Ihre fortschrittlichen Algorithmen, Sensoren und Kameras beinhalten Erfahrungen aus dem laufenden Betrieb und verwenden Dashboards und visuelle Anzeigen, um Informationen in Echtzeit darzustellen, damit menschliche Fahrer den laufenden Verkehr und die Fahrzeugbedingungen verstehen können. Und im Fall von vollständig autonomen Fahrzeugen können fortschrittliche Systeme das Auto oder den Lastwagen vollständig steuern und alle Navigationsentscheidungen treffen. Additive Fertigung in der Nähe von Produktionsstätten, KI-basierte automatisierte Inspektionen, die Nutzung von Big Data zur Information von Design und Produktion sowie Mensch-Maschine-Schnittstellen erfinden die Fertigungsprozesse für Automobilunternehmen neu.
Technologien der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Computer Vision finden Anwendung in der Roboterautomatisierung in der Automobilindustrie. Diese führen selbstfahrende Autos, verwalten Flotten, unterstützen Fahrer bei der Verbesserung der Sicherheit und verbessern Dienstleistungen wie Fahrzeugprüfung oder Versicherung. KI findet auch Anwendung in der Automobilherstellung, wo sie die Produktionsgeschwindigkeit beschleunigt und Kosten senkt. Selbstfahrende oder autonome Fahrzeuge minimieren den Bedarf an menschlichen Fahrern und scheinen bereit, den alltäglichen Transport zu verändern.
Darüber hinaus könnten Cyberangriffe in Zukunft eine potenzielle Bedrohung für das autonome Fahren darstellen. Das britische Startup Cube Intelligence entwickelt eine Blockchain-basierte Sicherheitsplattform für autonome Fahrzeuge. Die Technologie des Startups nutzt Hash-Codes, um böswillige Angriffe oder Hacking-Versuche auf autonome und vernetzte Autos zu blockieren. Darüber hinaus bietet Cube Intelligence Ride-Hailing- und Valet-Parkservices für AVs sowie intelligente Parkmanagementsysteme an.
Einige Experten sagten, ein menschlicher Fahrer hätte den tödlichen Unfall vermeiden können. Uber stoppte daraufhin die Selbstfahrtests in Kalifornien, bis ihm 2020 eine neue Genehmigung erteilt wurde. Ende Mai 2014 stellte Google einen neuen Prototyp vor, der kein Lenkrad, Gaspedal oder Bremspedal hatte und voll automatisiert war. Bis März 2016 hat Google seine Flotte im automatisierten Modus insgesamt 1.500.000 km getestet.
Ohne hochauflösende Karten mit geocodierten Daten und dem Deep Learning, das diese Informationen nutzt, wird das vollautonome Fahren in Europa stagnieren. Durch diese und andere Datenschutzmaßnahmen benachteiligt die Europäische Union ihre Hersteller und Softwaredesigner gegenüber dem Rest der Welt erheblich. Im März 2018 starb Elaine Herzberg, nachdem sie von einem selbstfahrenden Auto angefahren worden war, das von Ubers Advanced Technologies Group im US-Bundesstaat Arizona getestet wurde. Dies ist das erste Mal, dass bekannt ist, dass eine Person von einem autonomen Fahrzeug getötet wurde, und der Vorfall warf Fragen zur Regulierung der selbstfahrenden Autoindustrie auf.
Diese Felder fungieren als Rückgrat für alles, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Luft- und Raumfahrt, und fungieren sogar als Grundlage für Ride-Hailing-Plattformen wie Uber und Lyft. Aufgrund des enormen Potenzials dieser Technologien hat sich die Verkehrstechnik zu einem der am schnellsten wachsenden und hart umkämpften Felder der Welt entwickelt. Tausende von Startups kämpfen darum, das „nächste große Ding“ in der Welt des Transportwesens zu schaffen.
