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汽车与交通运输

汽车+人工智能:传统车企向科技巨头的转型之路

作者：(德)米夏埃尔·诺尔廷(Michael

出版社：机械工业出版社出版时间：2023-03-01

开本： 24cm 页数： 188页

本类榜单：工业技术销量榜

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内容简介
目录

汽车+人工智能:传统车企向科技巨头的转型之路版权信息

ISBN：9787111725183
条形码：9787111725183 ; 978-7-111-72518-3
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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汽车与交通运输

汽车+人工智能:传统车企向科技巨头的转型之路本书特色

适读人群：汽车行业的决策者、学生、教师以及任何想了解智能汽车这一 21世纪伟大的工业变革的读者来自于工业实践，极具参考价值契合传统制造业转型的知识需求人工智能的实践应用

汽车+人工智能:传统车企向科技巨头的转型之路内容简介

本书结合来自工业实践的案例研究，介绍人工智能以及通过人工智能实现汽车行业的转型。本书将使您了解人工智能将如何长期颠覆汽车行业。为了应对这种颠覆，汽车制造商必须从他们的数据中充分挖掘潜力，并能够每天为客户提供新服务。本书展示了为此所需的转变：从构建可持续愿景到公司的技术和组织实施。在此基础上，汽车制造商可以从传统制造业转型为科技巨头。在汽车价值链上的100多个案例研究中，显示了人工智能可以在哪些方面提供附加值。讨论了自动驾驶作为一个重要的推动因素，以及与汽车行业相关的*重要的人工智能流程。

汽车+人工智能:传统车企向科技巨头的转型之路目录

前言
第1章　绪论 .. 1
概要 ..1
1.1　人工智能—一个游戏规则的改变者..1
1.2　指数函数式增长..3
1.3　处于颠覆性变革中的汽车工业 ..5
1.4　以科技巨头为榜样..7
1.5　本书的内容结构..9
1.6　关注点和读者群..10
参考文献 ..10
**部分　人工智能的基础知识
第2章　人工智能简介 ..14
概要 ..14
2.1　人工智能的驱动器：指数函数式增长..14
2.2　算法 ..17
2.3　大数据 ..19
2.4　云技术 ..24
2.5　人工智能的影响范畴..26
参考文献 ..29
第3章　人工智能 ..30
概要 ..30
3.1　人工智能的历史..30
3.2　机器学习和深度学习..35
3.3　监督学习 ..40
3.3.1　朴素贝叶斯分类器 ..41
3.3.2　决策树 ..44
3.3.3　支持向量机..46
3.3.4　回归分析..49
3.3.5　神经网络..51
3.3.6　深度学习和迁移学习 ..54
3.4　无监督学习 ..56
3.4.1　层次式聚类分析..57
3.4.2　k-均值聚类分析..57
3.5　其他学习方法..58
3.5.1　经典的学习方法..59
3.5.2　强化学习..61
3.5.3　优化 ..63
3.6　评估人工智能的方法..65
3.7　人工智能方法带来的机遇、局限性和风险..67
参考文献 ..68
第4章　自动驾驶和人工智能..70
概要 ..70
4.1　自动驾驶的发展历史..70
4.2　向“自动驾驶”进发吗？ ..71
4.2.1　从辅助驾驶系统到自动驾驶 ..72
4.2.2　自动驾驶：一个对未来世界的答案..73
4.3　无人驾驶车辆..74
4.3.1　用于传感器和感知的人工智能..75
4.3.2　车辆规划和操作中的人工智能..76
4.4　道德伦理与自动驾驶..78
参考文献 ..79
第二部分　钣金件制造商还是科技巨头
第5章　人工智能改变了汽车行业的价值链..82
概要 ..82
5.1　CASE：世界的明天..82
5.1.1　互联服务（C）..84
5.1.2　自动驾驶（A）..86
5.1.3　共享服务（S）..87
5.1.4　电动汽车（E）..88
5.2　新型的行业价值链..90
5.3　合作 ..92
5.4　人工智能的潜力..93
参考文献 ..95
第6章　汽车行业新型价值链中的人工智能技术..97
概要 ..97
6.1　评估用例的方法..97
6.2　过程自动化与优化..98
6.2.1　研究与开发..98
6.2.2　采购 ..101
6.2.3　物流和生产..103
6.2.4　市场和营销..105
6.2.5　售后 ..107
6.2.6　支持过程..108
6.2.7　财政服务..110
6.3　数字服务：驾驶员 /车辆.. 111
6.4　数字服务：新市场..113
6.4.1　车队管理..114
6.4.2　个人 /公共数据..116
6.4.3　出行服务..117
6.5　四种可能的结局..118
参考文献 ..119
第三部分　逐步转变成科技巨头
第7章　愿景 ..122
概要 ..122
7.1　亚马逊的人工智能飞轮 ..122
7.2　汽车行业的人工智能飞轮 ..123
7.3　转变为科技巨头的愿景 ..124
7.4　数据产品还是数据项目 ..127
7.5　建立数据产品的列表..129
7.6　加快节奏 ..134
参考文献 ..136
第8章　重任：拥有自己的代码，自己的数据，自己的产品 ..138
概要 ..138
8.1　代码所有权 ..138
8.1.1　代码集中化..139
8.1.2　动态测试架构..142
8.1.3　功能切换..146
8.2　数据所有权 ..147
8.2.1　信息技术基础架构..149
8.2.2　数据治理..149
8.3　产品所有权 ..150
8.3.1　功能分析..150
8.3.2　A / B测试 ..151
参考文献 ..152
第9章　企业组织和心态..153
概要 ..153
9.1　领导能力 ..153
9.2　心理安全与明确性..157
9.3　敏捷式开发 ..159
9.3.1　设计思维..161
9.3.2　Scrum敏捷式软件开发..162
9.3.3　SAFEScrum ..163
9.4　信息技术组织的适应性 ..164
9.5　寻找和发展合适的人选 ..165
9.6　转型中的障碍..166
参考文献 ..167
第10章　总结与展望 ..168
概要 ..168
10.1　本书摘要 ..168
10.2　VUCA：世界将变得越来越动态化 ..172
10.3　汽车制造商-您想将来如何？ ..173
10.4　德国汽车工业的去向..175
10.4.1　坏的情况..175
10.4.2　实际情况..176
10.4.3　佳情况..176
10.5　谁将赢得比赛？..176
参考文献 ..179
术语 ..181

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