vennligst fyll ut skjemaet, så kontakter vi deg snart